Как максимально использовать A / B и сплит-тестирование

Независимо от того, насколько хорошо вы знаете свою аудиторию, она всегда будет вас удивлять. Сколько бы исследований вы ни проводили, как бы хорошо вы ни знали своих людей, всегда найдутся места, которые вы не осмотрели. Это наука, основанная на нюансах, и практически в любой кампании есть возможности для совершенствования. Именно здесь на помощь приходит A / B и сплит-тестирование.

Возможность тестировать элементы в режиме реального времени подобна наличию кардиомонитора. Это позволяет вам точно видеть, что вы делаете в каждый конкретный момент, предупреждая вас, когда пришло время прекратить делать X и начать делать Y. Ваши тематические строки лучше работают с эмодзи или без них? Ваши целевые страницы слишком загружены контентом или в самый раз? Что привлекает больше внимания к вашим каналам в социальных сетях: видео или статичные посты?

Пусть цифры будут вашим путеводителем. Полагаясь на A / B-тестирование, позволяющее вашей аудитории ответить на эти вопросы , вы можете создать невероятно эффектный рекламный креатив, основанный на данных.

Что такое A/B тестирование?

A/B-тестирование иногда называют "разделенным" или "многомерным" тестированием. Это метод сравнения двух версий маркетингового элемента, такого как целевая страница или макет приложения, чтобы увидеть, какая из них работает лучше.

Ваша аудитория распределяется случайным образом. Один сегмент видит один дизайн, в то время как другой видит вариации. Основываясь на показателях, которые вы используете для измерения успеха (показатели кликов, показатели отказов, время, проведенное на сайте, и т.д.), вы можете определить, какой вариант лучше подходит вашей аудитории.

Важно отметить, что, хотя все может быть проверено A / B, не все должно быть проверено A/B. A/B-тесты лучше всего использовать, когда вы чувствуете, что есть два подхода, которые могут сработать, и вы хотели бы, чтобы данные показали вам, какой из них лучше.

Обратите внимание, что A / B и сплит-тестирование не следует использовать для проверки предубеждений, основанных на мнениях , таких как цвет фона или выбор шрифта.

Есть ли разница между A / B тестом и сплит-тестом?

A / B-тесты и сплит-тесты - это, по сути, одно и то же, и они часто используются как взаимозаменяемые. ‘A/B’ относится к тестируемым элементам, в то время как "разделение" относится к аудитории.

Как только ваш тест достигнет требуемого размера выборки или заданных временных рамок, результаты, полученные в результате разделения аудитории, укажут, был ли предпочтительным элемент A или элемент B.

Преимущества A/ B и сплит-тестирования

A/B и сплит-тесты легко проводить. Они требуют минимальных или нулевых инвестиций и предлагают результаты в режиме реального времени. Помимо использования данных для принятия бизнес-решений, A / B-тесты предоставляют ряд преимуществ, в том числе:

• Повышение рентабельности инвестиций за счет тестирования и оптимизации вашего сайта на основе существующих данных о трафике.
• Прогнозирование предстоящих тенденций или моделей путем тестирования изображений, контента или новых функций.
• Снижение показателей отказов путем поиска и устранения любых недостатков пользовательского интерфейса на вашем веб-сайте или в приложении.
• Измерение интереса аудитории к любым будущим модификациям сайта с использованием сегмента аудитории в качестве выборочной группы.

Какие маркетинговые элементы могут быть A / B протестированы?

Вы можете A / B протестировать практически все, что есть в вашем каталоге креативов маркетинговой рекламы, от внешнего вида главной страницы до того, каким должен быть цвет вашего CTA. Хотя доступ к такого рода детализированным данным полезен, старайтесь не проводить A / B-тестирование ради тестирования.

Главное - обеспечить, чтобы:

• Ваш тест был основан на убедительных аргументах.
• Результаты теста поддавались измерению и обеспечивали направление.

A/B-тестирование - это то, что следует использовать на постоянной основе. При условии, что вы знаете, как интерпретировать полученные данные, информация может оказаться бесценной.

Вот простой пример. Предположим, вы хотите провести рекламную акцию и планируете отправить несколько электронных писем своим существующим клиентам. Вы хотите, чтобы эту рекламную акцию увидело как можно больше людей, поэтому очень важна четкая тематика. Вы решаете A / B протестировать два возможных подхода:

• Строка темы A: Не упустите эту ОГРОМНУЮ ЭКОНОМИЮ!!
• Строка темы B: Мы проводим рекламную акцию, и мы думаем, что вам она понравится.

В данном случае тест основан на здравом рассуждении. Вы хотите использовать наиболее эффективную формулу темы для своей рекламной кампании, и эти два варианта имеют четкие различия.

Разделив свою аудиторию и отправив каждому сегменту отдельную тематическую строку, вы можете измерять открытые ставки в режиме реального времени. Вы можете увидеть, какая тема имеет более высокий процент открытости через час (сообщая вам, какая из них вызывает большую срочность), и проверить еще раз в течение двух или трех дней (сообщая вам, какая из них была более успешной в целом). Основываясь на этих результатах, вы будете знать, какая из двух строк находит отклик у вашей аудитории, и сможете использовать этот подход к теме письма для сбалансирования электронных писем.

A/B-тестирование требует в два раза больше креатива.

Вы не можете подвергнуть свой бренд испытанию без креатива для тестирования. А поскольку креативность - самая важная переменная эффективности маркетинга, маркетологи просто не могут потерпеть неудачу в дизайне.

Именно здесь даже самые амбициозные бренды часто терпят неудачу. Они знают свой бренд и знают, как распознать "лакмусовую бумажку" в каждом тесте. Но правильное тестирование требует разного креатива на каждой итерации — для правильного понимания производительности необходимо разработать в два раза больше креатива. Без изменений в активах вы, по сути, делаете одно и то же.

Процесс A / B и сплит-тестирования

Большинство A/B-тестов выполняются в соответствии с приведенными ниже шагами. Однако вы можете изменить любой из этих шагов в соответствии с потребностями вашего бизнеса. Продолжительность теста или сегменты аудитории являются общими переменными.

Шаг 1: Решите, что вы хотите протестировать

Эффективный A / B-тест должен давать пригодные для использования результаты. Для этого необходимо знать, где могут существовать упущенные возможности или болевые точки клиентов. Хорошим примером этого является страница продукта: какого размера должно быть изображение? Где находится ценообразование и как выглядит CTA? Страница товара, созданная с учетом его аудитории, обеспечивает более плавный процесс совершения покупок, а это приводит к увеличению продаж.

Шаг 2: Создайте два варианта вашего тестового элемента

При проектировании или создании тестовых элементов следите за тем, чтобы и те, и другие обладали своей потенциальной привлекательностью. Создание вариации просто потому, что вам нужно на чем-то протестировать свой оригинальный дизайн, даст вам бесполезные, неинформативные данные. В примере страницы продукта это может выглядеть как макет с изображением героя по сравнению с тремя меньшими изображениями одинакового веса.

Не забудьте выполнить A / B-тест с дизайном вашего сайта, оптимизированным как для мобильных устройств, так и для настольных компьютеров.

Шаг 3: Определите параметры и показатели тестирования

Как долго вы хотите проводить свой тест и как вы будете измерять результаты? Вы также можете решить провести тестирование, используя только процент от общей аудитории. Например, вы можете разделить 20% своей аудитории на две группы, что позволит вам предоставлять оставшимся 80% вашей аудитории контент, который работает лучше.

Для A / B-теста страницы продукта измеряемыми показателями могут быть показатели отказов, оставленные корзины и завершенные транзакции, отслеживаемые в течение одной или двух недель.

Шаг 4: Запустите свой тест

В зависимости от того, какой инструмент тестирования вы используете (подробнее об этом ниже), вы сможете просматривать данные и результаты по мере их появления. Наряду с любыми метриками, которые у вас уже есть, эти данные также будут включать количество обращений к клиентам, процент отсева и процент респондентов, которые все еще продолжают действовать.

Шаг 5: Проанализируйте результаты

Это самая захватывающая часть. Сравните аналогичные результаты для обоих вариантов и посмотрите, как они складываются. Иногда результаты могут быть очень похожими, и в таких случаях часто стоит повторить тест, а не пытаться найти информацию там, где ее может и не быть.

