Содержание статьи
Медицинские маркетологи хотят знать точные ответы на множество вопросов: какие призывы к действию оказывают наибольшее влияние на рост заявок? Какие каналы самые конверсионные? Как увеличить количество заявок на сайте и т.д. Полагаясь на догадки сложно получить точный ответ или качественный результат. И здесь в игру вступают гипотезы.
В нашей работе мы часто сталкиваемся с мнением, что гипотезы — это обязательно масштабный тест при запуске нового сайта или направления. Наряду со значительным повышением рекламного бюджета. Но это не так.
Порой даже точечные изменения на сайте в рамках текущего рекламного бюджета помогают кратно увеличивать заявки. В этой статье мы расскажем, когда действительно нужно тестировать гипотезы, откуда брать данные, и как мы используем для этих целей А/Б-тесты и Яндекс Метрику.
Когда нужно тестировать гипотезы в медицинском проекте
Есть трафик, но нет заявок
Классический сценарий: вы видите большое количество переходов с рекламы на сайт, но дальше — обвал по заявкам. Аудитория не совершает целевое действие и покидает сайт.
Нужно снизить стоимость привлечения
Высокая цена заявки часто возникает из-за низкой конверсии рекламы. Чтобы её снизить, нужно тестировать гипотезы. При этом важно учитывать не только цену заявки, но и доход от привлеченных пациентов, чтобы оценить, насколько окупаются затраты на рекламу.
Необходимо лучше понять целевую аудиторию
Разные сегменты ЦА могут по-разному взаимодействовать с сайтом. Тестирование гипотез позволяет создавать персонализированные страницы, которые лучше работают на конкретные потребности каждого сегмента ЦА.
Снизить уровень неопределенности
Гипотезы позволяют получить конкретные данные о том, какой вариант страницы сайта работает лучше. Никакой интуиции, только цифры. Это значительно снижает уровень неопределенности на проекте и помогает принять обоснованные решения.
Тестирование гипотез — доступный инструмент, который помогает закрыть множество задач: от повышения конверсии и оптимизации затрат до улучшения пользовательского опыта на сайте. Он позволяет быстро находить работающие решения и основывать действия на данных, а не предположениях. Но откуда черпать идеи для гипотез?
Где брать идеи для гипотез
Данные прошлых рекламных кампаний
Опирайтесь на анализ прошлых рекламных кампаний. Это помогает получать инсайты о поведении сегментов аудитории: какая часть таргетингов наиболее активно реагировала на определенные элементы.
Текущая отчетность
Ежедневный или еженедельный анализ текущих отчетов по трафику, конверсиям и продажам могут выявить проблемные зоны, которые нуждаются в улучшении, а ещё — оперативно отслеживать влияние текущих изменений. Это поможет скорректировать гипотезы на основе реальных данных.
Анализ конкурентов
Исследование успешных стратегий конкурентов подсвечивает идеи, которые можно адаптировать и протестировать на своем сайте.
Мозговой штурм
Соберите коллег на брейншторм, чтобы найти идеи и решения для достижения целей и результатов. Лучше берите сотрудников разных профилей, не только медицины. Это поможет посмотреть на задачу под разными углами и прийти к порой неожиданным решениям.
Обратная связь от клиента
Никто лучше не знает потребности пользователей и ключевые боли аудитории, чем клиент. Кастдев помогает выявить эти инсайты и становится мастхэвом для создания новых гипотез.
Почему лучше проводить А/Б-тесты
Один из методов тестирования гипотез — А/Б-тест. Он показывает, какая из версий страницы, баннера или объявлений лучше работает.
Например, в вашей клинике открылось новое направление. Для быстрого рекламного запуска решено было вести ЦА на лендинг (одностраничный сайт), собранный под направление. Пока шла РК, страница направления появилась на основном сайте. Резко перебросить туда рекламный трафик — риск, вы потеряла заявок. Реакция ЦА на новую страницу может быть неоднозначной. Здесь на помощь приходит А/Б тест. Запускаем для одинаковой аудитории две рекламные кампании, на разные страницы. Спустя время сравниваем и видим, какой вариант лучше. Его и масштабируем.
Для проведения А/Б-теста подходят сервисы Яндекса — Директ и Вариокуб. Вариокуб отличается от Директа тем, что позволяет сразу менять графические элементы сайта прямо внутри сервиса. То есть, у вас больше нет необходимости ждать, пока дизайнер пересоберет их для вас
С А/Б-тестом в Яндекс Директ можно менять: заголовок, текст, иллюстрации, быстрые ссылки, видеоролики, призывы к действию, формат.
В Вариокубе те же возможности, плюс можно сравнивать различные варианты дизайна: текст, название, цвет элементов, стили CSS, HTML-разметку и внутреннюю логику продукта.
