fbpx

A/B тесты для веб-ресурсов. Инструменты эффективного интернет-маркетинга.

а б тесты для веб ресурсов инструменты эффективного интернет маркетинга

Маркетологи создают целевые страницы, пишут копии по электронной почте или разрабатывают кнопки призыва к действию. Может возникнуть соблазн использовать интуицию, чтобы предсказать, что заставит людей нажимать и конвертировать.

Основывать маркетинговые решения на «чувстве» может быть довольно вредно для результатов. Лучше проводить A/B тест, иногда называемый сплит-тестом.

Разные аудитории веб-ресурсов ведут себя по-разному. То, что работает для одной компании, может не обязательно работать для другой. Фактически, эксперты по оптимизации коэффициента конверсии (CRO) ненавидят термин «лучшие практики», потому что они на самом деле не всегда могут быть лучшими для вас.

A/B тесты также могут быть сложными. Если вы не будете осторожны, вы можете сделать неверные предположения о том, что нравится людям и что заставляет их щелкать. Решения, которые могут легко дезинформировать другие части вашей стратегии.

Продолжайте читать, чтобы узнать, как проводить A/B тестирование до, во время и после сбора данных, чтобы вы могли принимать наилучшие решения на основе ваших результатов.

Для запуска A/B теста вам нужно создать две разные версии одного фрагмента контента с изменениями в одной переменной . Затем вы покажете эти две версии двум аудиториям одинакового размера. Далее проанализируете, какая из них работала лучше в течение определенного периода времени, достаточно долго, чтобы делать точные выводы о ваших результатах.

две версии в а б тесте

A/B тестирование помогает маркетологам наблюдать, как одна версия маркетингового контента работает вместе с другой. Вот два типа A/B тестов, которые вы можете провести, чтобы повысить коэффициент конверсии вашего сайта. 

Пример 1: Тест пользовательского опыта.

Возможно, вы захотите узнать, улучшит ли переход по определенной кнопке призыва к действию (CTA) вверху вашей домашней страницы вместо удержания ее на боковой панели показатель кликов.

Чтобы проверить эту теорию, вы должны создать другую, альтернативную веб-страницу, отражающую это изменение размещения CTA. Существующий дизайн, или «контроль» – это Версия A.

Версия B является «претендентом». Затем вы протестируете эти две версии, показав каждой из них определенный процент посетителей сайта. В идеале, процент посетителей, видящих ту или иную версию, одинаков.

Пример 2: тестирование дизайна.

Возможно, вы хотите узнать, может ли изменение цвета вашей кнопки «призыв к действию» (CTA) увеличить рейтинг кликов.

Чтобы протестировать эту теорию, вы должны разработать альтернативную кнопку CTA с другим цветом кнопки, которая приведет к той же целевой странице, что и элемент управления. Если вы обычно используете красную кнопку с призывом к действию в своем маркетинговом контенте, и зеленый вариант получает больше кликов после A/B теста, это может быть целесообразным. Изменив теперь цвет по умолчанию ваших кнопок призыва к действию на зеленый, вы увеличите количество кликов по ней.

Преимущества A/B тестирования.

Такой анализ имеет множество преимуществ для маркетинговой команды, в зависимости от того, что именно вы решите протестировать. Прежде всего, однако, эти тесты ценны для бизнеса, потому что они дешевы, но высоко ценятся.

Допустим, вы нанимаете создателя контента с зарплатой 50 000 долларов в год. Он публикует пять статей в неделю для блога компании, всего 260 статей в год. Если в среднем пост в блоге компании генерирует 10 потенциальных клиентов, можно сказать, что создание 10 потенциальных клиентов для бизнеса стоит чуть более 192 долларов. Зарплата в 50 000 долларов ÷ 260 статей = 192 доллара на статью. Это солидный кусок изменений.

Теперь, если вы попросите этого создателя контента потратить два дня на разработку A/B теста для одной статьи вместо того, чтобы писать две статьи за этот период времени, вы можете сэкономить 192 доллара, потому что вы публикуете на одну статью меньше. 

