Как проводить A/B-тестирование: контрольный список для сплит-тестирования

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, представляет собой эксперимент по определению того, какие из различных вариантов онлайн-опыта работают лучше, путем случайного представления каждой версии пользователям и анализа результатов. Он используется на веб-сайтах, в мобильных приложениях или в рекламе для проверки потенциальных улучшений по сравнению с контролируемой версией. A/B-тестирование может сделать гораздо больше, чем показать, как изменения могут повлиять на ваши конверсии в краткосрочной перспективе.

Тестирование избавляет от догадок при оптимизации веб-сайта и позволяет принимать решения на основе данных, которые переводят деловые разговоры с «мы думаем» на «мы знаем». Измеряя влияние изменений на ваши показатели, вы можете убедиться, что каждое изменение приводит к положительным результатам.

Лучшие инструменты A/B-тестирования, такие как VWO, optimized, convert, omniconvert и AB Taste, помогают маркетологам выяснить, какой дизайн веб-сайта, копия или функция продукта принесут наилучшие результаты для вашей компании. Существуют различные типы AB-тестирования, AB-тестирования веб-сайтов, AB-тестирования электронной почты и AB-тестирования контента, а также различные методы, такие как AB-тестирование Google Analytics и тестирование с использованием другого программного обеспечения AB-тестирования.

Преимущества A/B-тестирования

Вот некоторые существенные преимущества сплит-тестирования AB:

Это помогает снизить показатель отказов

Если ваши клиенты уходят с вашего сайта, другими словами, оставляя его без кликов, может помочь A/B-тестирование сайта. Будь то изменение заголовка, переформулировка призыва к действию или настройка макета дизайна, A/B-тестирование может помочь определить, что вызывает отказы. После запуска теста вы сможете увидеть некоторую статистику тестирования ab и увидеть, какой вариант вызвал наибольшее взаимодействие со стороны клиентов и наименьшее количество отказов.

Это помогает увеличить конверсию

A/B-тестирование выявляет, что конвертирует клиентов, а что нет. Представляя две версии вашего веб-сайта, A/B-тест может помочь отфильтровать то, что не находит отклика у вашей аудитории, и показать, что находит отклик и приносит больше конверсий.

Результаты A/B-тестирования легко понять

Результаты A/B-тестирования просты и относительно понятны. Изучите результаты и статистику тестирования AB, чтобы увидеть, какая страница, A или B, получила больше кликов клиентов и конверсий.

это недорого

A/B-тестирование — это довольно дешевый и простой способ продолжать совершенствовать свой цифровой маркетинг. Думайте об A/B-маркетинге как о способе подтверждения решений на вашем текущем веб-сайте. В долгосрочной перспективе окупаемость инвестиций может быть огромной, поскольку стоимость тестирования относительно невелика, но может привести к значительному увеличению потенциальных клиентов, продаж и доходов.

Как запустить A/B-тест?

Идея A/B-тестирования состоит в том, чтобы представить различный контент разным вариантам (группам пользователей), собрать их реакции и поведение пользователей и использовать результаты для создания продуктов или маркетинговых стратегий в будущем. A/B-тестирование теперь переходит от отдельного действия, которое проводится один раз в голубую луну, к более структурированному и непрерывному действию, которое всегда должно выполняться в рамках четко определенного процесса CRO. В широком смысле он включает следующие шаги:

Выберите переменную

Когда вы оптимизируете свои веб-страницы и электронные письма, вы можете обнаружить ряд переменных, которые нужно протестировать. Но чтобы оценить, насколько эффективно изменение, вам нужно выделить одну независимую переменную и измерить ее производительность, иначе вы не сможете быть уверены, какая из них отвечает за изменения в производительности.

Вы можете протестировать более одной переменной для одной веб-страницы или электронного письма, просто убедитесь, что вы тестируете их по одной за раз. Посмотрите на различные элементы ваших маркетинговых ресурсов и их возможные альтернативы по дизайну, формулировкам и макету. Другие вещи, которые вы можете протестировать, включают строки темы электронной почты, имена отправителей и различные способы персонализации ваших электронных писем.

Установите свою цель

Хотя вы будете измерять ряд метрик для каждого теста, выберите основную метрику, на которой следует сосредоточиться, прежде чем запускать тест. На самом деле, сделайте это еще до того, как настроите второй вариант. Это ваша зависимая переменная. Подумайте, где вы хотите, чтобы эта переменная находилась в конце сплит-теста. Вы можете высказать официальную гипотезу и изучить свои результаты, основанные на этом прогнозе.

Настройка элемента управления

Теперь у вас есть независимая переменная, зависимая переменная и желаемый результат. Используйте эту информацию, чтобы установить неизмененную версию того, что вы тестируете, в качестве контроля. Если вы тестируете веб-страницу, это неизмененная веб-страница, поскольку она уже существует. Если вы тестируете целевую страницу, это будет дизайн и текст целевой страницы, которые вы обычно используете.

Разделите свою тестовую группу, следовательно, A и B

Для тестов, в которых у вас есть больший контроль над аудиторией, например, с электронными письмами, вам нужно протестировать две или более равных аудиторий, чтобы получить окончательные результаты.

Запустить тест

Начните свой тест и ждите посетителей, чтобы принять участие! На этом этапе посетители вашего сайта или приложения будут случайным образом распределены либо по элементу управления, либо по варианту вашего опыта. Их взаимодействие с каждым опытом измеряется, подсчитывается и сравнивается, чтобы определить, как каждый работает.

Как анализировать результаты A/B-тестирования

Большинство экспериментальных платформ имеют встроенную аналитику для отслеживания всех соответствующих показателей и ключевых показателей эффективности. Но прежде чем анализировать отчет об A/B-тестировании, важно понять следующие две важные метрики.

• Подъем: разница между эффективностью варианта и эффективностью базового варианта (обычно контрольной группы). Например, если у одного варианта доход на пользователя составляет 5 долларов США, а у контрольного варианта доход на пользователя составляет 4 доллара США, повышение составит 25 %.
• Вероятность быть лучшим: вероятность того, что вариант будет иметь наилучшие результаты в долгосрочной перспективе. Это наиболее действенная метрика в отчете, используемая для определения победителя A/B-тестирования. В то время как повышение может варьироваться в зависимости от шанса для небольших размеров выборки, вероятность того, что она будет наилучшей, учитывает размер выборки. Вероятность быть лучшим не начинает рассчитываться до тех пор, пока не будет 30 конверсий или 1000 выборок.

A/B-тестирование мертво?

Несмотря на то, что A/B-тестирование, безусловно, является мощным инструментом, оно в корне ошибочно по двум причинам:

1. Процесс выбора победителя ручной. Это отнимает много времени и требует интеллектуального труда.
2. Половина посетителей видят худший вариант, пока вы не выберете победителя.

Начните с A/B-тестирования сегодня

Маркетинг в наши дни работает с инсайтами, и A/B-тестирование может помочь вам получить эти инсайты. Хотя это полезный аналитический метод, провести A/B-тестирование может быть немного сложно. Наши опытные маркетологи могут помочь вам провести A/B-тестирование на вашем веб-сайте или любой другой медиа-платформе, чтобы вы могли понять, как вы можете улучшить свои знания и полностью раскрыть свой потенциал.