У любого А/Б теста есть главное правило — примеры!
Вот парочка из них
Правила для проведения А/Б-теста
1. Определите заранее, какие метрики будете использовать для оценки результатов сплит-теста. Это могут быть конверсия, время нахождения на странице, CPL, отказы и т.д.
2. Соберите достаточно данных для принятия решения. Обычно это занимает не менее недели, а иногда месяц, максимум — два.
3. Оцените результаты сплит-теста. В ходе анализа обращайте внимание на статистическую значимость различий между группами, 75–80% вполне приемлемо.
Как оценивать эффективность гипотез
Здесь всё просто и даже немного банально.
Положительные результаты — гипотеза сработала. Масштабируйтесь и оптимизируйтесь.
Отрицательные результаты — гипотеза не сработала. Анализируйте причины, вносите изменения, не прекращайте тестирование.
Как мы тестируем метод генерации гипотез в Яндекс Метрике
Сценариев может быть много. Делимся кейсом нашего клиента с тестом гипотез для посадочных страниц
Высокий процент отказа на лендинге
В этом срезе используем инструмент «Вебвизор» в Яндекс Метрике, он записывает действия пользователей на сайте. Такая статистика хранится две недели. Для релевантных данных необходимо рассмотреть не менее 50 визитов.
Далее — сегментируем отчет. Отказом считается визит менее 15 секунд, поэтому мы выставляем такое значение в сегменте «Поведение. Время на сайте». Также можно выставить уровень активности (условное количество действий, совершенное пользователем за время визита), источник (в нашем случае Директ) и страницу.
Что мы обнаружили с Яндекс Метрикой
1. Низкая скорость загрузки ключевых элементов сайта. Чтобы обеспечить хорошее взаимодействие с пользователем, сайты должны стремиться к прорисовке контента меньше 2,5 секунд. Проверить скорость загрузки на определенном устройстве/браузере/операционке можно в Pagespeed.
2. В первом блоке сайта — слишком много текста, он плохо читается и/или неинформативен и/или нерелевантен офферу в объявлении.
3. Не адаптированная верстка под разные устройства.
4. Препятствие в верхней части сайта, которое удерживает пользователя. Это может быть анимация, которая раздражает пользователя и не дает возможности быстро получить информацию о предложении на сайте
Гипотезы:
1. Вместо анимированного баннера сделать статичный, это ускорит загрузку контента
2. Сократить текст, чтобы увеличить кликабельность
Пользователи проводят много времени на странице, но не совершают целевые действия
Начнем с «Карты кликов». Для сравнения поведения пользователей отдельно необходимо сделать отчет для тех кто совершил конверсию и тех, кто не совершил на разных вкладках браузера. Как и в «Вебвизоре», здесь мы сегментируем всех пользователей на источник, время на сайте, достижение/недостижение цели.
Что мы обнаружили с Яндекс Метрикой
1. Замечают ли кнопку call-to-action или пытаются нажать некликабельный элемент вместо неё.
2. Пользуется ли навигацией и конверсионными элементами.
3. Клики в «мертвых зонах», как и отсутствие кликов в активных, — знак, что сайт не соответствует пользовательской логике или его верстка отображается некорректно.
4. Какие из элементов страницы отвлекают внимание пользователей от кнопок, ведущих к конверсиям.
5. Удобство размещения элементов на странице, востребованность их посетителями.
6. Много кликов около болезней/симптомов: пользователю интересно узнать свои симптомы, почитать о них.
Какие вывели гипотезы:
1. Сделать кликабельным блок с акциями, добавив на каждой карточке СТА “записаться на прием”.
2. Поднять выше блок с информацией о специализации невролога, так как он пользуется спросом.
Низкий показатель конверсий на странице
Для сравнения поведения пользователей отдельно необходимо сделать отчет для тех кто совершил конверсию и тех, кто не совершил их на разных вкладках браузера. Используем сегменты с карты кликов. В отчете «не совершил целевое действие» дополнительно устанавливаем сегмент «не отказ».
Какие проблемы можно обнаружить здесь?
— Конверсионные элементы или полезная информация находятся вне зоны видимости.
— Неоптимальная длина страницы.
На скрине видим, что пользователь не доходит до формы записи в подвале сайта.
Какую вывели гипотезу: перенести форму выше.
Выводы
Не стоит экономить на тестировании гипотез, как во времени, так и в ресурсах. Маленькие шаги в виде локальных изменений на сайте или отдельных рекламных креативах могут дать столь же мощный эффект, как и глобальные перестройки. Множественное тестирование гипотез позволяет выявить оптимальные решения, которые делают сайт удобнее, а конверсии — выше. В итоге гипотезы становятся не просто набором предположений, а крутым инструментом, ведущим к развитию бизнеса.
