अपने ऑनलाइन स्टोर का A/B टेस्ट कैसे करें

A/B टेस्टिंग ईकॉमर्स कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन के सबसे सीधे टूल में से एक है। यह आपके खास स्टोर और आपके खास ग्राहकों के साथ क्या काम करता है, इसका असली सबूत देती है। कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन का पूरा परिचय और यह कि कन्वर्ज़न रेट सुधारना ट्रैफ़िक बढ़ाने जितना ही क्यों ज़रूरी है, जानने के लिए देखें कन्वर्ज़न रेट ऑप्टिमाइज़ेशन क्या है और क्यों ज़रूरी है।

ऑनलाइन स्टोर के लिए A/B टेस्टिंग क्या है?

A/B टेस्ट आपके विज़िटर को दो समूहों में बांटता है और हर समूह को पेज या पेज के एलिमेंट का अलग वर्ज़न दिखाता है। एक समूह को पुराना वर्ज़न दिखता है, जिसे कंट्रोल कहते हैं। दूसरे को बदला हुआ वर्ज़न दिखता है, जिसे वैरिएशन कहते हैं। बदलाव एक ही खास एलिमेंट का होता है। यह बटन के शब्द हो सकते हैं, प्रोडक्ट पेज का लेआउट हो सकता है, या ट्रस्ट बैज की जगह हो सकती है। बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है।

विज़िटर स्टोर में वैसे ही घूमते हैं जैसे आम तौर पर घूमते हैं। उन्हें पता नहीं होता कि वे किसी टेस्ट का हिस्सा हैं। टेस्ट की अवधि खत्म होने पर आप दोनों समूहों के कन्वर्ज़न रेट की तुलना करते हैं और तय करते हैं कि कौन सा वर्ज़न बेहतर रहा। दोनों वर्ज़न एक ही समय में बराबर के ट्रैफ़िक के साथ चलते हैं, इसलिए मौसम या विज्ञापन में बदलाव जैसे बाहरी कारण दोनों समूहों पर बराबर असर डालते हैं। आपको जो फ़र्क दिखता है, वह आपके बदलाव से आता है, समय से नहीं।

ईकॉमर्स कन्वर्ज़न के लिए A/B टेस्टिंग क्यों मायने रखती है?

आपके स्टोर में किया गया हर बदलाव एक दांव है। आप दांव लगा रहे हैं कि नया प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन बेहतर कन्वर्ट करेगा, कि आसान किया गया चेकआउट ड्रॉप-ऑफ़ घटाएगा, कि दूसरी जगह रखे गए बटन को ज़्यादा क्लिक मिलेंगे। टेस्ट के बिना आपके पास जानने का कोई तरीका नहीं कि दांव सही बैठा या नहीं। बिक्री आपके बदलाव से बिल्कुल अलग कारणों से बढ़ सकती है। या उन्हीं कारणों से घट सकती है।

A/B टेस्टिंग दांव को फ़ैसले में बदल देती है। आपके पास ऐसा डेटा होता है जो एक मापने लायक सीमा के भीतर दिखाता है कि बदलाव का असली असर हुआ या नहीं। इससे आप दो आम और महंगी गलतियों से बचते हैं। पहली: यह मान लेना कि बदलाव से फ़ायदा हुआ, जबकि नहीं हुआ। दूसरी: ऐसे बदलाव को छोड़ देना जो काम कर रहा था, क्योंकि आपने सुधार का श्रेय उसे नहीं दिया।

पैसों का हिसाब सीधा है। जो स्टोर अपने एक प्रतिशत विज़िटर को कन्वर्ट करता है और सुधरकर दो प्रतिशत पर पहुंच जाता है, उसका उसी ट्रैफ़िक से रेवेन्यू दोगुना हो गया, विज्ञापन खर्च बढ़ाए बिना। व्यवस्थित A/B टेस्टिंग ऐसे फ़ायदों तक पहुंचने का सबसे भरोसेमंद रास्ता है।

अपने ऑनलाइन स्टोर में आप क्या A/B टेस्ट कर सकते हैं?

