10 greșeli uriașe pe care le fac marketerii în timpul testării separate

Pentru ca orice afacere să funcționeze eficient, o parte importantă este analiza și cercetarea de marketing pe care mulți antreprenori sunt predispuși să le rateze. Tendința de a vinde fără a lua în considerare ceea ce funcționează și ce nu determină creșterea site-ului. Blochează cerința mai profundă pentru cercetarea intensivă a pieței și, ca rezultat, pe termen lung, pierzi clienți. Cel mai bun mod de a efectua cercetarea clienților este testarea divizată.

De ce split test?

Testarea divizată sau testarea A/B, prin definiție, este o metodă de a efectua experimente controlate, dar aleatorii, cu scopul definitiv de a îmbunătăți traficul site-ului. Pentru a face totul mai simplu, este compararea a două versiuni ale aceleiași pagini pentru a determina care este mai eficientă. În mod ideal, vor exista doar una sau două diferențe între cele două versiuni pentru a identifica cu precizie eficiența.

Acțiunile comune precum conținutul, clicurile, completarea formularelor și achizițiile sunt analizate pentru a vedea ce variantă oferă rezultate mai bune unui obiectiv de marketing predefinit. Metodologiile comune de marketing utilizate sunt formularele de înscriere, paginile de înregistrare, butoanele de apel la acțiune sau redirecționarea către o altă pagină. Este dovedit că, chiar și o schimbare la fel de mică precum actualizarea unui cuvânt în CTA a contribuit la creșterea conversiilor cu 77%. Acest lucru demonstrează importanța efectuării testării separate pentru a îmbunătăți eficacitatea campaniilor dvs. de marketing.

Oricât de atrăgător ar părea, uneori, agenții de marketing sunt văzuți probabil că se plâng că obțin analize fals negative sau nu au putut nici măcar să genereze date adecvate. Dacă sunteți deranjat de testarea împărțită, sunt șanse să le efectuați în mod greșit. Iată o listă cu cele mai frecvente 10 greșeli pe care testerii sunt probabil să le facă împreună cu posibilele remedieri ale acestora.

Greșeli și remedieri despre care merită să știți

Pot exista o multitudine de erori atunci când un tester încearcă să înțeleagă o analiză divizată. Cele mai frecvente sunt notate mai jos.

1. Testare arbitrară

Cea mai mare problemă pe care cei mai mulți testeri sunt obligați să o facă este efectuarea unui test divizat fără un motiv. De exemplu, s-ar putea să vă temeți să testați dimensiunea butonului „îndemn la acțiune”, caz în care puteți proiecta variantele cu un accent specific. Dacă efectuați un test divizat doar de dragul acestuia, vă rugăm să vă abțineți, deoarece sunteți pe cale să fiți condamnat.

Remedierea: utilizați software-ul pentru hărți termice pentru a descoperi zonele potențiale care nu sunt foarte concentrate sau care nu atrag mult trafic. Efectuați un test divizat și formulați mai întâi o ipoteză. Acum, desfășurați încercarea și asigurați-vă că o desfășurați pentru faza corespunzătoare de timp, comparați noile seturi de date de hărți termice și analizați. Continuați să repetați până când obțineți rezultate satisfăcătoare.

2. Anularea testului devreme

Aceasta este o mare greșeală de începător pe care cei mai mulți testeri sunt obligați să o facă. Să presupunem că site-ul dvs. generează trafic ridicat și, prin urmare, în decurs de 3 zile de la testul divizat, veți genera o încredere de 98% și aproximativ 250 de conversii pe variantă și reușiți testul. Aici testul dvs. obține un rezultat fals pozitiv, deoarece nu ați ținut cont de parametrul de sezonalitate și chiar și în ce zi a săptămânii în care efectuați testul poate duce la variații semnificative ale curbei testului.

Remedierea: Un alt parametru important pentru orice analiză statistică este dimensiunea eșantionului luat. Pentru a obține rezultate adecvate, asigurați-vă că luați dimensiunea eșantionului suficient de mare, adică. 100 sau 1000 de conversii. O dimensiune prea mică a eșantionului prelevat poate duce la implicații greșite.

3. Testarea cu mai multe elemente

Analiza cartografierii site-ului web ar putea sugera că există mai mult de o zonă care trebuie concentrată, dar efectuarea mai multor teste în același timp nu ajunge nicăieri.