Но если этот A/B тест обнаружит, что вы можете увеличить коэффициент конверсии каждой статьи с 10 до 20 потенциальных клиентов, вы просто потратили 192 доллара, чтобы потенциально удвоить количество клиентов, которых ваш бизнес получает из вашего блога.

Если тест не пройден, вы, конечно, потеряли 192 доллара, но теперь вы можете сделать следующий тест A/B еще более полезным. Если этот второй тест удвоит коэффициент конверсии вашего блога, вы в конечном итоге потратили $ 284, чтобы потенциально удвоить доход вашей компании. Независимо от того, сколько раз ваш A/B тест не пройден, его конечный успех почти всегда перевесит затраты на его проведение.

Полный комплект A/B тестирования для маркетологов.

Есть много типов сплит-тестов, которые вы можете запустить, чтобы в итоге эксперимент оправдал себя. Вот несколько общих целей, которые маркетологи ставят перед своим бизнесом при A/B тестировании:

  • Увеличение посещаемости веб-сайта. Тестирование различных записей блога или заголовков веб-страниц может изменить количество людей, которые нажимают на этот гиперссылку, чтобы попасть на ваш сайт. Это может увеличить трафик сайта в результате.
  • Более высокий коэффициент конверсии. Тестирование различных местоположений, цветов или даже привязанного текста на ваших CTA может изменить количество людей, которые нажимают эти CTA, чтобы попасть на целевую страницу. Это может увеличить количество людей, которые заполняют формы на вашем веб-сайте, отправляют свои контактные данные вам и «превращаются» в потенциальных клиентов.
  • Более низкий показатель отказов. Если посетители вашего сайта быстро уходят после посещения вашего сайта, тестирование различных представлений в блогах, шрифтов или изображений функций может снизить этот показатель отказов и удержать больше посетителей.
  • Корзина с оставленным товаром. Согласно исследованию MightyCall, от 40% до 75% клиентов оставляют товар в корзине, так и не оплатив его. Тестирование различных фотографий продуктов, изменение дизайна страниц оформления заказа может снизить этот показатель отказа.

Теперь давайте пройдемся по контрольному списку для настройки, запуска и измерения A/B теста.

Как проводить A/B тестирование.

 а б тест

Давайте рассмотрим шаги, которые нужно предпринять, прежде чем вы начнете A/B тест.

1. Выберите одну переменную для проверки.

Оптимизируя свои веб-страницы и электронные письма, вы можете обнаружить, что есть ряд переменных, которые вы хотите проверить. Но чтобы оценить, насколько эффективным является изменение, вам нужно выделить одну «независимую переменную» и измерить ее производительность. В противном случае вы не можете быть уверены, какая из них ответственна за изменения в производительности.

Вы можете проверить более одной переменной для одной веб-страницы или электронной почты; просто убедитесь, что вы тестируете их одинаково.

Посмотрите на различные элементы в ваших маркетинговых ресурсах и их возможные альтернативы для дизайна, формулировки и макета. Другие вещи, которые вы можете проверить, включают в себя темы письма, имена отправителей и различные способы персонализации ваших писем.

Имейте в виду, что даже простые изменения, такие как изменение изображения в вашей электронной почте или слов на кнопке призыва к действию, могут привести к значительным улучшениям. 

Примечание. В некоторых случаях более целесообразно тестировать несколько переменных, а не одну. Этот процесс называется многомерным тестированием. 

2. Определите вашу цель.

Несмотря на то, что вы будете измерять количество показателей для каждого теста, выберите из них основной, на котором вы должны сосредоточиться. Сделайте это прежде, чем запускать тест. Это ваша «зависимая переменная».

Подумайте, где вы хотите, чтобы эта переменная была в конце сплит-теста. Вы можете сформулировать официальную гипотезу и проверить свои результаты на основе этого прогноза.

