A/B-тест для главных фото WB на сторонних сервисах - есть ли смысл?! Итоги моих сравнений...
Поиск ниши и товара – один из самых частых запросов, с которым я сталкиваюсь
У большинства аналитиков этот процесс ассоциируется со сбором и сравнением ряда показателей - объема ниши, % товаров с продажами, тренда, ценовой сегментации и т.д.
Однако, к настоящему времени распространение получили более «прикладные» способы выбора нового товара
Один из них основан на анализе CTR. В таком случае проводится тест фото товара и принимается за истину, что более кликабельный товар будет продаваться лучше других. Данная механика актуальна для одежды. Сейчас активно ее тестирую и уже получила очень заманчивые результаты – найдено несколько товаров с CTR от 7 до 9,5%. На мой взгляд, серьезные цифры для категории женской одежды
При проведении такого теста CTR узким горлышком становится скорость тестирования. Вот и возникла идея ускорить процесс, прибегнув к сторонним сервисам
💡Вспомнила о своем опыте работе в https://splittest.ru/
Ранее использовала возможности сайта, чтобы изучить реакцию покупателей на разные вариации главного фото на карточках с одеждой. Предлагала аудитории для сравнения листинги с надписями и без, с моделью во весь рост и с фокусом исключительно на продаваемый предмет и т.д.
В сервисе не просто происходит голосование за лучшее из двух фото. Респондентам можно задавать конкретный вопрос, а они аргументируют свой выбор/дадут ответ в комментариях. Благодаря этой возможности я поняла, что пользователю важно видеть на главном фото одежды информацию о размерном и цветовом ряде и красивый, готовый образ модели
Что касается поиска товара, то с помощью Splittest была идея решать такую задачу – быстро проводить первичный отсев моделей, чтобы на тест WB выводить самые перспективные
Для этого нужно было понять – совпадают ли предпочтения аудитории WB и Splittest
Было проведено 3 теста. В сравнение брала товары максимально близкие по внешнему виду, но очень далекие по CTR на WB
1 тест
Фото А
CTR на WB – 1,73%
Выбор пользователей Splittest – 20%
Фото Б
CTR на WB – 6,43%
Выбор пользователей Splittest – 80%
🟩Вывод: предпочтения аудитории WB и Splittest совпали
2 тест
Фото А
CTR на WB – 0,78%
Выбор пользователей Splittest – 47%
Фото Б
CTR на WB – 2,67%
Выбор пользователей Splittest – 53%
🟨Вывод: предпочтения аудитории WB и Splittest совпали, но разница в результатах не настолько очевидна как на WB
3 тест
Фото А
CTR на WB – 2,15%
Выбор пользователей Splittest – 73%
Фото Б
CTR на WB – 9,44%
Выбор пользователей Splittest – 27%
🔴Вывод: предпочтения аудитории WB и Splittest не совпали
Итог для меня оказался сомнительным – товар с самым высоким CTR на WB вообще не "зашел" аудитории Splittest
Если хотите попробовать сами – дарю промокод на https://splittest.ru/ По нему получите 200 бонусных рублей – их как раз хватит для проведения одного теста. Промокод можно забрать в моем ТГ-канале - там еще больше аналитики по WB