Este întotdeauna mai bine să optați pentru testul split în loc de unul multivariat. Acest lucru se datorează faptului că, atunci când efectuați un test împărțit pe două pagini având diferențe doar într-un singur parametru, este ușor să judecați care pagină funcționează mai bine.

Remedierea: Cu toate acestea, în cazul testării multivariate, presupuneți că testați patru pagini web diferite cu doi sau trei parametri diferiți. În acest caz, atunci când colectați datele, nu puteți remedia factorul decisiv. În astfel de ocazii, trebuie să comparați datele din toate paginile și, de asemenea, să analizați corelația dintre diferiți parametri.

4. Concentrarea doar pe conversiile de trafic

Când testați un anume sau câțiva parametri, asigurați-vă că aveți rădăcini adânci în loc să vă gândiți doar pe termen scurt. Aceasta înseamnă că, dacă observați că anumite modificări adună mai mult trafic pe site-ul dvs., nu vă mulțumiți. Dacă traficul mare cuprinde clienți de calitate scăzută, atunci acest lucru ar putea avea în cele din urmă rezultate negative pentru afacerea dvs.

Remedierea: Deci, ori de câte ori optați pentru un test divizat, verificați valoarea de conversie, apoi corelați acel trafic cu clienții potențiali reali și vedeți câți generează clienți potențiali.

5. Optarea pentru o ipoteză aleatorie sau pur și simplu urmați orbește practicile de testare împărțită

Un test statistic nu are semnificație fără o ipoteză adecvată. Așadar, înainte de a vă pierde timpul la efectuarea unui test, asigurați-vă că aveți o ipoteză corectă. În cazul în care nu sunteți sigur de credibilitatea ipotezei dvs., mergeți la studii de piață, analizați rezultatele pentru variabila aleasă, verificați strategia concurenților și cunoaște-ți clienții vizați.

Soluția: De asemenea, în timp ce verificați strategiile concurenților, asigurați-vă că nu optați pentru a le urma orbește. Ceea ce a funcționat pentru altcineva nu va funcționa pentru tine. Verificați strategiile concurenților dvs., dar, în același timp, cunoașteți-vă propriile USP-uri și elaborați strategii în consecință.

6. Eliminarea variabilelor de confuzie

Variabilele de confuzie sunt acele elemente care nu fac parte din parametrii semnificativi ai ipotezei și care sunt susceptibile să vă strice rezultatele testului. Unele dintre acestea includ lansări de noi produse, lansări de campanii de marketing și reproiectarea site-ului web.

Acest lucru se întâmplă în general atunci când modificați unii parametri de testare la mijlocul testului pentru a genera o variație mai semnificativă. Acest lucru ar putea genera trafic din locuri din afara grupului dvs. țintă potențial.

Remedierea: atunci când efectuați un test împărțit, asigurați-vă că eliminați astfel de variabile de confuzie și asigurați-vă că restul factorilor rămân constanți pe tot parcursul testului.

7. Testarea doar a modificărilor incrementale

Există o diferență semnificativă între modul în care funcționează site-urile mari și modul în care restul micilor antreprenori trebuie să se ocupe de asta. Pentru site-urile web mari, câteva minute de modificări incrementale pot duce la generarea de rentabilitate mare a investiției. Dar pentru startup-uri și companii mai mici, această activitate poate să nu dea rezultatele așteptate. De exemplu, nu este destul de fezabil să testați culoarea site-ului sau butonul CTA și diferitele sale nuanțe, deoarece va adăuga foarte puțin la liftingul general al site-ului.

Remedierea: testele împărțite oferă îmbunătățiri minime, dar asta nu va oferi o cifră de afaceri semnificativă în cazul întreprinderilor mici. Așa că nu vă concentrați doar pe schimbări progresive, ci concentrați-vă pe creșteri uriașe de performanță. Ceea ce va fi necesar este să mergem spre o schimbare radicală la nivel general. Aceasta este mai intensă decât o tehnică de testare A/B îngustă. Acest lucru poate presupune o reproiectare majoră a paginii, care poate necesita eforturi substanțiale. De asemenea, este important să rețineți că, din cauza mai multor elemente care sunt reproiectate, ar putea fi dificil de observat care element anume a dus la o creștere a traficului după ce pagina reproiectată este live.