विज़िटर जो कुछ भी देखता है, लगभग उस सबका टेस्ट हो सकता है। आपके स्टोर के कुछ हिस्सों का कन्वर्ज़न पर दूसरों से ज़्यादा असर होता है, और आपके पहले टेस्ट वहीं होने चाहिए।

प्रोडक्ट पेज

प्रोडक्ट पेज वह जगह है जहां ज़्यादातर खरीदारी के फ़ैसले होते हैं। ज़्यादा असर वाले टेस्ट के उम्मीदवार हैं: मुख्य प्रोडक्ट फ़ोटो, प्रोडक्ट की हेडलाइन, ऐड-टू-कार्ट बटन के शब्द और उसकी जगह, प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन की लंबाई और बनावट, ग्राहक रिव्यू की जगह, और यह कि कीमत के साथ तुलना वाली कीमत या शिपिंग की सीमा वाला संदेश जैसा कोई सहायक संदर्भ दिखाया जाए या नहीं। प्रोडक्ट पेज को असरदार क्या बनाता है, इसे विस्तार से देखने के लिए देखें ऐसे प्रोडक्ट पेज कैसे डिज़ाइन करें जो लोगों से खरीदवाएं।

चेकआउट फ़्लो

चेकआउट वह जगह है जहां स्टोर उन ग्राहकों को खो देते हैं जो खरीदने का मन बना चुके होते हैं। काम के टेस्ट हैं: एक पेज का बनाम कई कदमों वाला चेकआउट, अकाउंट बनाना ज़रूरी करना बनाम गेस्ट चेकआउट देना, फ़ॉर्म फ़ील्ड की संख्या और क्रम, और फ़्लो में ऑर्डर समरी कहां दिखे। चेकआउट के बदलावों के नतीजे अक्सर प्रोडक्ट पेज के बदलावों से तेज़ और साफ़ आते हैं, क्योंकि उस मोड़ पर विज़िटर का इरादा पहले से तय होता है। चेकआउट डिज़ाइन के फ़ैसलों का ब्योरा देखने के लिए देखें ड्रॉप-ऑफ़ घटाने वाला चेकआउट पेज कैसे डिज़ाइन करें।

होमपेज और नेविगेशन

आपका होमपेज और नेविगेशन विज़िटर की पहली छाप और आपके प्रोडक्ट पेज तक उनके रास्ते को आकार देते हैं। अपने होमपेज की हेडलाइन टेस्ट करें, यह टेस्ट करें कि फ़ोल्ड के ऊपर कौन से प्रोडक्ट या कलेक्शन दिखें, प्रमोशनल बैनर कहां लगें, और श्रेणी का नेविगेशन हमेशा दिखने वाले मेन्यू के रूप में बेहतर चलता है या दिखाई देने वाली टाइल्स के रूप में। यहां के बदलाव आपके स्टोर से गुज़रने वाले पूरे ट्रैफ़िक पर असर डालते हैं, इसलिए छोटे सुधारों की पहुंच भी बड़ी होती है।

कॉल टू एक्शन

बटन का टेक्स्ट, रंग, साइज़ और जगह, सब तय करते हैं कि विज़िटर अगला कदम उठाते हैं या नहीं। "कार्ट में डालें" और "अभी खरीदें" सबसे ज़्यादा टेस्ट होने वाली बटन जोड़ी हैं। आप यह भी टेस्ट कर सकते हैं कि बटन के पास जल्दबाज़ी वाली भाषा ("सिर्फ़ 3 बचे हैं") या सोशल प्रूफ़ ("इस हफ़्ते 200 से ज़्यादा ऑर्डर") जोड़ने से क्लिक-थ्रू रेट बदलता है या नहीं।

कीमत का दिखाया जाना और ऑफ़र

कीमत आप कैसे दिखाते हैं, इसका असर खरीदारी के फ़ैसलों पर कीमत से परे भी होता है। टेस्ट करें कि सेल की कीमत के बगल में मूल कीमत काटकर दिखाने से सिर्फ़ सेल की कीमत दिखाने की तुलना में कन्वर्ज़न बढ़ते हैं या नहीं। टेस्ट करें कि कार्ट के पास दिखाया गया "X से ऊपर के ऑर्डर पर मुफ़्त शिपिंग" संदेश बड़े ऑर्डर लाता है या नहीं। टेस्ट करें कि सिर्फ़ फ़ुटर में नहीं, बल्कि प्रोडक्ट पेज पर दिखाई गई मनी-बैक गारंटी से चेकआउट पूरा होने की दर बदलती है या नहीं।

A/B टेस्ट कैसे चलाएं?

