В этом документе описаны методы, которые следует учитывать при проведении A/B-тестирования API Place Autocomplete и Address Validation платформы Google Карт.
Вот некоторые преимущества использования автозаполнения мест и Address Validation API:
- Улучшение качества обслуживания клиентов. Предоставляя клиентам подсказки в реальном времени для адресов и мест, вы можете помочь им быстрее и проще оформить заказ. Это может повысить удовлетворенность клиентов.
- Повышение точности данных. Place Autocomplete и Address Validation API помогают повысить точность данных о клиентах. Это особенно важно в электронной торговле, поскольку от точности адреса зависит успешная доставка посылок.
Чтобы повысить качество адресов, проведите A/B-тестирование и выберите решение для проверки, которое лучше всего соответствует вашим потребностям. Это позволит вам количественно определить, какой продукт лучше всего подходит для вашего случая использования.
A/B-тестирование – это способ сравнить две версии веб-страницы или приложения. Это тип контролируемого эксперимента, который используется для определения влияния изменения переменной на измеримый результат.
Чтобы провести A/B-тестирование, создайте две версии страницы или приложения: одну контрольную, а другую – с измеряемым изменением. Затем вы показываете эти версии разным пользователям и оцениваете, как они с ними взаимодействуют. Победителем становится вариант, который показал лучшие результаты.
Обзор архитектуры системы
Рассмотрим пример A/B-тестирования Address Validation API в электронной торговле. На схеме ниже показано, как клиент взаимодействует с вашим магазином. Это поможет вам выбрать наиболее эффективную стратегию проверки.
[System Context] A/B Testing Address Validation
Системы, задействованные в A/B-тестировании ценности Address Validation API.
Процесс A/B-тестирования
Процесс A/B-тестирования состоит из четырех этапов.
- Подготовка. Определите требования к тестированию, его объем и сроки.
- Создание. Реализуйте автозаполнение мест и Address Validation API в среде, в которой будет выполняться тестирование.
- Выполнение. Сбор показателей во время тестирования до получения значимых результатов или до истечения времени.
- Анализ. Сравните результаты с гипотезой и определите дальнейшие действия.
Мы поговорим о каждом из них по очереди.
Подготовка
Определение требований к A/B-тестированию
Первоначальное обнаружение
Спросите себя: почему вы добавляете или меняете поставщика услуг по проверке адресов? Например, при использовании автозаполнения мест в Google Картах:
- Экономия времени. Вам не нужно вводить название места полностью – достаточно начать вводить его, и вы увидите подсказки.
- Уменьшение количества ошибок. Если вы неправильно напишете название места, автозаполнение мест в Google Картах все равно предложит правильный вариант.
Проверка адресов дает множество преимуществ, в том числе:
- Повышение эффективности доставки. Проверка адресов помогает повысить эффективность доставки, гарантируя, что почта и посылки отправляются по правильному адресу. Это позволяет компаниям экономить время и деньги, а также повышать удовлетворенность клиентов.
- Повышение качества данных. Проверка адресов помогает выявлять и исправлять ошибки в них. Это может повысить точность маркетинговых кампаний и других инициатив, основанных на данных.
Выбор гипотезы
Сформулируйте гипотезу, которую хотите проверить. Вот два примера:
1. Коэффициент конверсии
После добавления решения для автозаполнения обычно наблюдается небольшой рост коэффициента конверсии. Это хороший показатель для отслеживания. Если вы переходите на наше решение с решения другого поставщика, то коэффициент конверсии должен остаться прежним. Если коэффициент конверсии снижается, в первую очередь проверьте реализацию.
Коэффициент конверсии важен, но он не дает полной картины. Решение для проверки адресов предназначено для того, чтобы пользователи не могли вводить некачественные адреса. В некоторых случаях это может усложнить процесс ввода адреса. Это может привести к снижению общего коэффициента конверсии, но это не обязательно плохо. Незавершенные заказы, связанные с добавлением Address Validation, могли быть связаны с низким качеством данных об адресе, что привело бы к расходам для бизнеса в виде возвратных платежей за доставку.
2. Уменьшение количества адресов низкого качества
Именно здесь может пригодиться хорошее решение для проверки адресов. Внедрение Address Validation позволяет снизить количество некачественных данных об адресах.
Если вы сравниваете новое решение с существующим, у вас может возникнуть соблазн просто сравнить коэффициенты соответствия "хороших адресов" и выбрать сервис, который обеспечивает более высокий коэффициент соответствия. Это может вводить в заблуждение, поскольку один сервис может давать больше ложных срабатываний, чем другой.
