Testy A/B na Allegro rzadko wyglądają tak, jak w sklepie internetowym z własną platformą - nie masz tu narzędzia, które podzieli ruch po równo i wypluje gotowy wynik z istotnością statystyczną. Musisz radzić sobie sam: zmieniać jeden element oferty, obserwować efekt w określonym czasie i wyciągać wnioski z danych, które i tak są niedoskonałe. To nie znaczy, że testowanie nie ma sensu - wręcz przeciwnie, to jeden z niewielu sposobów, żeby podejmować decyzje o ofercie na podstawie danych, a nie przeczucia właściciela konta.
W tym artykule pokazujemy, co warto testować w ofercie na Allegro, jak ustawić test, żeby porównanie było uczciwe, ile czasu potrzeba na wiarygodny wynik i jak czytać go bez naciągania wniosków pod z góry założoną tezę.
Czym są testy A/B ofert na Allegro
W praktyce sprzedawcy testują ręcznie - zmieniają jeden element oferty, obserwują wyniki w określonym oknie czasowym, a potem porównują je z wynikami sprzed zmiany albo z drugą, bardzo podobną ofertą, która zostaje bez zmian jako punkt odniesienia. To nie jest klasyczny split-test znany z reklamy w innych kanałach, gdzie ruch dzieli się w tym samym momencie na dwie wersje - to raczej porównanie w czasie, więc trzeba pilnować, żeby inne czynniki nie zafałszowały obrazu.
Dobry test A/B na Allegro odpowiada na jedno konkretne pytanie: czy ta jedna zmiana poprawia wynik, czy go pogarsza, czy nie zmienia nic istotnego. Im więcej zmiennych naraz, tym trudniej o jednoznaczną odpowiedź - i to jest najczęstszy powód, dla którego sprzedawcy testują całymi miesiącami, ale niczego się nie uczą.
Warto też odróżnić testowanie od zwykłego eksperymentowania. Eksperymentowanie polega na wprowadzaniu zmian i patrzeniu, czy sprzedaż rośnie - to bywa użyteczne, ale nie daje pewności, co konkretnie zadziałało. Testowanie w tym rozumieniu, o którym piszemy w tym artykule, zakłada świadome porównanie jednej wersji z drugą, z jasno określonym punktem odniesienia, do którego wracasz, jeśli zmiana nie przynosi poprawy.
Częstym błędem początkujących jest też porównywanie ofert, które w ogóle nie są porównywalne - inna kategoria, inna cena, inna historia sprzedaży. Jeśli chcesz użyć drugiej oferty jako punktu odniesienia, powinna być możliwie zbliżona do testowanej pod każdym względem poza tym jednym elementem, który akurat testujesz.
Co warto testować w ofercie
Cztery elementy, które najczęściej mają wpływ na wynik
- 01Zdjęcie główne. To pierwsza rzecz, którą widzi klient na liście wyników - inny kadr, inne tło albo inny sposób pokazania produktu potrafi zmienić liczbę kliknięć bardziej niż zmiana ceny.
- 02Tytuł oferty. Kolejność słów, dodanie parametru, który realnie interesuje klienta - to wpływa zarówno na to, czy oferta się wyświetli, jak i czy ktoś w nią kliknie.
- 03Cena. Nie tylko sama wysokość, ale i sposób jej pokazania - z rabatem, bez rabatu, z darmową dostawą wliczoną w cenę czy osobno.
- 04Stawki w kampanii Ads. Wyższa stawka zwykle daje więcej wyświetleń, ale pytanie brzmi, czy te dodatkowe kliknięcia faktycznie przekładają się na sprzedaż, a nie tylko podnoszą koszt.
Warto testować w pierwszej kolejności elementy o dużym potencjalnym wpływie - zdjęcie główne i tytuł - zanim zajmiesz się drobniejszymi detalami, jak kolejność zdjęć w galerii czy pojedyncze sformułowanie w opisie. Drobne zmiany też mają znaczenie, ale przy niższym ruchu trudniej wychwycić ich efekt na tle naturalnych wahań sprzedaży.
Jak ustawić test, żeby porównanie było uczciwe
Pierwsza zasada to jedna zmiana na raz. Jeśli w tym samym tygodniu zmienisz zdjęcie główne i obniżysz cenę, nie dowiesz się, co dokładnie odpowiada za zmianę sprzedaży - a to oznacza, że cały test poszedł na marne, mimo że dane wyglądają na jednoznaczne.
Druga zasada to porównywalne okno czasowe. Poniedziałek nie jest tym samym dniem co niedziela, a początek miesiąca różni się od jego końca, jeśli klienci czekają na wypłatę. Najlepiej porównywać pełne tygodnie z pełnymi tygodniami, a nie pojedyncze dni z pojedynczymi dniami.
Trzecia zasada to pilnowanie tła. Jeśli w trakcie testu ruszyła duża promocja sezonowa na całym Allegro albo konkurent nagle obniżył cenę o połowę, wynik testu przestaje mówić o Twojej zmianie, a zaczyna mówić o rynku. Warto notować takie wydarzenia obok wyników testu, żeby później nie przypisywać im niesłusznie efektu Twojej decyzji.
Jeśli testujesz zdjęcie i cenę jednocześnie, a wynik się poprawia, nie wiesz, co za to odpowiada. Rozdziel testy w czasie - nawet jeśli to wolniejsze, tylko wtedy wnioski są coś warte.
Ile czekać na wynik
Zamiast sztywnej liczby dni, patrz na liczbę zebranych danych - kliknięć i transakcji. Kilka transakcji to za mało, żeby cokolwiek wnioskować, nawet jeśli różnica w wynikach wygląda spektakularnie na pierwszy rzut oka. Przy niskim ruchu ta sama zmiana potrzebuje więcej czasu, żeby dane w ogóle miały sens statystyczny - i to jest normalne, nie oznacza, że coś robisz źle.