Если вы подождете до тех пор, пока не подумаете о том, какие показатели важны для вас, каковы ваши цели и как предлагаемые изменения могут повлиять на поведение пользователя. Вы не сможете настроить тест наиболее эффективным способом.

3. Создайте «контроль» и «претендента».

Теперь у вас есть независимая переменная, зависимая переменная и желаемый результат. Используйте эту информацию, чтобы установить неизмененную версию того, что вы тестируете, как свой «контроль». Если вы тестируете веб-страницу, это неизмененная, поскольку она уже существует. Если вы тестируете целевую страницу, это будет дизайн и копия целевой страницы, которую вы обычно используете.

Оттуда создайте вариант или «претендента». Это веб-сайт, целевая страница или электронная почта, которые вы протестируете против своего контроля. 

4. Разделите группы образцов на равные и случайные.

Для тестов, где у вас есть больший контроль над аудиторией, как с электронными письмами, вам нужно тестировать с двумя или более равными аудиториями. Так удастся получить окончательные результаты.

5. Определите размер вашей выборки, если это применимо.

То, как вы определяете размер выборки, также зависит от вашего инструмента A/B тестирования, а также от типа вашего A/B теста.

Если вы проводите A/B тестирование электронной почты, вы, вероятно, захотите отправить тест в меньшую часть списка, чтобы получить статистически значимые результаты. В конце концов, вы выберете победителя и отправите выигрышный вариант остальной части списка. 

Если вы являетесь клиентом HubSpot Enterprise, вам пригодится помощь в определении размера группы образцов с помощью ползунка. Это позволит вам выполнить 50/50 A/B тест любого размера выборки. Хотя для всех остальных разделений выборки требуется список не менее 1000 получателей.

 а б тест проверка двух вариантов

Если вы тестируете что-то, что не имеет ограниченной аудитории, например, веб-страницу, то длительность выполнения теста напрямую повлияет на размер выборки.

Вам нужно будет позволить вашему тесту пройти достаточно долго, чтобы получить значительное количество просмотров, иначе будет трудно определить, была ли статистически значимая разница между этими двумя вариантами.

6. Решите, насколько значительными должны быть ваши результаты.

После того, как вы выбрали целевой показатель, подумайте о том, насколько значительными должны быть ваши результаты, чтобы оправдать выбор одного варианта из другого. Статистическая значимость является очень важной частью процесса A/B тестирования, которая часто неправильно понимается. 

Чем выше процент уровня достоверности, тем больше вы можете быть уверены в своих результатах. В большинстве случаев вам нужен минимальный уровень достоверности 95%, предпочтительно даже 98%. Особенно если это был эксперимент, требующий много времени. Однако иногда имеет смысл использовать более низкий уровень достоверности, если вам не нужно, чтобы тест был настолько строгим.

7. Убедитесь, что вы проводите только один тест за раз в любой кампании.

Тестирование более чем одной вещи для одной кампании — даже если она не относится к одному и тому же активу — может осложнить ваши результаты. Например, если вы проводите A/B тестирование кампании электронной почты, которая направляется на целевую страницу одновременно с A/B тестированием этой целевой страницы. Как узнать, какое изменение вызвало увеличение количества потенциальных клиентов?

На что обращать внимание во время A/B теста.

Давайте рассмотрим шаги, которые нужно предпринять во время вашего A/B теста.

1. Используйте инструмент A/B тестирования.

Чтобы провести A/B тестирование на своем веб-сайте или в электронном письме, вам необходимо использовать инструмент A/B тестирования. 

Для клиентов, не являющихся пользователями HubSpot Enterprise, другие варианты включают эксперименты Google Analytics , которые позволяют вам протестировать до 10 полных версий одной веб-страницы и сравнивать их производительность с использованием случайной выборки пользователей.

2. Проверьте оба варианта одновременно.

Время играет важную роль в результатах вашей маркетинговой кампании, будь то время суток, день недели или месяц года. 

Если бы вы запускали версию A в течение одного месяца, а версию B — через месяц, как бы вы узнали, было ли изменение производительности вызвано другим дизайном или другим месяцем?

