SES San Jose - Landing Page testing & tuning

SES San Jose - Landing Page testing & tuning

Mijn eerste sessie van de dag is “Landing page testing and tuning” met Tim Ash (Site Tuners), auteur van het boek Landing Page Optimization. Tim schiet meteen los en laat een aantal voorbeelden zien van landing pages voor en na optimalisatie. De verschillen zijn heel subtiel, het is erg moeilijk om in een oogopslag precies te zien wat er veranderd is. Toch noemt hij conversie verbeteringen van 30-50%. De moraal van het verhaal is dat zelfs kleine verschillen in de layout van de pagina enorme verbeteringen in de clickthrough kunnen verzorgen. Het enige dat telt is dat er voldoende data is om mee te werken: hij noemt een minimaal niveau van 10 conversies per dag.

IMG_1739

 

Het moge duidelijk zijn: dit wordt een sessie over multivariate testing. Tim kijkt hierbij echter alleen naar de conversie. Hij zegt dat als je conversie niet goed is, “... then you're aiming a firehose at a keyhole. You need to open the door”. Als voorbeeld krijgen we een eenvoudig conversie-formulier voorgeschoteld, met een koptekst (“Register now”) en rechts ernaast een blok met klantlogo's (6 logo's in totaal). Vervolgens wordt met multivariate testing de koptekst en het aantal logo's gevarieerd:

 

 

Register now

Instant quote

6 logo's

Geen

Hoog

36 logo's

Laag

Laag

 

In de tabel staan de verschillende mogelijke combinaties en het effect op de conversie. De beste combinatie gebruikt de nieuwe koptekst en het oude aanntal logo's. Tim hamert er bij het publiek in dat een veel voorkomende rekenmethode, “Fractional Factorial” deze combinatie over het hoofd ziet. Fractional Factorial controleert alleen mogelijkheden op de diagonaal om rekentijd te besparen. Die methode had hier de optimale oplossing dus gemist.

 

Grappig detail: terwijl ik deze tekst aan het tikken ben in de perskamer komt ineens Frans Keylard (Widemile) binnen lopen. Hij is een van de sprekers van de Landing Page Utopia – Expert Roundtable sessie waar ik niet naartoe ben gegaan. We hebben een leuke discussie over de Fractional Factorial methode (hij spreekt Nederlands!). Frans is het niet eens met het bij voorbaat afwijzen van Fractional Factorial. Zijn bedrijf gebruikt (als ik het goed begrijp) een systeem van wegingsfactoren waarmee ongecorreleerde combinaties uit de test-set worden verwijderd (of minder prominent meedoen). Door alleen te kijken naar zinvolle combinaties kan Widemile de resultaten van een Full Factorial test combineren met de rekentijd van Fractional Factorial.

 

Het klinkt geweldig en het is volgens mij ook goed te doen. Denk maar eens aan een heading boven en een button ver onder de fold. Het is onwaarschijnlijk dat een bezoeker beïnvloedt zal worden door een combinatie van die twee omdat ze nooit tegelijk in beeld komen. Ik blader nog even door de whitepapers die ik van Frans gekregen heb maar ik zie helaas nergens een (technische) uitleg hoe ze het precies doen.

 

Ik snap het standpunt van Tim Ash ook wel. Hij zegt: je weet nooit van te voren welke correlaties van belang zijn dus je moet altijd alle combinaties testen. Als het optimum op een plaats zit die je van tevoren niet had verwacht is de kans groot dat je er overheen kijkt. Helaas neemt het aantal mogelijke combinaties zo snel toe dat Full Factorial voor grote tests niet te doen is. Je krijgt dan zo weinig views op je combinaties dat de onnauwkeurigheid in de resultaten onbruikbaar hoog is.

 

Terug naar de sessie. Tim eindigt met een lijst van “7 pitfalls of landing page design”. Hier is de hele lijst:

 

  • Hou het simpel voor de bezoeker. Geen 'schreeuwend' design, zo min mogelijk keuzes en duidelijke content

  • Frustreer de gebuiker niet. Hij noemt als voorbeeld een local search die steeds nul resultaten oplevert, of een complexe navigatiestructuur met veel doodlopende paden. Ook een mooi voorbeeld: het feit dat je alleen met sommige creditcards kunt afrekenen pas vermelden halverwege de checkout, in plaats van aan het begin.

  • Gebruik “risk reducers” en zet ze prominent in beeld. Risk reduces zijn geruststellende boodschappen voor de bezoeker, zoals bijvoorbeeld een TRUSTe logo of een lijst van gerenommeerde klanten. Hij laat een voorbeeld zien waarbij de logos onder de fold zitten, en een ander voorbeeld van een site met een logo linksboven waar normaal het bedrijfslogo zit. Tim noemt een gebrek aan risk reducers “Lack of social proof”: de bezoeker kan niet zien of de site betrouwbaar is.