एक परिकल्पना बनाएं

हर टेस्ट एक ऐसे सवाल से शुरू होता है जिसका जवाब मापा जा सके। "अगर मैं प्रोडक्ट की फ़ोटो को इस्तेमाल होते हुए दिखाने वाली लाइफ़स्टाइल फ़ोटो में बदलूं, तो क्या ज़्यादा विज़िटर ऐड-टू-कार्ट पर क्लिक करेंगे?" यह सवाल तय करता है कि आप क्या बदल रहे हैं, क्या होने की उम्मीद है, और कैसे पता चलेगा कि काम हुआ। शुरू करने से पहले परिकल्पना लिख लें। परिकल्पना के बिना टेस्ट बस बिना ट्रैक किया हुआ बदलाव है।

अपना सफलता मेट्रिक चुनें

टेस्ट शुरू होने से पहले वह मेट्रिक तय करें जिसे आप माप रहे हैं। ज़्यादातर ईकॉमर्स टेस्ट के लिए यह किसी खास कदम का कन्वर्ज़न रेट होता है। यह ऐड-टू-कार्ट रेट, चेकआउट शुरू करने की दर, या पूरी हुई खरीदारी की दर हो सकती है। वह मेट्रिक चुनें जो सीधे उस एलिमेंट से जुड़ा हो जिसे आप टेस्ट कर रहे हैं। अगर आप प्रोडक्ट पेज का एलिमेंट टेस्ट कर रहे हैं, तो देखें कि वह ऐड-टू-कार्ट रेट को कैसे बदलता है। अगर आप चेकआउट का एलिमेंट टेस्ट कर रहे हैं, तो चेकआउट पूरा होने की दर मापें। पूरे स्टोर का रेवेन्यू मेट्रिक बनाने से फ़नल के दूसरे हिस्सों का बहुत ज़्यादा शोर आ जाता है।

टेस्ट सेट करें

वैरिएशन बनाने और दोनों वर्ज़न के बीच ट्रैफ़िक बांटने के लिए A/B टेस्टिंग टूल का इस्तेमाल करें। 50/50 बंटवारा मानक है। टेस्ट की अवधि में अपना स्टोर सामान्य रूप से चलने दें। टेस्ट चालू रहते बड़े प्रमोशन चलाने या विज्ञापन में बड़े बदलाव करने से बचें, क्योंकि इनसे विज़िटर का व्यवहार ऐसे बदलता है जो दोनों समूहों पर असमान असर डालेगा और नतीजे समझना मुश्किल कर देगा।

टेस्ट को पूरा होने तक चलने दें

सिर्फ़ इसलिए टेस्ट जल्दी न रोकें कि एक वर्ज़न जीतता दिख रहा है। शुरुआती नतीजे अक्सर गुमराह करते हैं। विज़िटर का व्यवहार हफ़्ते के दिन के हिसाब से बदलता है, और पहले कुछ दिनों में दिखने वाले पैटर्न अक्सर पूरे एक-दो हफ़्ते बाद टिकते नहीं। जब एक वर्ज़न उम्मीद भरा लगे तब जल्दी रोकने से गलत पॉज़िटिव पर काम करने की संभावना बहुत बढ़ जाती है। टेस्ट तब तक चलाएं जब तक आप अपने लक्ष्य के सैंपल साइज़ तक न पहुंच जाएं।

नतीजे का विश्लेषण करें और उसे लागू करें

जब पर्याप्त डेटा हो जाए, तो कंट्रोल और वैरिएशन के कन्वर्ज़न रेट की तुलना करें। अगर वैरिएशन सांख्यिकीय रूप से सार्थक स्तर पर कंट्रोल से बेहतर है, तो बदलाव लागू करें। अगर नतीजे अनिर्णायक हैं, तो बदलाव से कोई मापने लायक फ़र्क नहीं पड़ा, और आपको पुराना वर्ज़न रखकर टेस्ट करने के लिए कोई दूसरा एलिमेंट चुनना चाहिए। अगर वैरिएशन ने खराब प्रदर्शन किया, तो पुराने वर्ज़न पर रहें और अपनी परिकल्पना पर दोबारा सोचें। हर नतीजा आपको कुछ काम की बात बताता है।

A/B टेस्ट कितने समय तक चलाना चाहिए?

