Za kulisami każdej kampanii marketingowej i reklamowej najprawdopodobniej marketer stoi w obliczu dużej niepewności. Obecnie specjaliści od marketingu działają w stale zmieniającym się świecie, w którym co drugi miesiąc pojawiają się nowe techniki i strategie. Dlatego marketerzy muszą regularnie decydować, czy każdy nowy trend jest odpowiedni dla ich biznesu i określać najlepsze praktyki, których należy przestrzegać trendy w ogólny plan marketingowy. Na szczęście istnienie narzędzi do testowania A/B oznacza, że marketerzy nie muszą polegać na domysłach przy podejmowaniu tych decyzji. Zamiast tego mogą przeprowadzać eksperymenty naukowe, które dają powtarzalne wyniki, pod warunkiem przestrzegania pewnych zasad w procesie testowania.
CZYM SĄ TESTY A/B?
Testy A/B to metoda, która jest modna handel elektroniczny służy do porównania dwóch wersji kampanii marketingowej w celu oceny, która będzie skuteczniejsza. Testy A/B, zwane także testami dzielonymi, polegają na utworzeniu dwóch wersji jednej kampanii lub strony internetowej i losowym podzieleniu próby odbiorców wchodzących w interakcję z każdą zmienną na dwie grupy. Zatem porównując skuteczność obu grup, marketerzy mogą określić, która wersja jest skuteczniejsza, i podjąć oparte na danych decyzje w celu ulepszenia swoich strategii marketingowych.
Email Tematy, nagłówki i podtytuły, treść wiadomości e-mail, projekty formularzy, strony docelowe i przyciski wezwania do działania to przykłady różnych zmiennych, które mogą podlegać testom A/B. Na przykład marketer chcący zoptymalizować współczynnik otwarć wiadomości e-mail swojej marki może przeprowadzić test porównawczy nazwy nadawcy wiadomości e-mail. W takim przypadku zmienna A będzie pierwotną nazwą nadawcy pełniącą funkcję kontrolną, natomiast zmienna B będzie nową nazwą. Następnie do każdej zmiennej przydzielane są dwie losowe grupy i poddawane analizie przez pewien czas. Po otrzymaniu wyników marketer może zdecydować, która z dwóch przetestowanych nazw przyniosła pożądany rezultat, a następnie podjąć strategiczne działania w oparciu o wyniki, a nie metodę prób i błędów.
Testy A/B są kluczowym aspektem e-commerce marketing ponieważ pozwala marketerom zoptymalizować współczynniki konwersji swoich kampanii, a tym samym poprawić ich ROI. Obecnie istnieje wiele narzędzi, które mogą zautomatyzować najdrobniejsze szczegóły testów rozdzielonych, dzięki czemu zamierzone cele można osiągnąć skutecznie i szybko. To oprogramowanie zapewnia możliwości segmentacji, analiz i raportowania, aby uprościć ogólny proces przeprowadzania tych eksperymentów i odkrywania przydatnych spostrzeżeń.
JAKIE SĄ KORZYŚCI Z TESTOWANIA A/B?
Według badania przeprowadzonego przez BigCommerce, testy A/B stają się wirusowe wśród firm e-commerce, a 80% marketerów e-commerce używa tej metody do poprawy współczynników konwersji. Pokazuje to, jak szeroko stosuje się testowanie podzielone i że jego popularność wynika bezpośrednio z korzyści płynących z jego wdrożenia.
Oto pięć ogromnych zalet korzystania z testów A/B:
ULEPSZONE OKRESY KONWERSJI
Jednym z głównych celów testów porównawczych jest zwiększenie liczby konwersji, a statystyki pokazują, że stosowanie testów A/B pomaga marketerom konwertować więcej klientów i potencjalnych klientów. Badanie HubSpot wykazało, że testy A/B mogą prowadzić do średniego wzrostu konwersji o 49%. Po prostu pokazując klientom dwie różne zmienne i analizując ich odpowiedzi, firmy mogą opracować długoterminowe strategie, które pomogą im zoptymalizować współczynniki konwersji.