  • Een slecht transactioneel ontwerp. We zien sites met popups tijdens een checkout (“bent u ook geïnteresseerd in...”) en een orderpagina die halverwege vraagt: “bent u een nieuwe of een bestaand klant?” - en bij het beantwoorden floepen er ineens nieuwe invoervelden in beeld.

  • Probeer je bezoekers zo min mogelijk te verassen of te verwarren. Dus geen dynamische invulformulieren, en geen onderbrekingen tijdens de checkout.

  • Hou de baseline in de gaten, oftewel de performance van je ongewijzigde site. Hier moet je de performance van je muiltivariate-aangepaste site mee vergelijken om te kunnen zien of je in relatieve zin beter scoort of niet.

  • Hou de foutmarge in de gaten. Lijkt me logisch, een verbetering die binnen de foutmarge valt zegt niet zoveel.

 

Er zitten veel inkoppers tussen, maar ik moet bekennen dat ik zelf ook altijd de partnerlogos in een “Over ons” pagina stop. Het zou niet zo snel in mij opkomen om ze als risk reducers naast het conversieformulier te plaatsen. Dat geeft wel aan dat multivariate testing tot leuke nieuwe inzichten kan leiden die misschien logisch lijken maar die je niet zo snel van te voren zou hebben bedacht.

 

Tags: san jose, seo, ses

Reacties (3)

  • @Mark: inderdaad het zit in kleine dingen. Dat wisten we bvroeger bij de boeken uitgeverij al: vormgeving en typografie gaat om de details waarvan de lezers niet onder woorden kan brnegen waarom een pagina, rustig, leesbaar, mooi is. Dat geldt dus ook voor webdesigns. Het mooie van de nieuwe wereld is dat je het direct kan meten. De "instructies"van Tim Ash lijken dus simpel en vanzelfsprkend. Het consequent toepassen vergt nog veel discipline en inzicht. Webdesigners zouden zich wat meer hierom moeten bekommeren.

    Wo 20 aug 2008, 22:48 [reply]

  • Wow Mark, dit zijn wel verslagen hoor. Ik zal van deze serie ook nog eens een wordcloud maken en kijken wat daar uitkomt. We moeten maar eens een roundtable organiseren om dit allemaal in ons kringetje te bespreken.

    Wo 20 aug 2008, 23:00 [reply]

  • Ik heb honderden pagina's getest mbv fractional,- en full-factorial methodes, en na verloop van tijd realiseer je dat waardevole interacties bijna nooit toevallig voorkomen. Dit heeft alles te maken het het ontwerp van de pagina en test. Voorbeeld: als je vraagt om een email adres dan moet je ergens vlakbij melden dat persoonlijke gegevens veilig zijn, en niet buiten het beeld. Natuurlijk is hier een correlatie te vinden. Is het redelijk dat als je die veiligheids melding AAN of UIT zou testen dat AAN niet een veel betere kans heeft om te winnen? Natuurlijk. In het voorgaande voorbeeld is absoluut geen toeval dat de "36 logo's" (teveel) en "Register Now" (te aggresief) zouden verliezen tov “6 Logo’s” en “Instant Quote.” Deze levels zouden zonder meer in een fractional-factorial test, met alleen main-effects gevonden worden - de allersimpelste versie van fractional-factorial, zonder de optionele interactie tests! Denk er maar over na, dit is vanzelfsprekend. Het voorbeeld is totaal misleidend want het laat je denken dat je zonder full-factorial allerlei waardevolle dingen mist en dit is pure onzin want die levels hadden zowieso individueel gewonnen.

    Sterker nog, het komt haast nooit voor dat twee sub-optimale levels gecombineerd sterk genoeg zouden zijn (36 Logo’s en Register Now tesamen) zijn om de twee sterkste individuele levels te verslaan. Je hebt bijna altijd aan main-effects al genoeg! Dit betekent dus dat deze test veel sneller klaar had hadden kunnen zijn en al die extra tijd al geld in het laatje van de klant had kunnen brengen!

    Het heeft weinig zin "in the real world" om full-factorial te gebruiken om alle interacties te testen, het is een grote verkwisting van page-views en conversies tenzij je kleine testen met weinig factoren maakt. Als je het verkeer wil segmenteren en elk segment onafhankelijk wil testen, is dat zelfs verantwoordelijk met de full-factorial methode?

    Met fractional factorial ben je veel efficienter en kan je minstens drie test iteraties verder zijn zodat je sterkere nieuwe levels kan testen en kan segmenteren gebaseerd op de lessen van de voorgaande resultaten. Hierdoor heb je al meteen veel betere resultaten terwijl de eerste full-factorial test nog steeds aan het ploeteren met duizenden pagina combinaties.

    Do 28 aug 2008, 18:45 [reply]

Reageren

  • HTML niet toegestaan. URL's worden automatisch clickable.
    * E-mail adres wordt niet getoond

Recommend on Google

Headlines

© 2004-2011 Dutchcowboys.nl - All Rights Reserved.

All views and opinions expressed are those of the authors of Dutchcowboys.

All trademarks, slogans, text or logo representation used or referred to in this website are the property of their respective owners. Sitemap