Когда вы запускаете A/B тесты, вам нужно запускать два варианта одновременно, в противном случае вы можете остаться без ответа.

Единственное исключение здесь, если вы сами тестируете время, например, находите оптимальное время для отправки электронных писем. Это отличная вещь для тестирования. В зависимости от того, что предлагает ваш бизнес и кто ваши подписчики, оптимальное время для взаимодействия с подписчиком может значительно различаться в зависимости от отрасли и целевого рынка.

3. Дайте A/B тесту достаточно времени для получения полезных данных.

Опять же, вам нужно убедиться, что вы позволили вашему тесту пройти достаточно долго, чтобы получить значительный размер выборки. В противном случае, будет трудно сказать, была ли статистически значимая разница между этими двумя вариантами.

Сколько это – «достаточно долго»? В зависимости от вашей компании и того, как вы выполняете A/B тестирование, получение статистически значимых результатов может произойти за часы … или дни … или недели. 

Большая часть того, сколько времени нужно для получения статистически значимых результатов, зависит от того, сколько трафика вы получаете. Если ваш бизнес не получает много трафика на ваш сайт, вам потребуется гораздо больше времени для запуска A/B теста.

4. Попросите отзывы реальных пользователей.

A/B тестирование во многом связано с количественными данными. Но это не обязательно поможет вам понять, почему люди совершают определенные действия, а другие нет. Во время выполнения A/B теста, почему бы не собрать качественные отзывы реальных пользователей?

Один из лучших способов узнать мнение людей – опрос. Вы можете добавить форму на вашем сайте, которая спрашивает посетителей, почему они не нажимают на определенный CTA, или опрос на ваших страницах благодарности, который спрашивает посетителей, почему они нажали кнопку или заполнили форму.

Например, вы можете обнаружить, что многие люди нажимали на призыв к действию, ведя их к электронной книге, но как только они увидели цену, они не обратились. Такая информация поможет вам понять, почему ваши пользователи ведут себя определенным образом.

После A/B теста.

Наконец, давайте рассмотрим шаги, которые необходимо предпринять после вашего A/B теста.

1. Сконцентрируйтесь на метрике цели.

Несмотря на то, что вы будете измерять несколько показателей, сосредоточьтесь на этом показателе основной цели, когда будете анализировать.

Например, если вы протестировали два варианта электронного письма и в качестве основного показателя выбрали потенциальных клиентов, не увлекайтесь открытым рейтингом или рейтингом кликов. Вы можете увидеть высокий рейтинг кликов и низкий коэффициент конверсии, и в этом случае вы можете выбрать вариант с более низким рейтингом кликов.

2. Измерьте значимость ваших результатов, используя наш A/B тестовый калькулятор.

Теперь, когда вы определили, какой вариант работает лучше всего, пришло время определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми. Другими словами, достаточно ли они, чтобы оправдать изменение?

Чтобы выяснить это, вам необходимо провести тест статистической значимости. Вы можете сделать это вручную или с помощью сервисов.

Если вы будете пользоваться калькулятором, то процесс будет следующим. Для каждого протестированного варианта вам будет предложено ввести общее количество попыток, например, отправленных писем или просмотренных показов. Затем введите количество достигнутых целей — обычно вы будете смотреть на клики, но это могут быть и другие типы конверсий.

 а б тест по типам конверсий

Калькулятор выдаст уровень достоверности ваших данных для выигрышного варианта. Затем сравните это число со значением, которое вы выбрали для определения статистической значимости.

3. Действуй, основываясь на своих результатах.

Если один вариант статистически лучше другого, у вас есть победитель. Завершите свой тест, отключив проигрышный вариант в своем инструменте A/B тестирования.

Если ни один из вариантов не является статистически лучшим, вы только что узнали, что проверенная переменная не повлияла на результаты, и вам придется пометить тест как неокончательный. В этом случае придерживайтесь оригинального варианта или запустите другой тест. Вы можете использовать ошибочные данные, чтобы помочь вам определить новую итерацию в вашем новом тесте.