LEPSZE DOŚWIADCZENIA UŻYTKOWNIKA
Testy A/B mogą pomóc firmom zidentyfikować elementy ich witryn internetowych lub kampanii marketingowych, które użytkownicy uważają za imponujące lub frustrujące podczas interakcji z marką w różnych punktach styku. Według Invesp, dzięki poprawie doświadczenia użytkowników, marki mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników o około 20%. Większe zaangażowanie użytkowników prowadzi następnie do niższych współczynników odrzuceń i silniejszych relacji między marką a klientem.
PODEJMOWANIE DECYZJI W OPARCIU O DANE
Testy A/B umożliwiają firmom podejmowanie decyzji opartych na danych w oparciu o rzeczywiste wskaźniki wydajności. Może to pomóc firmom uniknąć polegania na założeniach lub domysłach na temat tego, co zadziała, i zamiast tego skupić się na tym, co zostało sprawdzone w drodze eksperymentów.
EFEKTYWNIEJSZA ALOKACJA ZASOBÓW
Testy A/B pozwalają firmom testować nowe pomysły bez angażowania znacznych zasobów. Zamiast inwestować zasoby finansowe i ludzkie w nadziei, że ich nowe pomysły odniosą skutek, marki mogą przyjąć bardziej strategiczne i opłacalne podejście, przeprowadzając wcześniejsze eksperymenty. Zwiększy to wskaźniki sukcesu nowych kampanii i zapewni, że przydzielone zasoby będą uzasadnione.
WIĘCEJ DOCHODÓW
Ostatecznie celem testów A/B jest poprawa wydajności kampanii marketingowych i nie tylko dochód generować. Badanie wykazało, że testy A/B mogą prowadzić do wzrostu sprzedaży o 44%. Optymalizując kampanie za pomocą testów A/B, firmy mogą generować większy ruch, zwiększać współczynniki konwersji i ostatecznie generować większe przychody ze swoich działań marketingowych.
JAKIE SĄ NAJLEPSZE PRAKTYKI SKUTECZNEGO I NIEZAWODNEGO TESTOWANIA A/B?
Po przeczytaniu przytłaczających dowodów na testy A/B warto spróbować tego eksperymentu. Jednak nie każdy marketer może pochwalić się uzyskaniem pożądanych wyników w swoich testach A/B. Dzieje się tak dlatego, że należy zastosować określone taktyki, aby zoptymalizować eksperymenty i uzyskać jak najlepsze wyniki z testów podzielonych.
Oto sześć najlepszych praktyk, które możesz wdrożyć, aby poprawić proces testowania i wyniki:
JASNO OKREŚL SWOJE CELE
Rozpoczęcie testu A/B bez jasnego określenia celów eksperymentu spowoduje tylko stratę czasu i zasobów. Dlatego tak ważne jest określenie konkretnego wskaźnika lub kluczowego wskaźnika wydajności (KPI), który chcesz poprawić za pomocą testu A/B. Pomaga to skupić się na jasnym i wymiernym wyniku, ułatwiając interpretację wyników testu. Aby wybrać KPI, marketer musi mieć jasną hipotezę. Na przykład marketer może założyć, że zmiana położenia przycisku CTA na stronie docelowej zwiększy współczynnik klikalności. Kluczowy wskaźnik wydajności, który będzie napędzał testy A/B, wynika już z tej hipotezy. Dlatego istnieje duża szansa, że ten konkretny eksperyment przyniesie przydatne spostrzeżenia.
ZAPLANUJ BADANIA W ODPOWIEDNIM CZASIE
Podczas przeprowadzania testów A/B ważne jest, aby przeprowadzić test wystarczająco długo, aby uzyskać wiarygodne wyniki. Pomaga to zminimalizować wpływ przypadkowych wahań i zapewnia uchwycenie wszelkich długoterminowych skutków. Jednak określenie czasu trwania testu może być trudne. Czynniki, które należy wziąć pod uwagę, obejmują sezonowość i natężenie ruchu.
