За кулисами каждой маркетинговой и рекламной кампании маркетолог, скорее всего, сталкивается с большой неопределенностью. Сегодня специалисты по маркетингу работают в постоянно развивающемся мире, где каждые два месяца появляются новые методы и стратегии. Поэтому маркетологи должны регулярно решать, подходит ли каждая новая тенденция для их бизнеса, и определять лучшие практики, которым следует следовать. тенденции в общий маркетинговый план. К счастью, наличие инструментов A/B-тестирования означает, что маркетологам не нужно полагаться на догадки при принятии этих решений. Вместо этого они могут проводить научные эксперименты, дающие воспроизводимые результаты, при условии соблюдения определенных принципов в процессе тестирования.
ЧТО ТАКОЕ A/B-ТЕСТИРОВАНИЕ?
A/B-тестирование — это метод, используемый в электронной коммерции для сравнения двух версий маркетинговой кампании, чтобы определить, какая из них будет работать лучше. A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, создает две версии одной кампании или веб-страницы и случайным образом делит выборку аудитории, взаимодействующей с каждой переменной, на две группы. Таким образом, сравнивая показатели двух групп, маркетологи могут определить, какая версия более эффективна, и принимать решения, основанные на данных, для улучшения своих маркетинговых стратегий.
Строки темы электронной почты, заголовки и подзаголовки, копия электронной почты, дизайн форм, целевые страницы и кнопки призыва к действию — это примеры нескольких переменных, которые можно подвергнуть A/B-тестированию. Например, маркетолог, стремящийся оптимизировать показатель открываемости своего фирменного электронного письма, может провести сплит-тест для имени отправителя электронного письма. В таком случае переменная A будет исходным именем отправителя, выступающим в качестве элемента управления, а переменная B будет новым именем. Затем каждой переменной назначаются две случайные группы, которые анализируются в течение некоторого времени. Когда будут получены результаты, маркетолог может решить, какое из двух протестированных названий дало желаемый результат, а затем предпринять стратегические действия, основанные на результатах, а не на пробах и ошибках.
A/B-тестирование является важным аспектом маркетинга электронной коммерции, поскольку оно позволяет маркетологам оптимизировать коэффициент конверсии своих кампаний для повышения рентабельности инвестиций. В настоящее время существует множество инструментов, которые могут автоматизировать мельчайшие детали сплит-тестирования, чтобы поставленные цели могли быть достигнуты эффективно и быстро. Это программное обеспечение предоставляет возможности сегментации, аналитики и отчетности, чтобы упростить общий процесс проведения этих экспериментов и получения полезных сведений.
КАКОВЫ ПРЕИМУЩЕСТВА A/B-ТЕСТИРОВАНИЯ?
Согласно исследованию BigCommerce, A/B-тестирование становится вирусным среди предприятий электронной коммерции: 80% маркетологов электронной коммерции используют этот метод для повышения коэффициента конверсии. Это показывает, насколько широко используется сплит-тестирование и что его популярность является прямым результатом преимуществ его реализации.
Вот пять огромных преимуществ использования A/B-тестирования:
УЛУЧШЕННЫЕ ПЕРИОДЫ КОНВЕРСИИ
Одной из основных целей сплит-тестирования является увеличение конверсии, и статистика показывает, что использование A/B-тестирования помогает маркетологам конвертировать больше клиентов и потенциальных клиентов. Исследование HubSpot показало, что A/B-тестирование может привести к среднему увеличению конверсии на 49%. Просто показав клиентам две разные переменные и проанализировав их ответы, компании могут разработать долгосрочные стратегии, которые помогут им оптимизировать показатели конверсии.
УЛУЧШЕНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО ОПЫТА
A/B-тестирование может помочь компаниям определить элементы своего веб-сайта или маркетинговых кампаний, которые пользователи находят впечатляющими или разочаровывающими при взаимодействии с брендом в разных точках взаимодействия. По данным Invesp, в результате улучшения пользовательского опыта бренды могут увеличить вовлеченность пользователей примерно на 20%. Более активное участие пользователей приводит к снижению показателей отказов и укреплению отношений между брендом и клиентом.
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ДАННЫХ
A/B-тестирование позволяет компаниям принимать решения на основе данных на основе реальных показателей производительности. Это может помочь компаниям не полагаться на предположения или догадки о том, что будет работать, и вместо этого сосредоточиться на том, что доказало свою эффективность в ходе экспериментов.
БОЛЕЕ ЭФФЕКТИВНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ РЕСУРСОВ
A/B-тестирование позволяет компаниям тестировать новые идеи, не затрачивая при этом значительных ресурсов. Вместо того, чтобы вкладывать финансовые и человеческие ресурсы в надежде, что их новые идеи окажут влияние, бренды могут использовать более стратегический и экономически эффективный подход, проводя предыдущие эксперименты. Это повысит показатели успеха новых кампаний и обеспечит оправданность выделенных ресурсов.
БОЛЬШЕ ДОХОДА
В конечном счете, цель A/B-тестирования — повысить эффективность маркетинговой кампании и многое другое. доход генерировать. Исследование показало, что A/B-тестирование может привести к увеличению продаж 44%. Оптимизируя кампании с помощью A/B-тестирования, компании могут генерировать больше трафика, повышать коэффициент конверсии и, в конечном итоге, получать больше доходов от своих маркетинговых усилий.