В то время как A/B тесты помогают вам влиять на результаты в каждом конкретном случае, вы также можете применять уроки, которые вы извлекаете из каждого теста, и применять их в будущих усилиях.

Например, если вы провели A/B тестирование в своем почтовом маркетинге и неоднократно обнаруживали, что использование чисел в строках темы электронной почты приводит к повышению рейтинга кликов, возможно, вы захотите использовать эту тактику в большинстве своих электронных писем.

4. Запланируйте следующий А/Б тест.

A/B тест, который вы только что закончили, возможно, помог вам найти новый способ сделать ваш маркетинговый контент более эффективным. Не останавливайтесь на этом. Всегда есть место для большей оптимизации.

Вы даже можете попробовать провести A/B тест на другой функции той же веб-страницы или электронной почты, на которой вы только что провели тест. 

Например, если вы только что протестировали заголовок на целевой странице, почему бы не сделать новый тест для основного текста? Или цветовой схемы? Или изображения? Всегда следите за возможностями повышения конверсии и потенциальных клиентов.

A/B тестирование позволяет понять, какой контент и маркетинг хочет видеть ваша аудитория. Начните A/B тестирование сегодня!

По материалам сайта: https://blog.hubspot.com

💵 Когда А/Б тестирование – это плохая идея?

Если нет конкретной цели.

💵 Что такое нулевая гипотеза?

Это гипотеза о том, что любая разница в результатах является результатом ошибки выборки или стандартного отклонения.

✔️ Сколько посещений страницы мне нужно, чтобы получить хорошие результаты с A/B тестированием?

Прежде чем вы сможете проверить результаты A/B теста, вы должны убедиться, что он достиг статистической значимости. Во многих сервисах есть специальный калькулятор.

✔️ Влияет ли A/B тестирование на SEO?

Да, оно повышает юзабилити и посещаемость. Это часть сео-продвижения.

Опыт маркетологов: самые полезные A/B тесты для сайтов.

опыт маркетологов самые полезные a b тесты для сайтов

Как только вы начинаете тестировать различные элементы ваших маркетинговых кампаний, от текстовой рекламы на платных сайтах до целевых страниц и строк электронной почты, вы понимаете, что лучшие практики A/B тестирования – лишь приблизительный ориентир.

Вы никогда не знаете, что будет работать с вашей аудиторией, пока вы не протестируете это.

Когда я слышу про A/B тесты с удивительными результатами, мне всегда хочется проверить их, узнать, такие ли они полезные и для моих кампаний и настройки сайтов. Поэтому я попросил 23 маркетологов ответить на один вопрос:

Каков самый удивительный или захватывающий результат, которого вы когда-либо достигли в A/B тесте?

Вы можете прочитать их ответы ниже. Я надеюсь, что вы найдете эти тесты такими же полезными и вдохновляющими, как и я! 

Читайте дальше, чтобы узнать, что вы должны тестировать и какие сумасшедшие результаты вы можете ожидать, когда будете делать …

Аарон Леви: где ваша форма находится на целевой странице?

Многие из лучших результатов тестирования AB, которые я проводил в своей карьере цифрового маркетинга, были получены в результате тестирования вещей, которые не обязательно вписываются в лучшие практики. 

Самый захватывающий результат, который я увидел в тесте A/B, пришел от простого перемещения формы на целевой странице со стандартной правой стороны в центр LP.

До слева, после справа. Изображения и цвета удалены для защиты клиента:

лендинг а б тест

Существующая целевая страница была уже довольно тщательно оптимизирована и имела коэффициент конверсии около 11%. Сделав простое изменение и переместив форму в центр, мы смогли увеличить коэффициент конверсии почти на 50% до уровня чуть менее 16%. Неплохо для того, чтобы идти против зерна!

Аарон Леви занимается цифровым маркетингом с 2007 года, проводя дни и много ночей в качестве менеджера по работе с клиентами PPC в поисковом агентстве SEER Interactive в Филадельфии. Он лунно светит как подражатель пивоваров / велосипедистов / хоккейных звезд и пишет обо всем.