Weź pod uwagę sezonowe lub cykliczne trendy w ruchu lub wzorcach sprzedaży. Na przykład przeprowadzenie testu w czasie Świąt Bożego Narodzenia, zwykle pracowitego okresu, może dać inne wyniki niż w okresie niskiej sprzedaży. Im mniejsze natężenie ruchu, tym dłużej trwa zbieranie wiarygodnych danych. Ogólnie rzecz biorąc, właściwy czas na przeprowadzenie testu A/B zależy od kilku czynników, które są unikalne dla Twoich celów biznesowych i marketingowych. Ważne jest, aby dokładnie rozważyć te czynniki i odpowiednio zaplanować, aby upewnić się, że test jest skuteczny i dostarcza znaczących informacji.
WYBIERZ ODPOWIEDNIĄ WIELKOŚĆ PRÓBKI
Wybór wystarczająco dużej wielkości próbki jest ważny w testach A/B, ponieważ pomaga upewnić się, że wyniki testu są statystycznie istotne i dokładne. Istotność statystyczna oznacza, że uzyskane wyniki nie są przypadkowe ani losowe, ale stanowią dokładną reprezentację populacji bazowej. Jeśli wielkość próby jest zbyt mała, możesz nie być w stanie wykryć statystycznie istotnej różnicy między grupami testowymi. Może to prowadzić do błędnych wniosków. Z drugiej strony, jeśli próbka jest zbyt duża, możesz marnować zasoby i czas na zbieranie niepotrzebnych danych. Dlatego ważne jest, aby użyć kalkulatora wielkości próby lub narzędzi statystycznych do oszacowania minimalnej liczby uczestników potrzebnej do wykrycia znaczącej różnicy.
TESTUJ JEDNĄ ZMIENNĄ NA RAZ
Testowanie tylko jednej zmiennej na raz jest ważne w testach A/B, ponieważ pozwala zidentyfikować konkretny czynnik powodujący zmianę wyników testu. Wyodrębniając i testując tylko jedną zmienną, możesz mieć większą pewność, że wszelkie różnice zaobserwowane między grupami testowymi wynikają z tej zmiennej, a nie z jakiegoś innego czynnika. Na przykład, jeśli testujesz jednocześnie nagłówek i obraz na stronie docelowej i widzisz wzrost konwersji, nie masz pewności, który element był odpowiedzialny za zmianę. Wreszcie, testowanie jednej zmiennej na raz pomaga zaoszczędzić czas i zasoby.
WYBIERZ LOSOWE GRUPY TESTOWE
Randomizacja grup testowych jest ważnym krokiem w testach A/B, ponieważ eliminuje stronniczość i zapewnia, że wyniki testów reprezentują całą grupę odbiorców. Istnieje kilka cennych metod wspomagających proces randomizacji. NA ciasteczka targetowanie oparte polega na wykorzystaniu plików cookie w celu losowego przydzielenia uczestników do grup testowych. Podobnie kierowanie na adres IP przypisuje uczestników na podstawie ich adresu IP. Obie metody pomagają zapewnić, że pozostaną w tej samej grupie przez cały okres testowania. Istnieją również narzędzia innych firm, które mogą pomóc w procesie randomizacji, zapewniając jednocześnie dokładne wyniki.
WDRAŻAJ NATYCHMIAST ZWYCIĘSKI WARIANT
Po przeprowadzeniu testów i przejrzeniu wyników następnym krokiem jest natychmiastowe wdrożenie zwycięskiego wariantu. Dzięki temu firma może skorzystać z odkrytych ulepszeń i natychmiast czerpać z nich korzyści.
Krótko mówiąc, testy A/B mają kluczowe znaczenie dla uzyskania dokładnych i przydatnych wyników, które mogą usprawnić działania marketingowe. Przestrzeganie tych praktyk zapewnia skuteczność testów A/B i prowadzi do poprawy wydajności. Te najlepsze praktyki pomagają eliminować uprzedzenia, poprawiać dokładność i generować cenne spostrzeżenia, które pomagają podejmować decyzje oparte na danych i osiągać cele marketingowe.
