В этом документе описываются методы, которые следует учитывать при проведении A/B-тестирования API автозаполнения мест и проверки адресов платформы Google Карт.
Вот несколько преимуществ использования API автозаполнения мест и проверки адресов:
- Улучшение клиентского опыта: предоставляя клиентам рекомендации по адресам и местам в режиме реального времени, вы можете помочь им быстрее и проще завершить оформление заказа. Это может улучшить клиентский опыт.
- Повышение точности данных: API автозаполнения и проверки адресов Place Autocomplete поможет вам повысить точность данных о клиентах. Это особенно важно в электронной коммерции, поскольку точные данные об адресах играют ключевую роль в успешной доставке посылок.
Чтобы повысить качество ваших адресов, проведите A/B-тестирование, чтобы определить, какое решение для проверки лучше всего соответствует вашим потребностям. Это даст вам возможность количественно определить, какой продукт лучше всего подходит для вашего сценария использования.
A/B-тестирование — это способ сравнения двух версий веб-страницы или приложения. Это тип контролируемого эксперимента, используемый для определения влияния изменения переменной на измеряемый результат.
Для проведения A/B-тестирования создайте две версии страницы или приложения: одну контрольную и другую с измеримыми изменениями. Затем покажите эти версии разным пользователям и измерьте их взаимодействие с ними. Победителем становится версия, которая покажет лучшие результаты.
Обзор архитектуры системы
Давайте рассмотрим A/B-тестирование валидации адреса в контексте электронной коммерции. Архитектурная схема ниже показывает, как клиент будет взаимодействовать с вашим сайтом, что позволяет вам определить наиболее эффективную стратегию валидации.
[Системный контекст] Проверка адреса A/B-тестирования
Системы, задействованные при A/B-тестировании значения API проверки адресов.
Процесс A/B-тестирования
Размышляя об общем процессе A/B-тестирования, следует рассмотреть четыре этапа.
- Подготовка — определение требований к тестированию, объема и сроков.
- Сборка - Реализуйте API автозаполнения и проверки адресов в среде, в которой будет выполняться тест.
- Выполнение — сбор показателей во время выполнения теста до тех пор, пока не будут получены значимые результаты или не истечет время.
- Анализ — сравнение результатов с гипотезой и определение следующих шагов.
Мы поговорим о каждом из них по очереди.
Подготовка
Определение требований к A/B-тестированию
Первоначальное открытие
Спросите себя: почему вы добавляете или меняете поставщика проверки адреса? Например, используя автозаполнение Google Maps Places:
- Экономит время: вам не нужно вводить полное название места, вы можете просто начать вводить текст и увидеть предлагаемые варианты.
- Уменьшает количество ошибок: если вы неправильно написали название места, функция автозаполнения мест Google Maps все равно предложит правильное место.
Проведение валидации имеет множество преимуществ, в том числе:
- Повышение скорости доставки: Проверка адреса может помочь повысить скорость доставки, гарантируя отправку почты и посылок по правильному адресу. Это экономит время и деньги компаний и повышает удовлетворенность клиентов.
- Повышение качества данных: Проверка адресов может помочь улучшить качество данных, выявляя и исправляя ошибки в адресах. Это может повысить точность маркетинговых кампаний и других инициатив, основанных на данных.
Принятие решения по гипотезе
Выберите гипотезу для проверки. Вот два примера:
1. Коэффициент конверсии
При добавлении решения с опережением типов обычно наблюдается небольшое повышение коэффициента конверсии, и это хорошая метрика для отслеживания. Если вы переходите на решение с опережением типов от другого поставщика, следует ожидать неизменного коэффициента конверсии. Если коэффициент конверсии снижается, первым делом следует проверить реализацию.
Коэффициент конверсии важен, но он может не отражать всей картины. Добавление решения для проверки адресов призвано удержать пользователей от предоставления некачественных адресов при входе в систему и может в некоторых случаях создать естественные препятствия для сбора адресов. Это может привести к снижению общего коэффициента конверсии, но не обязательно к негативным последствиям. Невыполненные заказы из-за добавления проверки адресов могли быть связаны с некачественными адресными данными, что привело бы к убыткам для компании из-за возвратов платежей за доставку.
2. Сокращение количества некачественных адресов
Именно здесь хорошее решение для проверки адресов может проявить себя во всей красе. Внедрив проверку адресов, вы можете ожидать снижения количества некачественных адресных данных.
Если вы сравниваете новое решение с существующим, может возникнуть соблазн просто сравнить показатели совпадений с «правильным адресом» и выбрать сервис с более высоким показателем. Это может ввести в заблуждение, поскольку один сервис может выдавать больше ложных срабатываний, чем другой.