А.Дж. Кон: небольшие A/B тесты могут оказать глубокое влияние.

Еще в 2007 году я проверил начальную капитализацию URL в объявлениях Google Ads, ранее известный как Google AdWords, и добился 53% повышения рейтинга кликов. 

Тест был прост. Я создал две точные объявления, кроме URL. В одном я использовал стандарт www.sitename.com, в то время как другой использовал начальную капитализацию и выглядел как www.SiteName.com. Я повторял этот тест много раз и всегда видел положительный подъем.

К сожалению, Google исключил этот тип отображения URL. Однако в то время он подтвердил, что небольшие изменения могут оказать глубокое влияние, и заинтересовал меня тем, как пользователи «смотрят» на результаты поиска. 

AJ Kohn — владелец Blind Five Year Old, фирмы по интернет-маркетингу в Сан-Франциско, специализирующейся на поиске. Он опытный менеджер по маркетингу с успешным послужным списком, охватывающим 20 лет. AJ сочетает глубокое понимание поискового маркетинга со страстью к стратегии и итеративной разработке продукта. Он объединяет дизайн и пользовательский опыт с количественным анализом. 

Брэд Геддес: ваши A/B тесты не должны быть идеальными.

Я работал с клиентом, у которого была ужасная целевая страница. Она не была хорошо разработана, и вам пришлось нажать на кнопку, чтобы перейти на ужасную страницу формы для преобразования. 

Я умолял их создать новую страницу и, по крайней мере, поместить чистую форму на целевую страницу. Они вернулись со страницей, которая все еще не была красивой, и их ужасная форма была просто встроена в страницу. Новая версия увеличила прибыль сайта на 76%.

Вот тогда мой перфекционистский мозг понял: не нужно быть идеальным. Чтобы достичь больших результатов, все, что вам нужно сделать, это лучше, чем вы есть в настоящее время. 

Брэд Геддес — основатель Certified Knowledge, платформы для обучения и инструментария PPC. Он является автором Advanced Google AdWords и официальным руководителем семинара Google AdWords. 

Брэд Шорр: небольшие изменения меняют значение.

Что касается рекламы PPC, мы никогда не перестанем удивляться тому, как небольшие изменения в акценте могут привести к огромному улучшению количества переходов по ссылкам. Вот пример с прошлой недели. Мы проверяли эти призывы к действию:

A. Получите 10 $ с первой покупки. Бронируйте онлайн сейчас!

B. Получи дополнительно 10 долларов. Бронируйте онлайн сейчас. 

CTR удвоился с опцией B. Просто для справки, мои деньги были на A.

Брэд Шорр — директор по контенту и социальным сетям Straight North агентства интернет-маркетинга с полным спектром услуг, расположенного в Чикаго. Он часто пишет о SEO, копирайтинге и контент-маркетинге.  

Крис Костецки: больше шагов, не меньше!

Самое удивительный результат, который я получил от A/B-теста, был, когда я тестировал 2 целевые страницы. Элемент управления добавлял в корзину параметры по сравнению со страницей, которая позиционировала продукт, но находилась на расстоянии одного клика от фактического продукта. 

У него был более высокий коэффициент конверсии + 18% при достигнутой статистической значимости 95% и более высокий AOV. Это помогло нам понять, где мы привлекали трафик в процессе покупки. В результате мы смогли использовать полученные данные, чтобы лучше позиционировать другие продукты перед продажей.

Крис Костецки работает в поиске с 2006 года, а в маркетинге с 1997 года. Он создал продукт PPC для малого бизнеса в дополнение к продукту каталога Yellow Page, а также работал менеджером PPC в агентстве, обслуживающем клиентов электронной коммерции, до того, как занял свою нынешнюю должность. поиск аналитик — хаус в  Keurig Inc. 

Crystal O’Neill: не стоит недооценивать ценность великой прессы!