Вместо этого лучше сравнивать успешные результаты использования данных об адресах. Например, в электронной торговле желаемым результатом сбора адресов будет успешная доставка посылки.
Сборка
Теперь самое интересное! Пришло время создать новое решение для ваших клиентов. У нас уже есть удобное руководство по внедрению Place Autocomplete и Address Validation API на странице оформления заказа в интернет-магазине. Рекомендуем ознакомиться с ним, прежде чем выполнять этот шаг.
Даже если вы не разрабатываете приложение для электронной торговли, большая часть информации все равно будет актуальна, особенно рекомендации по определению качества адреса на основе выходных данных Address Validation API.
Структурная схема
Ниже приведен пример контейнеров, которые можно использовать для создания A/B-тестирования в среде электронной торговли.
[Execution Environment] A/B Testing Address Validation
Важные приложения, сервисы и хранилища данных в ключевых системах, на которых основана архитектура. Чтобы увеличить изображение, нажмите на него.
Проверка реализации
Если решение реализовано неправильно, результаты тестирования будут ненадежными. Прежде чем проводить A/B-тестирование, важно проверить решение на небольшой группе пользователей, чтобы убедиться, что оно работает правильно. Это могут быть внутренние тестировщики контроля качества и/или выбранная группа внешних тестировщиков, которым вы доверяете и которые могут дать конструктивный отзыв.
Выполнить
Медленный рост
Даже если решение проверено, все равно рекомендуется постепенно наращивать объем тестирования, начиная с небольшой группы пользователей. Это позволяет выявлять ошибки и другие проблемы на ранних этапах и быстро устранять их, не затрагивая большую часть пользователей.
Полный тест
После того как решение будет протестировано небольшой группой пользователей и все проблемы будут устранены, мы сможем перейти к полноценному A/B-тестированию. Необязательно делить трафик поровну, но группы должны быть сопоставимы по размеру и состоять из случайно выбранных пользователей.
Запись показателей
Во время тестирования убедитесь, что вы собираете данные, необходимые для подтверждения гипотезы. Чтобы упростить сбор и последующий анализ данных, можно использовать платформу для A/B-тестирования. Платформа Google Карт также собирает показатели использования API, которые могут быть полезны. Подробнее об использовании наших инструментов для работы с отчетами…
Вот некоторые из них:
Подсказки мест
Коэффициент конверсии. Увеличился ли коэффициент конверсии или коэффициент завершения заполнения формы по сравнению с периодом, когда автозаполнение не использовалось?
Взаимодействие с инструментом. Увеличилось ли количество пользователей, успешно взаимодействующих с Place Autocomplete, по сравнению с предыдущим решением?
Address Validation
Успешная доставка. Снизилось ли количество неудачных доставок из-за качества адресов?
Изменение адреса. Снизилось ли количество комиссий за изменение адреса, которые вы получаете от курьеров?
Жилые и коммерческие здания. Улучшился ли сбор данных о жилых и коммерческих зданиях? (только в некоторых странах)
Аналитика
Теперь, когда тестирование завершено, пора проанализировать результаты на основе исходных критериев и гипотезы. Если вы использовали платформу для A/B-тестирования, то часть информации уже может быть вам доступна.
Как мы уже упоминали в разделе Сокращение количества адресов низкого качества, вы также можете использовать другие показатели, которые не были зафиксированы платформой A/B-тестирования. Это может быть доля неудачных доставок в разных сценариях тестирования, например:
| Решение А | Решение Б | |
|---|---|---|
| Неудачные доставки | 1,75 % | 1,23 % |
В приведенном выше примере очевидно, что для этого варианта использования лучше подходит решение Б.
Заключение
Надеемся, что это руководство помогло вам разобраться в основах A/B-тестирования. Хотя в нем использовались примеры из сферы электронной торговли, те же основные принципы можно применять повсеместно. Определите, как именно качественные данные об адресах помогут вашему бизнесу, и отслеживайте этот показатель как основную гипотезу.
Ниже приведены ссылки на материалы, упомянутые в руководстве.
Желаем успехов!
Дальнейшие действия
Скачайте технический документ Проверка адресов снижает вероятность ошибок при оформлении и доставке покупок и посмотрите вебинар Проверка адресов снижает вероятность ошибок при оформлении и доставке покупок .
Дополнительные сведения
- Проверка адреса при оформлении заказа в интернет-магазине
- Документация по автозаполнению мест
- Документация по Address Validation API
- Отчеты по платформе Google Карт
Авторы
Основные авторы:
Хенрик Вальве (Henrik Valve) | разработчик решений для платформы Google Карт