टेस्ट कितना चलाना है, यह दो बातों से तय होता है। एक आपका ट्रैफ़िक वॉल्यूम। दूसरी उस सुधार का आकार जिसे आप पकड़ना चाहते हैं।

छोटे सुधारों को भरोसे से पकड़ने के लिए ज़्यादा ट्रैफ़िक चाहिए। अगर आपका स्टोर दो प्रतिशत पर कन्वर्ट करता है और आप 20 प्रतिशत सापेक्ष सुधार पकड़ना चाहते हैं, तो आपको 50 प्रतिशत सुधार पकड़ने की तुलना में काफ़ी ज़्यादा विज़िटर चाहिए। मध्यम ट्रैफ़िक वाले ज़्यादातर स्टोर के लिए कम से कम दो से चार हफ़्ते सुझाए जाते हैं। ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले स्टोर जल्दी सार्थकता तक पहुंच सकते हैं। कम ट्रैफ़िक वाले स्टोर को ज़्यादा समय लग सकता है।

व्यावहारिक शुरुआती बिंदु के तौर पर, नतीजे निकालने से पहले हर वैरिएशन पर कम से कम 100 कन्वर्ज़न का लक्ष्य रखें। दो प्रतिशत कन्वर्ज़न रेट पर इसका मतलब है हर वैरिएशन पर कम से कम 5,000 विज़िटर। अगर आपके स्टोर पर उचित समय में इतना ट्रैफ़िक नहीं आता, तो पहले-और-बाद की तुलना ज़्यादा व्यावहारिक विकल्प बन जाती है: एक चीज़ बदलें, तीन-चार हफ़्ते मापें, और पिछले महीने की उसी अवधि से तुलना करें।

सबसे ज़रूरी नियम यह है कि टेस्ट शुरू होने से पहले लक्ष्य का सैंपल साइज़ तय करें और वहां पहुंचने तक नतीजे न देखें। हर कुछ दिनों में देखकर जब एक वर्ज़न आगे दिखे तब रोक देने से आपका गलत पॉज़िटिव रेट उससे कहीं ऊपर चला जाता है जितना अकेली सांख्यिकीय सार्थकता से लगता है।

कैसे पता चले कि आपके A/B टेस्ट के नतीजे भरोसेमंद हैं?

सांख्यिकीय सार्थकता वह पैमाना है जो बताता है कि आपके दो वर्ज़न के बीच का फ़र्क असली असर को दिखाने की संभावना रखता है या बस अचानक का उतार-चढ़ाव है। टेस्टिंग टूल आम तौर पर इसे कॉन्फ़िडेंस लेवल के रूप में बताते हैं। 95 प्रतिशत कॉन्फ़िडेंस लेवल का मतलब है कि नतीजा संयोग से होने की पांच प्रतिशत संभावना है। ज़्यादातर ईकॉमर्स फ़ैसलों के लिए 95 प्रतिशत कॉन्फ़िडेंस पर कदम उठाना काफ़ी भरोसेमंद है।

यह भी देखें कि कहीं बाहरी कारणों ने टेस्ट को तो नहीं बिगाड़ा। जो टेस्ट किसी बड़े सेल इवेंट के दौरान, ऐसे समय में जब आपका विज्ञापन काफ़ी बदला, या ऐसे हफ़्ते में चला जब आपका मुख्य ट्रैफ़िक सोर्स बदल गया, उसके नतीजे स्टोर के सामान्य प्रदर्शन को नहीं दिखा सकते। अगर टेस्ट की अवधि में कुछ बड़ा हुआ हो, तो नतीजे पर कदम उठाने से पहले उसे नोट कर लें।

एक और जांच करने लायक है: अपने मुख्य मेट्रिक के साथ-साथ सहायक मेट्रिक भी देखें। अगर आपके वैरिएशन का ऐड-टू-कार्ट रेट ज़्यादा है लेकिन चेकआउट पूरा होने की दर कम, तो हो सकता है वैरिएशन कम इरादे वाले विज़िटर को खींच रहा हो, उन्हें खरीदार नहीं बना रहा। जीतने वाले वैरिएशन को लक्ष्य वाले कदम पर सुधार दिखाना चाहिए और फ़नल में बाकी जगह कोई खास गिरावट नहीं होनी चाहिए।

कौन सी गलतियां A/B टेस्ट को अविश्वसनीय बना देती हैं?

एक साथ कई एलिमेंट टेस्ट करना सबसे आम गलती है। अगर आप एक ही टेस्ट में प्रोडक्ट फ़ोटो, हेडलाइन और बटन का रंग तीनों बदलते हैं, तो नतीजे का श्रेय किसी एक बदलाव को नहीं दे सकते। हर एलिमेंट के लिए एक टेस्ट चलाएं और बाकी सब कुछ स्थिर रखें।

बहुत जल्दी रोक देना दूसरी सबसे आम समस्या है। पहले तीन दिन में जीतता दिखने वाला वैरिएशन पूरे दो हफ़्ते बाद कोई फ़र्क न दिखाए या उलट भी जाए, ऐसा हो सकता है। शुरू करने से पहले अपनी तय टेस्ट अवधि पर टिकने का फ़ैसला करें और उससे हटें नहीं।