8. Efectuarea unui test divizat chiar și fără trafic

Dacă conduceți afacerea de doar câteva luni, este recomandat să obțineți un trafic mai mare, înainte de a începe să rulați un test de split. Pentru startup-uri și noi întreprinderi, efectuarea de teste separate cu câțiva utilizatori beta va fi ineficientă. Testarea diferitelor ipoteze este un joc de semnificație statistică realizat de un eșantion optim. Dar dacă nu aveți un eșantion adecvat, acest obiectiv de bază nu va fi îndeplinit.

Remedierea: mergeți la testarea divizată numai când ați îndeplinit 3 condiții distincte

1- Aveți un eșantion reprezentativ adecvat

Testarea trebuie să se desfășoare pe o durată de 3-4 săptămâni pentru a satisface diverse perioade de vânzare. Anularea testării înainte de aceasta nu va descrie testarea universală, mai degrabă va arăta un rezultat al testării selective/ciclice.

2- Aveți o dimensiune suficientă a eșantionului

Un site web cu peste 1000 de tranzacții (clienți potențiali, înscrieri sau abonamente) poate face un test A/B într-o lună pentru a îmbunătăți traficul. Factori precum rata de conversie, numărul total de vizite și tranzacția generală vor determina cât ar trebui să fie dimensiunea adecvată a eșantionului.

3- Când atingeți o valoare p

Odată ce punctele # 2 și 3 sunt îndeplinite, este important să ne uităm la valoarea p (după o concepție greșită comună, valoarea p nu este probabilitatea ca B să fie mai mare decât A). De obicei, un nivel acceptabil de semnificație este de 5% (sau 1 din 20 de ori, eșantionul va arăta un rezultat extrem, având în vedere că ipoteza nulă este adevărată)

9. Testele nu rulează săptămâni întregi

Pentru ca testele împărțite să dea rezultate adecvate, parametrii sezonieri, săptămânali și chiar diurni contează. Prin urmare, perioada de timp necesară pentru testul divizat trebuie aleasă cu grijă. Nu luarea în considerare a testului de săptămâni întregi va denatura rezultatele, ceea ce ar putea arăta imaginea corectă a rezultatului testării

Remedierea: De exemplu, dacă sunteți proprietarul unui site de comerț electronic, atunci în weekend populația vizată este mai înclinată către produsele dvs., în timp ce în zilele de luni sau în orele de vârf din zilele lucrătoare site-ul dvs. ar putea să nu genereze trafic adecvat. Deci, asigurați-vă că terminați testul în aceeași zi cu începutul. Acest lucru vă asigură că testați o săptămână întreagă într-o singură iterație. Acest lucru se va alinia, de asemenea, cu recomandarea noastră anterioară - efectuarea de teste pentru o durată de 2-3 săptămâni

10. Datele de testare nu sunt trimise la Google Analytics

Valorile de conversie arată în general date medii, iar în lumea marketingului mediile mint. Nu puteți obține niciodată o imagine completă dacă lucrați doar cu date procentuale. Acest lucru se datorează faptului că timpul, sezonalitatea, fazele diurne și mulți alți factori contribuie la un grafic adecvat al clienților.

Remedierea: Deci, dacă ați furnizat o cantitate semnificativă de date, trimiteți-o la Google Analytics. Rulați segmente avansate și rapoarte personalizate. Rezultatele vă vor arăta calea pentru a rula teste avansate și s-ar putea să vă faceți o idee despre unde să faceți testarea site-ului dvs. de acolo. Utilizarea noilor funcții GA permite agenților de marketing să ruleze până la 20 de date de testare A/B simultan analizate. Asigurați-vă că utilizați un parametru personalizat distinct (sau o variabilă personalizată în modul clasic GA) pentru un experiment activ. Instrumente precum Optimizely Classic pot ajuta în acest caz.

Pentru a rezuma

Marketingul și analiza de afaceri sunt destul de complexe în felul lor. Deci, în loc să verificați ce fac alții sau să folosiți cele mai comune strategii de testare, mergeți pe calea inteligentă și adoptați testarea A/B rentabilă pentru a crește rentabilitatea investiției din strategiile dvs. de marketing.