Případová studie: Jak vydělat o 10 000 Kč víc díky malé změně na e-shopu

Případová studie: Jak vydělat o 10 000 Kč víc díky malé změně na e-shopu

Úspěšnost reklamy je ovlivněna i tím, jak vypadá přistávací stránka. Samotná reklama může být vylazená do posledního detailu, pokud ale povede návštěvnost na nekonverzní stránku, neprodáte ani korunu. A to my ve ViVa marketingu dobře víme. Dnes vám ukážeme, jak jsme klientovi s e-shopem zvládli vydělat 10 000 Kč pouhou změnou jedné maličkosti.

Všechna data, která se v tomto článku objeví, vycházejí z reálného účtu Google Analytics. 

Obsah článku

• Základem je A/B testování
• Výsledky A/B testu
• Jak vyhodnotit A/B test v Analytics
• Jak tato data využít
• TIP na závěr

Proč jsme se do toho pustili?

Vytvářeli jsme pro klienta každý týden krásné reklamy, které měly skvělé výkonnostní ukazatele, nicméně chtěli jsme víc – ještě lepší PNO. Rozhodli jsme se proto místo dalšího zlepšování reklam zlepšit přistávací stránku.

Základ je A/B testování

Pro měření dopadu provedené změny jsme využili A/B testovací nástroj Google Optimize, které můžete i vy zdarma využívat. Google Optimize umožňuje rozdělit návštěvnost na polovinu a každé polovině tak ukazuje jiný obsah té stejné stránky. Vy pak ve finále vidíte, která varianta z vašich návštěvníků dělá zákazníky. Společně se nyní podíváme na to, jak takový A/B test správně vyhodnotit nejen v Google Optimize, ale i v Google Analytics a jak tato data využít pro další zlepšení konverzního poměru.

Výsledky A/B testu

A/B test v Google Optimize běžel 57 dní, přičemž bylo zaznamenáno téměř 100 nákupů v každé z testovaných variant.

Ze snímku obrazovky lze jasně vidět, že zvítězila nová varianta, která za stejné časové období přinesla téměř o 10 000 Kč více, než varianta původní. Deset tisíc už Vám krásně pokryje fixní náklady na Váš e-shop a ještě Vám hodně zbyde. Navíc, kdyby změna nebyla v A/B testu, je možné, že by klient měl navíc 20 000 Kč.

Google Optimize vám dokáže prozradit i počet transakcí a konverzní poměr e-shopu. I v tomto případě zvítězila nová varianta. Mohlo by se zdát, že 0,05 procentních bodů není žádný převrat. Ale jak se říká, když budete sbírat desetníky dostatečně dlouho, brzy budete mít stovku. A stejně to funguje i s tržbami.

Jak vyhodnotit A/B test v Google Analytics?

Údaj o tom, že na dané stránce běží experiment v Google Optimize, se propisuje i do prostředí Google Analytics. Lze ho zobrazit v sekundární dimenzi pod názvem “ID varianta experimentu”. 0 = původní varianta, 1 = testovaná varianta. Nahlédnutí do dat v tomto nástroji vám dodá mnohem širší pohled na to, jak provedená změna ovlivňuje návštěvníky.

Věková skupina	CR původní varianty	CR nová varinata
18 – 24 let	2,74 %	2,67 %
25 – 34 let	2,56 %	4,22 %
35 – 44 let	2,33 %	2,63 %
45 – 54 let	2,86 %	2,94 %
55 – 64 let	2,64%	3,91 %
65+	4,14%	5,43 %

Změna se pozitivně nepromítla pouze do věkové skupiny 18-24 let.

Pohlaví	CR původní varianta	CR nová varianta
Muži	2,78 %	0 %
Ženy	1,45 %	2,45 %

Klient provozuje e-shop s produkty, které nakupují hlavně ženy. Můžu tak opravdu nakupuje opravdu málo a proto konverzní poměr u jednotlivých variant nelze považovat za relevantní.

Zařízení	CR původní varianta	CR nová varinta
Mobil	2,74 %	2,46 %
Desktop	3,89 %	5,79 %
Tablet	3,95 %	3,08 %

Porovnat mezi sebou konverzní poměry v rámci zařízení bylo pro nás stěžejní. Zjistili jsme, že provedená změna výrazně zvyšuje CR na počítači, zatímco pro ostatní zařízení není prospěchem.

Jak jsme tato data využili

Vzhledem k tomu, že změna výrazně zvýšila konverzní poměr na počítači, ukazujeme ji od vypnutí A/B testu pouze na tomto zařízení. Na ostatních zařízeních využíváme původní variantu přistávací stránky. Touto změnou jsme klientovi zvýšili konverzní poměr z 3,89 % na 5,79 %. Původně z 1000 lidí nakoupilo pouhých 38 lidí, nyní z toho samého počtu nakoupí 57 návštěvníků.

TIP na závěr

Samotné A/B testování lze provádět také v prostředí Meta Business Manager, e-mailových nástrojů a v prostředí dalších marketingových nástrojů.