कम ट्रैफ़िक वाले पेज को बहुत जल्दी टेस्ट करना तीसरी दिक्कत है। अगर आपके प्रोडक्ट पेज पर हफ़्ते में 50 विज़िटर आते हैं, तो दो प्रतिशत कन्वर्ज़न रेट पर हर वैरिएशन के 100 कन्वर्ज़न पाने में कई महीने लगेंगे। पहले अपने सबसे ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले पेज टेस्ट करें, और कम ट्रैफ़िक वाले पेज पर तभी जाएं जब ऊपर के मिल सकने वाले फ़ायदे निकाल चुके हों।

जो आप पहले से जानते हैं उसे अनदेखा करना भी एक समस्या है। A/B टेस्टिंग तब सबसे असरदार होती है जब उसे इस डेटा से दिशा मिले कि विज़िटर पहले से कहां छोड़ रहे हैं, न कि बेतरतीब चीज़ें टेस्ट करने से। अपने एनालिटिक्स से वे पेज और कदम पहचानें जहां सबसे ज़्यादा विज़िटर बिना कन्वर्ट हुए निकल जाते हैं। आपके टेस्ट का सही ठिकाना वही है। अपने स्टोर में विज़िटर के ड्रॉप-ऑफ़ को समझने की व्यावहारिक गाइड के लिए देखें खरीदार कार्ट क्यों छोड़ देते हैं और आप क्या कर सकते हैं।

सबसे पहले क्या टेस्ट करें?

वहां से शुरू करें जहां सबसे ज़्यादा विज़िटर दिलचस्पी खो रहे हैं। ज़्यादातर स्टोर के लिए यह प्रोडक्ट पेज या चेकआउट होता है। चेकआउट अक्सर ज़्यादा प्राथमिकता वाला होता है, क्योंकि वहां पहुंचने वाले विज़िटर साफ़ इरादा दिखा चुके होते हैं। चेकआउट पूरा होने में थोड़े प्रतिशत का भी सुधार हर उस विज़िटर पर असर डालता है जो वहां तक पहुंचता है।

चेकआउट के बाद अपने सबसे ज़्यादा ट्रैफ़िक वाले प्रोडक्ट पेज पर ध्यान दें। महीने में 3,000 व्यू वाले प्रोडक्ट पेज पर किया गया बदलाव, 100 व्यू वाले पेज पर उसी बदलाव से ज़्यादा असर डाल सकता है। संभावित पहुंच के हिसाब से प्राथमिकता तय करें, इस हिसाब से नहीं कि किन पेजों पर काम करना ज़्यादा दिलचस्प लगता है।

भरोसा एक और क्षेत्र है जहां टेस्टिंग का अक्सर फल मिलता है। कई स्टोर कन्वर्ज़न किसी खास पेज एलिमेंट की वजह से नहीं, बल्कि इसलिए खोते हैं कि विज़िटर को स्टोर पर इतना भरोसा नहीं होता कि वे खरीदारी पूरी करें। ट्रस्ट सिग्नल कहां दिखते हैं और कैसे दिखाए जाते हैं, इसे टेस्ट करने से सार्थक नतीजे मिल सकते हैं। ईकॉमर्स के लिए कौन से ट्रस्ट सिग्नल सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं, इसका परिचय देखने के लिए देखें अपने ऑनलाइन स्टोर पर ट्रस्ट सिग्नल का इस्तेमाल कैसे करें।

WEMASY आपकी कन्वर्ज़न टेस्टिंग में कैसे मदद करता है

असरदार A/B टेस्टिंग सटीक बेसलाइन डेटा से शुरू होती है। काम की परिकल्पना बनाने और यह मापने से पहले कि टेस्ट ने फ़र्क डाला या नहीं, आपको अपना मौजूदा कन्वर्ज़न रेट, विज़िटर कहां छोड़ते हैं और कौन से पेज कमज़ोर चल रहे हैं, यह पता होना चाहिए। WEMASY का एनालिटिक्स और इनसाइट्स आपकी साइट पर विज़िट और पेज के प्रदर्शन को ट्रैक करता है, जिससे आपको वे बेसलाइन संख्याएं मिलती हैं जिन पर टेस्टिंग टिकी होती है। WEMASY के ई-कॉमर्स सिस्टम से आप अपना ऑनलाइन स्टोर बना सकते हैं। पूरे फ़ीचर सेट के लिए प्राइसिंग प्लान देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल