Cum să rulați testarea A/B: Lista de verificare a testării împărțite

Ce este testarea A/B?

Un test A/B, cunoscut și sub denumirea de testare divizată, este un experiment pentru a determina care dintre diferitele variații ale unei experiențe online are performanțe mai bune, prezentând fiecare versiune utilizatorilor la întâmplare și analizând rezultatele. Este folosit pe site-uri web, aplicații mobile sau reclame, pentru a testa îmbunătățiri potențiale în comparație cu o versiune controlată. Testarea A/B poate face mult mai mult decât să dovedească modul în care modificările pot afecta conversiile dvs. pe termen scurt.

Testarea elimină presupunerile din optimizarea site-ului web și permite luarea de decizii bazate pe date care schimbă conversațiile de afaceri de la „credem” la „știm”. Măsurând impactul pe care schimbările îl au asupra valorilor dvs., vă puteți asigura că fiecare schimbare produce rezultate pozitive.

Cele mai bune instrumente de testare A/B, cum ar fi VWO, optimizat, convertit, omniconvert și AB tasty, toate ajută specialiștii în marketing să descopere care design de site, linia de copiere sau caracteristica de produs va produce cele mai bune rezultate pentru compania dvs. Există diferite tipuri de testare AB, testare ab site-ul web, testare ab e-mail și testare ab conținut și există diferite metode, precum testarea și testarea ab google analytics folosind alt software de testare ab.

Beneficiile testării A/B

Iată câteva beneficii semnificative ale testării AB split:

Ajută la reducerea ratelor de respingere

Dacă clienții tăi se îndreaptă pe site-ul tău web, cu alte cuvinte, lăsându-l fără clicuri, testarea A/B a site-ului te poate ajuta. Fie că este vorba despre schimbarea unui titlu, reformularea unui îndemn sau modificarea aspectului designului, un test A/B poate ajuta la identificarea cauzelor sărituri. După ce testul s-a desfășurat, veți putea vedea câteva statistici de testare abdominală și veți vedea care variație a avut cea mai mare interacțiune de la clienți și cea mai mică cantitate de respingeri.

Ajută la creșterea ratelor de conversie

Un test A/B scoate la iveală ceea ce convertește clienții și ce nu. Prezentând două versiuni ale site-ului dvs., un test A/B vă poate ajuta să filtrați ceea ce nu rezonează cu publicul dvs. și să arate ce rezonează și care generează mai multe conversii.

Rezultatele unui test A/B sunt ușor de înțeles

Rezultatele unui test A/B sunt simple și relativ ușor de înțeles. Examinați rezultatele și statisticile testului AB pentru a vedea ce pagină, A sau B, a primit mai multe clicuri și conversii ale clienților.

Este ieftin

Testarea A/B este o modalitate destul de ieftină și ușoară de a continua îmbunătățirea marketingului digital. Gândiți-vă la marketingul A/B ca la o modalitate de a continua validarea deciziilor pe site-ul dvs. actual. Pe termen lung, rentabilitatea investiției poate fi uriașă, deoarece costul de testare este relativ mic, dar poate duce la creșteri semnificative ale clienților potențiali, vânzărilor și veniturilor.

Cum să rulezi un test A/B?

Ideea testării A/B este de a prezenta conținut diferit diferitelor variante (grupuri de utilizatori), de a aduna reacțiile și comportamentul utilizatorilor acestora și de a utiliza rezultatele pentru a construi strategii de produs sau de marketing în viitor. Testarea A/B trece acum de la a fi o activitate de sine stătătoare, care se desfășoară o singură dată într-o lună albastră, la o activitate mai structurată și continuă, care ar trebui făcută întotdeauna printr-un proces CRO bine definit. În linii mari, include următorii pași:

Alegeți o variabilă

Pe măsură ce vă optimizați paginile web și e-mailurile, este posibil să descoperiți că există o serie de variabile pe care doriți să le testați. Dar pentru a evalua cât de eficientă este o schimbare, veți dori să izolați o variabilă independentă și să măsurați performanța acesteia, altfel, nu puteți fi sigur care dintre ele a fost responsabilă pentru schimbările de performanță.

Puteți testa mai multe variabile pentru o singură pagină web sau e-mail, doar asigurați-vă că le testați una câte una. Priviți diferitele elemente din resursele dvs. de marketing și alternativele lor posibile pentru design, formulare și aspect. Alte lucruri pe care le puteți testa includ liniile de subiect ale e-mailurilor, numele expeditorilor și diferite moduri de a vă personaliza e-mailurile.

Stabilește-ți ținta

Deși veți măsura o serie de valori pentru testul tuturor, alegeți o valoare principală pe care să vă concentrați înainte de a rula testul. De fapt, fă-o înainte de a configura a doua variantă. Aceasta este variabila ta dependentă. Gândiți-vă unde doriți să fie această variabilă la sfârșitul testului divizat. Puteți formula o ipoteză oficială și puteți examina rezultatele pe baza acestei predicții.

Configurați un control

Acum aveți variabila independentă, variabila dependentă și rezultatul dorit. Folosiți aceste informații pentru a configura versiunea nemodificată a ceea ce testați ca control. Dacă testați o pagină web, aceasta este pagina web nemodificată așa cum există deja. Dacă testați o pagină de destinație, acesta ar fi designul paginii de destinație și copia pe care le-ați utiliza în mod normal.

Împărțiți-vă grupul de testare, prin urmare, A și B

Pentru testele în care aveți mai mult control asupra audienței, cum ar fi e-mailurile, trebuie să testați cu două sau mai multe segmente de public egale pentru a avea rezultate concludente.

Run Test

Începeți testul și așteptați ca vizitatorii să participe! În acest moment, vizitatorii site-ului sau aplicației dvs. vor fi alocați aleatoriu fie controlului, fie variației experienței dvs. Interacțiunea lor cu fiecare experiență este măsurată, numărată și comparată pentru a determina performanța fiecăruia.

Cum să analizați rezultatele unui test A/B

Cele mai multe platforme de experimentare au analitice încorporate pentru a urmări toate valorile și KPI-urile relevante. Dar înainte de a analiza un raport de testare A/B, este important să înțelegeți următoarele două valori importante.

• Uplift: Diferența dintre performanța unei variații și performanța unei variații de bază (de obicei, grupul de control). De exemplu, dacă o variantă are un venit per utilizator de 5 USD, iar controlul are un venit per utilizator de 4 USD, creșterea este de 25%.
• Probabilitatea de a fi cel mai bun: șansa unei variații de a avea cea mai bună performanță pe termen lung. Aceasta este cea mai acționabilă măsură din raport, folosită pentru a defini câștigătorul testelor A/B. În timp ce creșterea poate varia în funcție de șansa pentru dimensiuni mici ale eșantionului, probabilitatea de a fi cel mai bun ia în considerare dimensiunea eșantionului. Probabilitatea de a fi cel mai bun nu începe să se calculeze până când au existat 30 de conversii sau 1.000 de eșantioane.

Testarea A/B a murit?

Deși este cu siguranță puternică, testarea A/B este fundamental defectuoasă în două moduri specifice:

1. Procesul de alegere a câștigătorului este manual. Acest lucru necesită atât timp cât și o provocare intelectuală.
2. Jumătate dintre vizitatori văd cea mai proastă variație până când alegeți un câștigător.

Începeți cu testul dvs. A/B astăzi

În prezent, marketingul funcționează pe statistici, iar testarea A/B vă poate ajuta să obțineți aceste informații. Deși este o metodă analitică utilă, poate fi ușor dificil să se efectueze un test A/B. Experții noștri în marketing vă pot ajuta să efectuați un test A/B pe site-ul dvs. web sau pe orice altă platformă media, astfel încât să puteți obține informații despre cum vă puteți îmbunătăți informațiile și vă deblocați întregul potențial.