A/B — тестирование

Синий или желтый? Отправить это письмо в понедельник или в среду? Хотя метод проб и ошибок — это один из способов определить наилучший возможный результат ваших усилий в области цифрового маркетинга, A/B-тестирование, является более быстрым и эффективным способом сбора достоверных данных, которые помогут вашей команде принимать обоснованные и эффективные решения.  

Что из себя представляет A/B-тестирование? 

A/B-тестирование — это сравнение двух вариантов страницы веб-сайта, приложения и т.д. с целью определить, какой из этих двух вариантов более эффективен и приносит больше конверсий. 

A/B-тестирование позволяет любой организации быть более ориентированной на данные и стратегически подходить к своим цифровым коммуникациям. Это устраняет предположения при принятии решений и позволяет данным определять дальнейший путь. Вместо того, чтобы тратить драгоценное время на обсуждение того, какого цвета должна быть кнопка, A/B -тестирование помогает облегчить беседу, чтобы сосредоточиться на данных, а не на мнении или эмоциях.  

Тестирование, а не угадывание, дает творческим командам, маркетинговым командам и оперативным сотрудникам драгоценное время для работы над другими приоритетами. 

Почему стоит проводить A/B — тестирование? 

A / B-тестирование позволяет узнать, какие изображения, видео, слова, фразы, отзывы и другие элементы работают лучше всего. Даже самые незначительные изменения могут повлиять на коэффициент конверсии. 

Например, в 2017 году американское издание провело тестирование кнопки в двух цветах (зеленый и красный) и тест показал, что красная кнопка с призывом к действию (CTA) превосходит зеленую на 21 процент на основе 2000 посещений страницы. 

Если такое незначительное изменение может заставить людей активнее кликать, то вам нужно знать, какие другие элементы вашей страницы могут повлиять на конверсии, трафик и другие показатели. 

Когда проводить А/B тестирование ? 

A/B-тестирование — это мощный инструмент, способный внести существенные улучшения в дизайн, но его часто используют неправильно. Имеет ли для вас смысл A/B — тестирование? Обратите внимание на следующее.

Проводите тестирование только тогда, когда ваш бизнес готов

Для многих компаний A/B-тестирование не должно быть приоритетом. Есть более важные вещи, на которых нужно сосредоточиться, например, трафик.

Известный предприниматель и маркетолог Дэрек Хэлперн из Social Triggers объясняет:

«Если на мой сайт пришло 100 человек и у меня коэффициент конверсии 20 процентов, это означает, что я получу 20 человек, которые совершат конверсию … Я могу попытаться повысить этот коэффициент конверсии до 35 процентов и заставить 35 человек совершить конверсию, или, Я мог бы просто придумать, как привлечь 1000 новых посетителей, поддерживать эти 20 процентов конверсии, и вы увидите, что 20 процентов от 1000 (200) намного выше, чем 35 процентов от 100 (35)».

Итак, как узнать, что вы готовы к A/B-тесту? Алекс Биркетт (Senior Growth Marketing Manager в HubSpot) говорит следующие: 

“Грубо говоря, если у вас меньше 1000 транзакций (покупок, подписок, потенциальных клиентов и т. д.) в месяц, вам будет лучше сосредоточить свои усилия на других вещах”.

Какие есть альтернативы A/B-тестированию? 

Вы генерируете не менее 500 транзакций в месяц? Если нет, возможно, будет лучше использовать качественную обратную связь для изменений в дизайне, а не количественную. Сюда можно отнести следующие способы: 

1. Технология опросов 

Опросы — отличный способ узнать, что ваша компания делает не так, от самих пользователей. Net Promoter Score — лишь один из примеров популярного опроса, который часто используется для принятия бизнес-решений. В Интернете доступно множество приложений для проведения опросов для брендов, которые хотят проводить NPS. 

2. Живой чат

Как и опросы, живой чат позволяет вам прямо от ваших клиентов узнать, что им не нравится в рамках вашего веб-сайта. В отличие от опросов, у живого чата есть дополнительное преимущество — он контекстный, это означает, что вы получаете дополнительную информацию о том, когда и где ваши потенциальные клиенты сталкиваются с проблемой. 

3. Отслеживание взгляда и тепловые карты

Eye tracking и тепловые карты также могут быть отличными источниками качественных данных, когда вы не генерируете большой трафик. Программное обеспечение для тепловых карт показывает движение глаз пользователей, их мышек и может отслеживать глубину прокрутки на данной странице. 

4. Записи сеансов пользователей 

Они могут быть особенно полезны, потому что просмотр их позволит вам взглянуть на сайт глазами пользователя. На выбранной веб-странице вы можете увидеть, куда движется мышь, на что они наводят курсор и на что нажимают. 

Качественные данные, полученные приведенными выше способами, могут помочь в разработке дизайна, когда у вас недостаточно большой объем трафика, на который можно положиться. Каким бы ценным ни было A/B-тестирование, такие методы, как воспроизведение сеанса, могут быть еще более ценными. 

Шаги к проведению A/B — теста 

Думаете, вы готовы к A/B-тестированию? Ниже приведены некоторые шаги, которые необходимо выполнить. 

Однако помните, что этот список не является исчерпывающим. Каждый из этих этапов может быть отдельным постом в блоге. Рассматривайте это, как базовый обзор. 

1. Начните с данных 

Никогда не тестируйте без причины. Это одна из самых больших ошибок новичков. Они тестируют разные заголовки или призывы к действию (CTA), потому что видят, что это работает у других или другого бизнеса. Но другой бизнес — не ваш бизнес. 

Вы сталкиваетесь со своими уникальными проблемами, о которых свидетельствуют уникальные данные. Что вам говорит ваша аналитика? 

Например, вы используете многошаговую форму. Люди совершают конверсию на первой странице, но на второй странице наблюдается большой спад. В этом случае, вам может потребоваться изменить порядок, в котором вы запрашиваете информацию, или, если эта информация не является необходимой (например, номер телефона), полностью удалить ее. 

Другие компании, возможно, уже протестировали это, и вы можете получить некоторые идеи по оптимизации, основанные на их результатах. Однако вам не следует просто тестировать что-то, потому что это сработало для кого-то другого. В основе теста должны лежать ваши бизнес-проблемы и ваши данные, а не чужие.  

2. Сгенерируйте гипотезу

Какова ваша цель и как вы пытаетесь ее улучшить?  

В этом случае вы могли бы сказать: «После того, как я заметил, что посетители покидают процесс регистрации после первого шага, я считаю, что запрос номера телефона в конце может повысить вероятность его заполнения и в конечном итоге привести к большему количеству регистраций. . » По завершении теста вы сможете принять или отклонить эту гипотезу. 

3. Корректируйте свои варианты

Теперь вы готовы перенести новую гипотезу на страницу вариант. Если вы меняете порядок регистрации, сделайте под это свой вариант. Если вы тестируете видео вместо длинного текста, сделайте вариант страницы с видео и т.д.  

4. Определите требуемый размер выборки

Здесь все становится немного сложнее. Это больше, чем просто привлечь трафик на свои страницы и объявить победителя, когда вы заметите разницу в коэффициенте конверсии. 

Прежде чем вы сможете завершить тест, вы должны привлечь достаточное количество посетителей, чтобы ваши данные были максимально точными. Подумайте об этом так: если вы привлекаете только трех посетителей к оригиналу и варианту, возможно, что оригинал принесет конверсию всех троих, а ваш вариант не конвертирует ни одного из них. Коэффициент конверсии для вашего оригинала будет 100 процентов, а вашего варианта — 0 процентов. 

Значит ли это, что ваша вариация обречена, а вашему оригинал совершенен? Нет. 

Это означает, что вам нужно собрать больше посетителей, чтобы получить более точные данные. Момент, когда вы можете начать доверять данным, которые видите — это когда вы достигнете так называемой статистической значимости. Это число зависит от нескольких факторов: насколько вы уверены в своих результатах (уровень достоверности), разницу в коэффициенте конверсии, которую вы хотите обнаружить между страницами (минимальный обнаруживаемый эффект), и ваш исходный коэффициент конверсии. 

Чем точнее вы хотите быть, тем больше посетителей вам нужно будет привлечь на свою страницу. Исходные коэффициенты конверсии и минимально обнаруживаемый эффект будут отличаться от группы пользователей к группе, но вам следует с осторожностью относиться к тестированию с уровнем достоверности ниже 95 процентов. При показателе ниже этого, вы могли бы также пропустить процесс тестирования и просто предположить. 

5. Учитывайте угрозы обоснованности 

Ваши тесты не проводятся в лаборатории. В реальном мире они проводятся реальными людьми на реальных людях. Из-за этого они сталкиваются с угрозами своей обоснованности. 

Например: 

Регрессия к среднему значению относится к явлению, которое происходит, когда вы запускаете свой тест на слишком долгий срок. Чем дольше вы его проводите, тем больше ваши результаты будут приближаться к среднему значению. 

Подумайте о приведенном выше примере, в котором две целевые страницы генерируют коэффициент конверсии 0 процентов и 100 процентов. По мере того, как вы привлекаете больше посетителей на каждую страницу, 100-процентный коэффициент конверсии будет падать, а 0-процентный коэффициент конверсии повысится. Эти двое будут приближаться к среднему, если вы позволите им. Однако, если вы закончите свой тест раньше, вы можете ошибиться, подумав, что ваш оригинал лучше, чем вариант. 

  • Эффект новизны. Представьте, например, маркетолога, меняющего цвет кнопок с призывом к действию на веб-сайте. Новый цвет может привлечь больше внимания и больше кликов, но причиной может быть новизна изменения. Этим также можно управлять, проводя тест дольше. 
  • Эффект селекции. Возникает, когда тестировщик проводит тестирование, не учитывая аудиторию. Это все равно, что направить трафик с платформы социальных сетей с молодой аудиторией, такой как Snapchat, на целевую страницу, предназначенную для пожилых людей, например, на страницу, предлагающую страховку по инвалидности. 

Есть еще много всего, что вам придется учитывать на протяжении всего теста, а также в начале теста. Например, проблема с вашими инструментами для тестирования. Перед тем как начать тест, убедитесь, что ваши целевые страницы выглядят так, как должны на всех устройствах и браузерах.  

Некоторые даже проводят A/A-тесты для калибровки своих инструментов тестирования, хотя другие утверждают, что это пустая трата времени. 

6. Привлекайте трафик на свои страницы

Выполнив эти шаги, вы готовы к привлечению трафика. Помните об эффекте селекции: трафик на обе страницы должен точно отражать вашу аудиторию и происходить из одного источника. Аудитории могут сильно различаться между платформами. 

Если вы достигли необходимого размера выборки и проводите тест хотя бы целую неделю, все время учитывая угрозы, которые могут исказить ваши данные, пора взглянуть на результаты. 

7. Анализируйте и оптимизируйте 

Когда вы достигли статистической значимости на выбранном вами уровне достоверности, самое время проанализировать. Какая страница работает лучше? Почему? 

Если между двумя страницами действительно есть разница в 10 или более процентов, вы можете быть на 95 процентов уверены, что именно ваше внесенное изменение является причиной (если вы учли все угрозы обоснованности). 

Как это формирует основу для нового теста? 

Ваша работа — выяснить это. Продолжайте тестирование. Всегда есть лучшая версия вашего дизайна. 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *