LPgenerator — профессиональная Landing Page платформа для увеличения продаж вашего бизнеса
  • Более 500 шаблонов в галерее
  • Инструменты оптимизации конверсии
  • Статистика и сквозная аналитика
  • CRM для работы с заявками и телефония
  • Визуальный редактор с расширенным функционалом
  • Быстрая техническая поддержка
  • Множество интеграций
  • Окупаемость инструмента — от 7 дней

Почему нельзя проводить сплит-тест ценовой страницы?

На первый взгляд сплит-тестирование прайса кажется довольно хорошей идеей.

Все, что от вас требуется, — это придумать две станицы с тарифами и направить на каждую из них половину приходящего трафика. Тот вариант, который окажется эффективнее, вы берете на вооружение. Все.

Однако вопрос ценообразования далеко не так тривиален. Несмотря на то что сплит-тестирование до сих пор остается действительно феноменальным способом улучшения как продуктов, так и маркетинговых стратегий, в отношении прайса он губителен. Проведение экспериментов с ценами — прямой путь к раздражению клиентов и сбору неточных данных. Надежные стратегии ценообразования не строятся на основе догадок и предположений.

Рассмотрим пристальнее те проблемы, которые возникают при сплит-тестировании моделей ценообразования, и опробуем более строгий и точный подход к определению того, как много люди готовы платить за ваш продукт.

Почему сплит-тестирование цен — так себе затея

Статистически вероятность того, что вы будете располагать достаточным объемом трафика, чтобы получить достоверные результаты при проведении сплит-теста, невелика.

Даже если вы проведете его, полученные результаты будут в большей степени относительными — данные будут искажены теми ценами, которые вы тестировали в предыдущем раунде. К тому же вы все равно не найдете наилучшую цену продукта — лишь ту, которая немного лучше прежней.

Движущая сила сплит-тестирования — это генерация гипотез с их последующей апробацией. Однако если вы будете подвергать таким экспериментам столь важную для вашей аудитории ценовую страницу, то будете чертовски сильно их раздражать.

Статистическая незначительность

Концепция сплит-тестирования проста как валенок, но с математикой у нее все плохо. Чтобы достигнуть статистической значимости — получить результаты, на основе которых можно сделать вывод об оказанном влиянии на конверсию — вам потребуется огромная выборка. Ее необходимый размер моделируется следующим уравнением: 

Статистическая незначительность

где δ — это минимальное изменение конверсии, которое вы намереваетесь получить, а σ — выборочная дисперсия вашего текущего уровня конверсии.

Предположим, что ваша ценовая страница и так работает довольно неплохо — вы получаете 10 000 просмотров в месяц и конвертируете 5% этого трафика.

Если вы хотите с помощью теста поднять уровень конверсии хотя бы на 10% — с 5% до 5,5% — вам понадобится выборка размером в 30 244 человека (рассчитать можно здесь). 

Если вы хотите с помощью теста поднять уровень конверсии хотя бы на 10% — с 5% до 5,5% — вам понадобится выборка размером в 30 244 человека

Дела обстоят еще хуже, если ваш уровень конверсии равен 2%. В этом случае вам потребуется 78 039 человек.

Дела обстоят еще хуже, если ваш уровень конверсии равен 2%. В этом случае вам потребуется 78 039 человек.

Вы можете запустить восьмимесячный сплит-тест, чтобы получить эти 78 000 просмотров, но в итоге увеличите свою конверсию только с 2% до 2,2%. Вы могли бы потратить эти 8 месяцев с куда большей пользой.

Математика, стоящая за сплит-тестом, становится еще более страшной, когда вы начинаете думать о разных образах покупателей (buyer persona). Провести отдельные тесты для каждой группы, а затем сегментировать весь входящий трафик по такому основанию — серьезная задача.

Именно поэтому для подавляющего большинства компаний сплит-тестирование не является жизнеспособной тактикой для формирования статистически значимых выводов касательно ценовой страницы. Но и для тех компаний, чью страницу с ценами посещают тысячи пользователей, это также все еще не лучший способ действий.

Локальный и глобальный максимумы

Даже если на вашу прайс-страницу в день заходит по несколько тысяч посетителей, с помощью сплит-теста вам все равно не удастся достичь значимых результатов. Вы не сможете определить идеальную модель ценообразования, внося небольшие, постепенные улучшения. Алгоритм восхождения на вершину, также известный как проблема локального максимума, является наглядной иллюстрацией этого.

Алгоритм восхождения на вершину представляет собой итеративный подход к решению проблем, используемый в тех случаях, когда вы не знаете, что делать. Как это работает:

1. Вы вносите произвольное изменение

2. Проверяете, было ли улучшение от внесенного изменения:

  • если нет, возвращаетесь на первый шаг;
  • если да, используете его в качестве новой отправной точки для 1.

Представьте, что вы турист, пытающийся подняться на холм, изображенный ниже, начиная с левого нижнего угла, но вокруг густой туман:

Представьте, что вы турист, пытающийся подняться на холм, изображенный ниже, начиная с левого нижнего угла, но вокруг густой туман

Вы начинаете произвольно прокладывать себе путь, постоянно оценивая результат каждого шага — поднялись ли вы выше или нет, стоит ли вам вернуться на исходную позицию и двинуться в ином направлении?

Этот метод был бы очень эффективен для восхождения на один холм — локальный максимум слева — но он вряд ли это приведет вас к глобальному максимуму справа.