КАКОВЫ НАИЛУЧШИЕ СПОСОБЫ ПРОВЕДЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО И НАДЕЖНОГО A/B-ТЕСТИРОВАНИЯ?
После прочтения неопровержимых доказательств эффективности A/B-тестирования имеет смысл попробовать этот эксперимент. Однако не каждый маркетолог может похвастаться желаемыми результатами своих A/B-тестов. Это связано с тем, что для оптимизации экспериментов и получения наилучших возможных результатов сплит-тестов необходимо использовать особую тактику.
Вот шесть лучших практик, которые вы можете применить для улучшения процесса и результатов тестирования:
ЧЕТКО ОПРЕДЕЛИТЕ СВОИ ЦЕЛИ
Запуск A/B-тестирования без четкого определения целей эксперимента приведет лишь к пустой трате времени и ресурсов. Вот почему так важно определить конкретную метрику или ключевой показатель эффективности (KPI), который вы хотите улучшить с помощью A/B-тестирования. Это поможет вам сосредоточиться на четком и измеримом результате, упрощая интерпретацию результатов теста. Для выбора KPI у маркетолога должна быть четкая гипотеза. Например, маркетолог может предположить, что изменение положения кнопки CTA на целевой странице повысит рейтинг кликов. KPI, который будет управлять A/B-тестами, уже очевиден из этой гипотезы. Таким образом, есть большая вероятность, что этот конкретный эксперимент принесет полезную информацию.
ПЛАНИРОВАНИЕ ИСПЫТАНИЙ НА ПОДХОДЯЩЕЕ ВРЕМЯ
При проведении A/B-тестов важно проводить тест достаточно долго, чтобы получить надежные результаты. Это помогает свести к минимуму влияние случайных колебаний и гарантирует получение любых долгосрочных эффектов. Тем не менее, определение продолжительности теста может быть сложной задачей. Факторы, которые следует учитывать, включают сезонность и объем трафика.
Учитывайте сезонные или циклические тенденции в структуре трафика или продаж. Например, проведение теста во время Рождества, обычно в самый загруженный период, может дать другие результаты, чем в период низких продаж. Чем меньше объем трафика, тем больше времени требуется для сбора достоверных данных. Как правило, правильное время для проведения A/B-тестирования зависит от нескольких факторов, уникальных для вашего бизнеса и маркетинговых целей. Важно тщательно учитывать эти факторы и соответствующим образом планировать, чтобы убедиться, что ваш тест эффективен и дает значимую информацию.
ВЫБЕРИТЕ ПРАВИЛЬНЫЙ ОБРАЗЕЦ
Выбор достаточно большого размера выборки важен для A/B-тестирования, поскольку он помогает гарантировать, что результаты теста будут статистически значимыми и точными. Статистическая значимость означает, что полученные вами результаты не являются случайными или случайными вариациями, а являются точным представлением основной совокупности. Если размер вашей выборки слишком мал, вы не сможете обнаружить статистически значимую разницу между тестовыми группами. Это может привести к неверным выводам. С другой стороны, если размер вашей выборки слишком велик, вы можете тратить ресурсы и время на сбор ненужных данных. Поэтому важно использовать калькулятор размера выборки или статистические инструменты для оценки минимального количества участников, необходимого для обнаружения значимой разницы.
ПРОВЕРКА ПО ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ ЗА РАЗ
Тестирование только одной переменной за раз важно в A/B-тестировании, потому что оно позволяет определить конкретный фактор, вызывающий изменение результатов теста. Выделив и протестировав только одну переменную, вы можете быть более уверены в том, что любые различия, которые вы наблюдаете между своими тестовыми группами, связаны с этой переменной, а не с каким-либо другим фактором. Например, если вы одновременно тестируете заголовок и изображение на целевой странице и видите увеличение числа конверсий, вы не уверены, какой элемент вызвал изменение. Наконец, тестирование одной переменной за раз помогает сэкономить время и ресурсы.
РАНДОМИНИРУЙТЕ ИСПЫТАТЕЛЬНЫЕ ГРУППЫ
Рандомизация тестовых групп — важный шаг в A/B-тестировании, потому что он устраняет предвзятость и гарантирует, что результаты вашего теста представляют всю вашу аудиторию. Существует несколько ценных методов, помогающих в процессе рандомизации. На печенье таргетинг на основе включает использование файлов cookie для случайного распределения участников по тестовым группам. Точно так же таргетинг на основе IP назначает участников на основе их IP-адресов. Оба метода помогают гарантировать, что они останутся в одной и той же группе на протяжении всего периода тестирования. Существуют также сторонние инструменты, которые могут помочь в процессе рандомизации, обеспечивая при этом точные результаты.
НЕМЕДЛЕННО РЕАЛИЗУЙТЕ ВЫИГРЫШНЫЙ ВАРИАНТ
После запуска тестов и просмотра результатов следующим шагом будет немедленное развертывание победившего варианта. Это позволяет компании воспользоваться обнаруженными вами улучшениями и немедленно пожинать плоды.
Короче говоря, A/B-тестирование имеет решающее значение для получения точных и действенных результатов, которые могут улучшить ваши маркетинговые усилия. Следование этим рекомендациям гарантирует, что ваше A/B-тестирование будет эффективным и приведет к повышению производительности. Эти передовые методы помогают устранить предвзятость, повысить точность и получить ценную информацию, которая поможет вам принимать решения на основе данных и достигать своих маркетинговых целей.