Dobrą praktyką jest ustalenie z góry, ile transakcji chcesz zebrać, zanim ocenisz test, zamiast patrzeć na wynik codziennie i przerywać test, gdy tylko pojawi się pierwsza korzystna zmiana. Wczesne przerwanie testu to jeden z częstszych powodów, dla których sprzedawcy wdrażają zmiany, które w dłuższej perspektywie wcale nie działają lepiej niż wersja wyjściowa.
Warto też pamiętać, że oferty o niskim ruchu mogą wymagać kilku tygodni, żeby wynik był wiarygodny - a niektóre produkty nigdy nie zbiorą wystarczająco dużo danych, żeby klasyczny test A/B miał sens. W takich przypadkach lepiej testować na bestsellerach z konkretnej kategorii, a wnioski przenosić ostrożnie na produkty podobne.
Pomocnym punktem odniesienia bywa też sezonowość samej kategorii. Produkt, który sprzedaje się nierówno w ciągu tygodnia albo miesiąca, wymaga dłuższego okna testowego niż produkt o stabilnym, przewidywalnym popycie - inaczej pojedynczy dobry lub słaby dzień może zaważyć na całej ocenie testu, mimo że w rzeczywistości nie ma nic wspólnego z testowaną zmianą.
Jak czytać wyniki bez złudzeń
Pierwsza pułapka to patrzenie wyłącznie na liczbę kliknięć albo wyświetleń. Zdjęcie, które przyciąga więcej kliknięć, nie zawsze przyciąga klientów gotowych kupić - czasem ciekawość działa odwrotnie do konwersji. Ostateczną miarą sukcesu testu powinna być sprzedaż i to, czy ta sprzedaż się opłaca, biorąc pod uwagę marżę na produkcie, podobnie jak liczy się to w ROAS kampanii Ads.
Druga pułapka to szukanie w danych potwierdzenia tezy, którą już się ma w głowie. Jeśli byłeś przekonany, że nowe zdjęcie zadziała, łatwo przeoczyć, że wynik w rzeczywistości jest w granicach normalnych wahań, a nie realną poprawą. Pomaga tu zasada, żeby przed testem zapisać sobie, jaki wynik uznasz za sukces, a jaki za porażkę - zanim zobaczysz jakiekolwiek dane.
Trzecia pułapka to ignorowanie tego, co działo się na koncie w tle - zmiana w kampanii Ads uruchomiona przy okazji, inna oferta z tej samej kategorii, która akurat wypadła z wyników wyszukiwania. Prowadzenie prostej notatki z datami zmian pozwala później odróżnić efekt testu od zbiegu okoliczności.
Najczęstsze błędy w testach A/B
- Zmiana kilku elementów oferty naraz i przypisywanie efektu jednej z nich bez pewności.
- Ocena wyniku po zbyt krótkim czasie, na garstce transakcji.
- Testowanie w okresie promocji sezonowych albo dużych wahań popytu bez uwzględnienia tego w interpretacji.
- Brak powrotu do wersji wyjściowej, gdy test wypada gorzej - część sprzedawców zostawia gorszą wersję, bo szkoda czasu na kolejną zmianę.
- Testowanie stawek w kampaniach produktowych bez patrzenia na marżę, tylko na samą liczbę kliknięć.
- Brak zapisanej historii zmian, przez co po kilku tygodniach trudno odtworzyć, co i kiedy było testowane.
Podsumowanie
Testy A/B na Allegro dają wartość wtedy, gdy zmieniasz jeden element na raz, porównujesz porównywalne okresy i czekasz na wystarczającą ilość danych, zanim wyciągniesz wniosek. Bez tej dyscypliny testowanie zamienia się w losowe majstrowanie przy ofercie, które kosztuje czas i nie uczy niczego trwałego.
Jeśli chcesz, żebyśmy przejrzeli Twoje kampanie i oferty pod kątem tego, co i jak warto testować, sprawdź pakiety Allegro Ads albo zacznij od bezpłatnej analizy konta.
Najczęstsze pytania
Czy Allegro ma wbudowane narzędzie do testów A/B ofert?
Zakres wbudowanych narzędzi dla sprzedawców zmienia się w czasie, dlatego zamiast polegać na jednym konkretnym rozwiązaniu, warto umieć testować ręcznie - porównując wyniki oferty przed i po zmianie w porównywalnych okresach. Ta umiejętność działa niezależnie od tego, co akurat oferuje platforma.
Czy mogę testować kilka elementów oferty jednocześnie?
Można, ale wtedy nie dowiesz się, który element odpowiada za zmianę wyniku. Jeśli zależy Ci na jasnym wniosku, testuj jeden element na raz - nawet jeśli oznacza to, że pełny cykl testów zajmie kilka tygodni zamiast kilku dni.
Co jeśli test nie da jednoznacznego wyniku?
To normalne i nie oznacza błędu w metodzie - część zmian po prostu nie ma istotnego wpływu na sprzedaż. W takiej sytuacji lepiej zostawić wersję łatwiejszą w utrzymaniu albo przetestować element ponownie za jakiś czas, gdy zmieni się sezon lub konkurencja.
Czy testy A/B mają sens przy produktach o niskiej sprzedaży?
Przy niskim ruchu test potrzebuje znacznie więcej czasu, żeby dane miały sens, a część produktów może nigdy nie zebrać wystarczającej liczby transakcji. W takich przypadkach lepiej testować na bestsellerach z tej samej kategorii i ostrożnie przenosić wnioski na produkty podobne.