Сплит-тестирование способно помочь вам обнаружить лишь локальные максимумы. Но вот глобальный максимум вам удастся найти, только исследуя клиентов, разговаривая с ними и прилагая все усилия, необходимые для понимания их готовности платить. Вы должны научиться правильно оценивать клиентов.

Обман клиентов

Даже если мы отложим в сторону этические вопросы, связанные с предложением продукта различным группам клиентов по разной цене в один и тот же период времени, вездесущность социальных медиа не позволит сохранить этот весьма рискованный шаг втайне.

Если вы проверяете, к какой цене — 1099 или 1098 рублей — посетители будут более восприимчивы, тогда, скорее всего, никто ничего не заметит, но полученные данные мало что могут вам дать. Если же вы будете тестировать разницу между 500 и 2500 рублей, результаты будут более значимы, но и вероятность того, что кто-то это заметит и придаст огласке (в ходе статистически значимого сплит-теста со средним уровнем трафика), взлетает до 100%.

Даже если вы тестируете более скромную разницу в ценах, вы рискуете столкнуться с так называемым эффектом якоря (price anchoring). Эффект якоря — это склонность людей оценивать ваш продукт согласно той цене, по которой они увидели или приобрели его впервые. Если вы «якорите» людей на низкую цену, а затем повышаете ее — никто не воспримет ваш товар заслуживающим такого повышения, даже если вы добавите к предложению некую дополнительную ценность.

Превратив свою ценовую страницу в полигон для сплит-тестов, вы, несомненно, начнете терять продажи. А подняв цены, вы потеряете тех клиентов, которых вы сумели привлечь на далеко не выгодных для вас условиях.

Оптимизация прайса с помощью опросов

Чтобы внедрить модель ценообразования, основывающуюся на воспринимаемой ценности продукта, определите готовность вашей целевой аудитории платить за продукт при помощи опросов.

Убедитесь, что подобранные вами вопросы оказывают минимальную когнитивную нагрузку на респондентов. Например, вместо того чтобы просить составить перечень функций продукта в порядке убывания их полезности для пользователя, можете просто спросить у них, какие функции продукта являются для них наиболее важными, а какие — наименее важными: 

Отметьте галочкой, какие функции продукта являются для вас наиболее важными, а какие — наименее важными

Отметьте галочкой, какие функции продукта являются для вас наиболее важными, а какие — наименее важными

Когда дело доходит до понимания реальной цены, которую готовы платить люди, не юлите и задайте важный для вас вопрос напрямую: в какой момент наш продукт становится слишком дорогим? Какая цена кажется вам для него чрезмерной?

Какая цена за предлагаемую к покупке пару обуви кажется вам слишком высокой? Какая цена за предлагаемую к покупке пару обуви кажется вам высокой, но вы все еще готовы ее заплатить?

Какая цена за предлагаемую к покупке пару обуви кажется вам слишком высокой?
Какая цена за предлагаемую к покупке пару обуви кажется вам высокой, но вы все еще готовы ее заплатить?

Чтобы собрать необходимые данные быстрее, можете предложить участникам опроса что-либо в награду. Однако нужно понимать, что из-за этого вознаграждения некоторые пользователи будут отвечать на ваши вопросы с большей симпатией к вам, что непременно исказит результаты. Вместо этого постарайтесь преподнести этот опрос как возможность человека принять участие в чем-то жизненно важном для всего сообщества пользователей продукта, сделать лучше и сам продукт, и, собственно, опыт его использования.

Как только вы соберете достаточно данных, начинайте поиск закономерностей. Возьмите наиболее важные и наименее важные функции и людей, готовых платить за них — и начинайте реализацию стратегии ценообразования на основе воспринимаемой ценности продукта.

В чем сплит-тестирование может быть полезным?

Обратите внимание, что целью этого материала вовсе не является стремление доказать, что проведение сплит-тестов — пустое и бесполезное занятие.

Сплит-тестирование является весьма эффективным способом оптимизации посадочных страниц, дизайнерских решений и других элементов сайта, когда вы знаете, в чем заключается решаемая вами проблема. Например, вы можете захотеть попытаться оптимизировать кнопку «Оплатить» в вашем интернет-магазине, если обнаружите, что люди бросают свои корзины на половине пройденного пути к совершению покупки.

Но ценообразование — это больше, чем дизайн. Когда кто-то заходит на вашу ценовую страницу, он задумывается о ценности вашего продукта, его функциях, своих целях — в момент принятия решения он принимает в расчет массу разных факторов.

Диапазон цен, по которым ваш продукт будет пользоваться спросом, вы сможете определить, только учтя эти факторы путем проведения тщательного исследования клиентов и воспринимаемой ими ценности вашего оффера. Ваша цель — определить готовность вашего клиента платить, а не заставить их заплатить больше, используя разного рода манипулятивные хитрости.

Высоких вам конверсий! 

По материалам: priceintelligently.com

blog comments powered by Disqus
LPgenerator — профессиональная Landing Page платформа для увеличения продаж вашего бизнеса
  • Более 500 шаблонов в галерее
  • Инструменты оптимизации конверсии
  • Статистика и сквозная аналитика
  • CRM для работы с заявками и телефония
  • Визуальный редактор с расширенным функционалом
  • Быстрая техническая поддержка
  • Множество интеграций
  • Окупаемость инструмента — от 7 дней
copyright © 2011–2018 by LPgenerator LLC. Все права защищены
Запрещено любое копирование материалов ресурса без письменного согласия владельца — ООО "ЛПгенератор".