Завершая пример со страницей товара, можно сказать, что дизайн А занял более высокое место в завершенных транзакциях и имел более низкие показатели отказов, но превзошел дизайн В по показателю "заброшенная корзина". Используйте эту информацию для анализа ваших проектов и сделайте обоснованное предположение о том, почему это может быть так.

Интерпретация результатов вашего теста

Смысл проведения A /B-теста заключается, в частности, в том, чтобы определить, какой элемент или функция лучше подходит бренду . Но есть также важная информация, полученная из понимания того, почему ваши клиенты вели себя так, как они вели. Подумайте о том, как использовать эти данные для принятия обоснованных решений в будущем. Не становясь слишком "близоруким" (что может привести к проявлению "инсайтов", которых не существует), потратьте время на результаты и убедитесь, что вы можете использовать как можно больше отзывов.

Полезные инструменты A/B Тестирования

Существует целый ряд доступных инструментов A / B тестирования. Google предлагает бесплатную маркетинговую платформу Optimize, предназначенную для малого и среднего бизнеса. Среди множества функций поддержки веб-сайтов Optimize позволяет компаниям тестировать варианты сайтов и приложений.

Полнофункциональные платные инструменты включают VWO, ведущий в мире инструмент для тестирования A / B и платформу для раздельного тестирования ultimate. VWO позволяет компаниям проводить A / B-тестирование чего угодно и измерять влияние на всех платформах.

Optimizely (no relationship) - еще один превосходный инструмент, способный протестировать и оптимизировать каждую точку соприкосновения с клиентом на любом этапе его путешествия. Присоединяйтесь к более чем 25 000 высокоэффективным профессионалам и получайте лучший дизайн и маркетинговый контент раз в две недели.

Распространенные ошибки A / B тестирования

Несмотря на его довольно простую структуру, есть несколько ошибок, которые вы можете допустить при A / B тестировании. Чтобы помочь вам избежать наиболее распространенных из них, они перечислены ниже.

1.Тестирование нескольких вещей одновременно

Тест электронной почты - отличная иллюстрация этой ошибки. Если и строка темы, и содержимое электронного письма проходят A / B-тестирование одновременно, результаты будут искажены, что полностью аннулирует тест и сделает невозможным установить, какой элемент повлиял на какое решение.

Делайте ваши тесты простыми.

2.Тестирование с неправильными показателями

Тестирование в течение неправильного времени или для неправильной аудитории одинаково разрушительно. Убедитесь, что вы измеряете свои A / B элементы, используя соответствующие показатели. Не оценивайте целевую страницу по полученному доходу, если, например, на этой странице нет опции продажи.

3.Доверять "внутреннему чутью" статистическим данным

Это кажется очевидным, но иногда тест показывает что-то, что противоречит тому, что, по вашему мнению, было несомненным. У вас может возникнуть соблазн пойти на попятную и пойти против данных, но это редко бывает правильным решением. Данные объективны. Выбор того, когда игнорировать данные, ограничивает успех любого A / B-теста вашим собственным восприятием.

4.Не придавать никакого значения внешним факторам

Перед проведением A / B-теста, особенно длительного, оцените влияние любых внешних факторов (праздники, перемещения конкурентов и т.д.). Если не учитывать значительные внешние факторы, результаты могут быть легко искажены или неверно истолкованы.

5.Остановка только на одном A / B-тесте

Часто выводы, полученные в результате A / B-теста, могут вызвать необходимость в дальнейшем тестировании. Полная оптимизация является долгосрочной целью и требует сочетания нескольких тестов с хорошо продуманной стратегией.

Чтобы убедиться, что у вас есть проверяемый контент в социальных сетях, который находит отклик у вашей аудитории, используйте Superside, чтобы управлять дизайном социальных сетей и рекламным креативом.

Заключительные советы и рекомендации

Прежде чем начать использовать A/B и сплит-тестирование для улучшения качества звонков, ознакомьтесь со следующими рекомендациями:

• Убедитесь, что ваша аудитория и тест правильно настроены (на это стоит потратить время, чтобы гарантировать точность ваших данных).
• Не внедряйте ничего, пока не получите статистическую достоверность, даже если первые признаки указывают на очевидный результат.
• Завершите тест в отведенное время. Если результаты незначительны, отсрочка окончания теста вряд ли что-то изменит. Завершите тест и либо повторно протестируйте, либо измените какие-либо переменные.