亚马逊A/B测试详解!更精准的listing优化方式-ESG跨境

亚马逊A/B测试详解!更精准的listing优化方式

亚马逊观察
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2021-02-05
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亚马逊Listing的A/B测试是指您通过单一地仅对listing信息中的某一个元素进行修改,然后测试该元素对整个listing效果的影响。这是一种简单有效的测试方法,可以用...

亚马逊Listing的A/B测试是指您通过单一地仅对listing信息中的某一个元素进行修改,然后测试该元素对整个listing效果的影响。这是一种简单有效的测试方法,可以用来不断地优化listing的内容使其越来越吸引消费者的注意,从而最大化地提示商品页面的流量和转化。

1、为什么要在亚马逊上进行A/B测试?

在亚马逊上A/B测试主要原因是为了增加访问量、转化率和利润。这是提高亚马逊卖家业绩的手段之一,因为你不用去猜测那些驱动销售的所有变量。

为了吸引更多的访问者,需要确保你的关键词的有效性并且图片能够吸引客户群。CTR(点击率)和session(浏览用户数)的增加可以帮助卖家提高销售,不仅仅是因为访问次数越多,转换次数越多,还因为访问人数越多,在搜索中排名越高的可能性就越大。

较为重要的好处之一就是转化率的提高,这对销售排名有积极的影响,反过来还会增加销售,因为卖家的产品在亚马逊上会更容易被找到。明智的产品定价是A/B测试成功的关键因素,它允许优化价格,所以卖家能从较高的销售额中获得较多的利润。

2、A/B测试是优化亚马逊listing的常态

亚马逊上有成千上万的商品,激烈的价格竞争会让利润率变得非常薄。但是,根据您销售的产品不同,品类不同,取得任何边缘化的优势都有可能带来巨大的改变。

鉴于组成亚马逊listing的元素有很多,执行A/B测试就变得非常容易。您可以对几乎所有内容元素进行测试,无论是产品名称,图片,图片顺序,产品描述,关键字,等等。

但是,要使亚马逊A/B测试真正成功,通常需要满足一些条件,其中包括:

(1) 具有足够的流量形成足够可靠的样本量。如果每天或每周只有少量的访问量的话,测试的结果就很不靠谱了,因为有太多的不确定因素左右测试的结果。

(2)如果您没有流量,你要做的第一件事情就是获取流量。最简单的方法就是通过亚马逊站内广告;加大站内广告的投放力度,让页面的流量达到足够多的、且稳定的曝光和点击,这样就获取了足够多的样本量来进行A/B测试。

(3)开始测试之后,您需要耐心等待几天或者几周,根据您的测试方法不同和流量大小的不同这个周期不太一样。

(4)最后,当您通过A/B测试找到了提升流量和转化的方法,您是否有足够的资源来应对?

3、不同的A/B测试

您可以对亚马逊listing进行大量的A/B测试,以找到最佳方法来提升流量和转化。以下是一些最常见的测试方法。

价格:产品的价格是用户最重视的商品信息,通常是购买的决定因素。您可以从提价和降价任一方向进行5-10%的小调整开始测试。价格提得太高会给产品带来一种高级的独特感,但是不利之处是潜在的购买用户会减少;反之,价格降得太多会带来大量的订单,但是利润率会因此大减。

主图:主图是用户在访问您的商品详情页时看到的第一张产品图片,这是用户和产品建立化学反应的最重要的途径。您的主图需要在一秒钟的时间给用户留下深刻的印象,因此,更换主图的风险比较高,所以在做A/B测试时,不建议您主图的改变过大。测试之前,您最好分析类似产品的主图,并记下这些好的竞品的图片特色,然后有针对性地做一些较小但明显不同的内容改动。例如,如果您要出售防水手机壳,则研究那些相似的竞品是如何表达手机浸入水中的主图。您可以做的一个小而引人注目的改变是在图片中添加更加逼真的元素来表达防水功能,例如在湖或浴缸等真是的环境下展示防水的效果。

标题:标题是另外一个用户认知您的产品的重要途径。常用的标题命名的公式是“品牌名称+颜色和/或味道和/或变体+尺寸和/或数量+关键字”。您可以使用多种方法从关键字使用到如何描述产品来做A/B测试。

产品五点描述:产品5点描述对于用户进一步了解您的商品帮助非常大。在做A/B测试时您可以执行以下操作:在说明功能之前对句子进行概括和加粗,更改每一点的顺序等等。

请记住,A/B测试的关键是在每一次测试的时候只对其中的一个元素进行更改,并测试哪一种方案是最优的。一次不要对多个元素进行更爱,否则测试的效果无法证明是否是因为更改了某一个元素带来的。

4、亚马逊A/B测试其它注意事项

做A/B测试的需要尽量保证测试的环境是一样的,如果测试的环境不同,测试的结果也变得没有意义。

一是要考虑到用户行为周期的影响,比如周末在电商网站点击购买的人会更多;二是在对UI改版等影响用户体验的功能进行AB测试时,需要给新上线用户一个适应期,避免因为用户对新界面的好奇导致点击等指标的增加,适应期通常以足量用户流量参与试验后的2到3天为宜;最后就是在试验版本的设计过程中还需要考虑线上进行多个试验相互间的影响,譬如在电商的购买流程中我们同时对搜索算法和商品详情页的UI进行优化,这两个变动贯穿在用户的购物流程中,相互之间可能是有影响的,我们需要区分试验中这两种改动带来的影响分别是怎样的。

还有很多亚马逊A/B测试案例就不一一赘述了。总之,希望大家很好利用A/B测试的手段不断地提高和优化listing,在配合精细化的广告运营,这样才能在竞争中取得绝对的优势。

(文中部分素材来源于网络,如有侵权联系客服)

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