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亚马逊如何通过A/B测试进行产品主图的优化?

2022-12-29 12:10:50 亚马逊

主图可以展现很多商品信息,它的好坏直接影响点击率。

只有顾客被主图吸引点击进来,才能获得后续的数据如“平均停留时间”“转化率”的反馈。点击和转化会影响店铺和产品的权重,权重也能反向作用流量展现,相互作用,形成一个良性循环。

为了验证这个说法,我们在上进行了一个百人测试。我们要求他们对产品列表中的四个要素--产品标题、照片、描述和价格--进行排名,按照吸引他们目光的要素进行排名。

图片来源: PickFu

事实证明,产品照片是购物者第二重视元素。53%的消费者首先看价格,其次是照片(47%),产品标题(11%),最后是描述(5%)。

这很有道理,人们只会对自己买得起的东西感兴趣。如果他们买不起东西,他们是直接跳过的。但如果他们觉得价格是可以接受的,那么才会驻留看产品图片。

根据我们进行的第二次民意调查的结果,一旦购物者做出决定,产品图片就变得更加重要了。

受访者在产品图片对其购买决定的影响程度方面,在5分制中打出了4.1的高分。

图片来源: PickFu

当然在评论中可以看出价格显然很重要,另外其他买家评价以及和他们正在购买的产品类型也很重要。

正如一位受访者指出,"可替换的、功能性的东西 "的照片--例如,一瓶维生素--比起更有美感的东西,例如家具或珠宝的照片影响力要小。

图片来源: PickFu

但是大部分还是觉得产品图片是最重要的。

那么这就衍生出了另一个问题,究竟什么原因会让一张图片从一百万个缩略图中脱颖而出呢?

我们调查的消费者说,图片的清晰度和产品在照片中的造型对其帮助最大。产品的定位不那么重要,而图片的大小则几乎也不会考虑。

图片来源: PickFu

一则小知识分享:人眼需要13毫秒来处理一张图片。

换句话说,你的产品如果无法让人留下深刻的映像的话,那么大概率是会被买家忽视的。

所以如果你想获得点击率并最终提高转化率,A/B测试和优化你的图片就变得更加重要了。

如何测试产品照片?

确定你的照片、测试目标和时间线

首先,看看你手中的产品图片并问自己这些问题。

你是以白色背景拍摄的吗?因为是亚马逊和大多数电子商务网站的标准做法。

A/B测试可能看起来是一个工作量很大的工作,但根据一项研究表明,你的竞争对手中的71%每月都在测试。

当然现在市面上有很多软件工具将协助你做测试,无论你的测试需求是简单还是复杂,都有工具可以满足。

Google Optimize 是一个通用的测试工具。如果你已经使用谷歌的工作区,它将是一个无缝的补充。此外,它是免费的,如果你是一个初创企业或小企业主,你完全可以去尝试它。

图片来源: 谷歌

你可以使用谷歌优化来运行直接的A/B测试和更多的测试,如多变量测试,即测试不同的网站横幅图像,每个都有不同的标题。

AB Tasty 是另一个平台,提供了一系列的优化工具,适合大中型公司。用户说,它的拖放编辑器使创建和测试其内容的变化变得容易。

图片来源: AB Tasty

在复杂程度上,Optimizely和VWO可以进行A/B测试和更多,包括页面调查和热图。两者都是为那些需要测试和跟踪其网站、产品和应用程序性能的大公司设计的。

图片来源: VWO

无论你选择哪种测试工具,需要注意的是,A/B测试是在你的网站的实际客户和访问者中实时发生的。

测试结果直接来自你的受众。你可以跟踪和比较你所测试的每个变化的点击率、印象和收入。没有人可以猜测数据的准确性。

另一方面,一个典型的测试需要至少两周的时间来积累足够的数据。在这段时间里,你要冒着流量或销售额下降的风险,使用表现较差的内容版本。

这给我们带来了另一个选择:在沙盒环境中测试,对你的产品列表、流量或销售不会受影响。

这就是PickFu的作用。

图片来源: PickFu

把PickFu想象成一个在线焦点小组。你的测试对象不是真正的顾客,而是符合你的受众特征的真实消费者。

你可以测试你的产品照片的变化--不仅仅是选项A和B,而是多达八个选项--与你选择的自定义受众进行测试。

受访者提交投票和书面反馈,这样你不仅可以知道他们喜欢哪张照片,还可以知道原因。

PickFu和传统分割测试的另一个区别是什么?当你发布你的投票时,结果就会同步发布,创建  图片测试只需要几分钟时间,收到结果也仅需30分钟,同时你也可以对受访者追加提问,给他们反馈。 这也大大减少了你错误投资的风险。

如果你认为产品拍摄效果可以在推动转化率方面做得更好,你可能是对的。

但是,在你开始对你的照片进行A/B测试并获得反馈之前,你是无法确定的。

因此收集你的创意图片并设定测试目标十分重要。

选择一个测试平台

测试可以确认你在图像优化方面的方向是正确的。或者,它可以把你带到一个与你计划完全不同的创意方向。

无论哪种方式,相信通过 A/B 测试你的产品照以及品牌的发展方向都会因此而变得更好。