Вместо этого более эффективной метрикой является сравнение успешности использования адресных данных. Например, в электронной коммерции желаемым результатом сбора адреса будет успешная доставка посылки.
Строить
А теперь самое интересное! Пришло время создать новое решение для ваших клиентов. У нас уже есть удобное руководство по внедрению API автозаполнения и проверки адресов в систему онлайн-оформления заказов. Рекомендуем вам ознакомиться с ним перед выполнением этого шага.
Даже если вы не разрабатываете продукт специально для электронной коммерции, большая часть информации все равно будет актуальна, особенно рекомендации по определению качества адреса на основе выходных данных API проверки адресов.
Архитектурная схема
Ниже приведен пример контейнеров, которые можно использовать для создания A/B-теста в среде электронной коммерции:
[Среда выполнения] Проверка адреса A/B-тестирования
Важные приложения, сервисы и хранилища данных в ключевых системах, обеспечивающих архитектуру. (Нажмите для увеличения.)
Проверка реализации
Некачественно реализованное решение приведет к ненадёжным результатам тестирования. Перед запуском A/B-тестирования важно проверить решение на небольшой группе пользователей, чтобы убедиться в его корректной работе. Это могут быть внутренние тестировщики отдела контроля качества и/или выбранная группа внешних тестировщиков, которым вы доверяете давать конструктивную обратную связь.
Бегать
Медленно нарастает
Даже после проверки решения рекомендуется постепенно наращивать темпы тестирования, начав с небольшой группы пользователей. Это позволит выявить ошибки и другие проблемы на ранней стадии и быстро их устранить, не затрагивая значительную часть пользователей.
Полный тест
После того, как решение будет протестировано небольшой группой пользователей и все проблемы будут устранены, мы можем перейти к полноценному A/B-тестированию. Трафик не обязательно должен быть разделен в соотношении 50/50, но его объём должен быть сопоставим со случайно выбранным набором реальных пользователей.
Сбор метрик
В ходе тестирования необходимо убедиться, что собраны необходимые данные для подтверждения вашей гипотезы. Для упрощения сбора данных и их последующего анализа можно использовать платформу A/B-тестирования. Платформа Google Карт также собирает метрики использования API, которые могут быть полезны. Подробнее об использовании наших инструментов отчётности можно узнать на этой странице .
Некоторые предлагаемые показатели следующие:
Автозаполнение места
Коэффициент конверсии: повысился ли коэффициент конверсии/заполнения вашей формы по сравнению с отсутствием функции автозаполнения?
Взаимодействие с инструментами: больше ли пользователей успешно взаимодействуют с Place Autocomplete по сравнению с предыдущим решением?
Проверка адреса
Успешность доставки: сократилось ли количество неудачных доставок благодаря качеству адресов?
Изменение адреса: Сократилось ли количество сборов за изменение адреса, которые вы получаете от курьеров?
Жилые и коммерческие помещения: наблюдалось ли улучшение в сборе данных о жилых и коммерческих помещениях? ( только на некоторых рынках )
Анализировать
Тест завершен, и теперь пора проанализировать результаты на соответствие первоначальным критериям и гипотезам. Если вы использовали платформу A/B-тестирования для завершения процесса, часть информации может быть вам уже доступна.
Возвращаясь к разделу «Сокращение количества некачественных адресов» выше, вы также можете использовать другие метрики, которые могли не быть зафиксированы платформой A/B-тестирования. Это может быть частота неудачных доставок между сценариями тестирования, например:
| Решение А | Решение Б | |
|---|---|---|
| Неудачные поставки | 1,75% | 1,23% |
Рассмотрев приведенный выше базовый пример, становится ясно, что для данного варианта использования лучшим выбором будет Решение B.
Заключение
Надеемся, это руководство дало вам достаточно информации для начала A/B-тестирования! Хотя в нём используются примеры из сферы электронной коммерции, те же базовые принципы применимы и к другим сферам. Определите, насколько успешным является наличие качественных адресных данных в вашем бизнесе, и отслеживайте это в качестве основной гипотезы.
Мы еще раз включили ссылки, упомянутые в руководстве, ниже, как рекомендуемые для дальнейшего чтения.
Удачного тестирования!
Следующие шаги
Загрузите технический документ «Улучшение оформления заказа, доставки и операций с использованием надежных адресов» и просмотрите вебинар «Улучшение оформления заказа, доставки и операций с использованием проверки адресов» .
Рекомендуемая дополнительная литература:
- Проверка адреса для оформления заказа в электронной торговле
- Место автозаполнения документации
- Документация API проверки адресов
- Отчеты платформы Google Maps
Авторы
Основные авторы:
Хенрик Валв | Инженер по решениям платформы Google Карт