У нас был клиент, показанный на «Доброе утро, Америка», «GMA». Мы хотели использовать авторитет и прессу из шоу. Мы решили сначала провести А/B тестирование рекламы в наших фирменных кампаниях с лозунгом «Популярные на доброе утро в Америке» по сравнению с нашим обычным объявлением с лозунгом «Официальный сайт». 

Объявления с слоганом GMA выиграли для CTR и коэффициента конверсии. В этом нет ничего удивительного — мы ожидали, что эти результаты обеспечат доверие и признание GMA.

Основываясь на этом первоначальном A/B тесте, мы развернули аналогичные проверки для наших некоммерческих кампаний. Почти во всех тестах реклама «Featured on GMA» снова выиграла. Опять же, не слишком удивительно.

Вот удивительная часть. Сегмент GMA транслировался почти 3 года назад, и после многих раундов A/B тестирования варианты рекламы, содержащие «Featured on GMA», продолжают оставаться наиболее эффективными. Вот пример недавних результатов объявления:

пример результатов объявления

Кристал Андерсон О’Нил является руководителем подразделения PPC в  интерактивном агентстве  SEER , расположенном в Филадельфии. Она начала свою карьеру в PPC в начале 2006 года и управляла международными счетами PPC в разных платформах и отраслях, с ежемесячным бюджетом от четырех до шести цифр. 

Фрэнсис Шовлин: тестирование новой кнопки призыва к действию.

Получилось поднять конверсию, просто протестировав новую кнопку призыва к действию. Для этого клиента у нас не было ресурсов для создания и тестирования всех новых страниц. Мы решили попробовать разделить трафик между двумя разными дизайнами кнопок.

а б тест два варианта цвета кнопки

Мы провели A/B тест всего за семь недель, и в итоге смогли повысить коэффициент конверсии форм на 11%.

результат а б теста цвета кнопки

Мой совет: никогда не забывайте проверять самые маленькие элементы. Вы можете легко увеличить свои конверсии и доход даже при ограниченных ресурсах.

Фрэнсис Шовлин последние 2 года – менеджер по работе с клиентами PPC в интерактивной команде SEER. 

Грег Мейерс: длинная форма конверсии бьет короткую форму конверсии.

Я видел много интересных результатов A/B-тестирования за эти годы, в том числе несколько, которые противоречили бы многим очевидным методам оптимизации. Тем не менее, был один случай, когда «чрезмерное содержание» одержало верх над «удобством использования и конверсией». 

Я обратился к одному из моих клиентов по маркетингу в PPC с просьбой создать новую целевую страницу, которая включала бы «гибридную модель», состоящую из наиболее важных аспектов продукта, который они продавали. 

Это было удивительно трудно продать клиенту. Он сказал мне, что, хотя он понимает стратегию, его аудитория скорее будет читать десятки страниц, чем все это в компактном, легко читаемом и удобном для монетизации формате.

Конечный результат: новая целевая страница имела более высокий показатель отказов и меньшую конверсию по сравнению с существующей. Этот опыт преподал мне один урок. Продолжайте A/B тестирование и слушайте своих клиентов !!!!

Грег Мейерс является основателем Afterclicks Interactive и автором SemGeek.com.

Джефф Аллен: целевая страница рабочего стола превосходит целевую страницу для мобильных устройств.

Настольная версия целевой страницы значительно превзошла целевую страницу для мобильных устройств в месячный тест A/B. Версия для настольных компьютеров конвертировала трафик в число потенциальных клиентов примерно на 15%, в то время как страница для мобильных устройств – примерно на 11%. Это просто доказывает, что вы должны тестировать все, и это распространяется на внедрение лучших практик.

Джефф Аллен работает в интернет-маркетинге с мая 2000 года. Он руководил разработкой собственной платформы электронного маркетинга, руководил более чем 12 миллионами потенциальных клиентов, участвовал в двух слияниях, а его работа привела к многомиллионной продаже агентство. Сейчас он работает в Hanapin Marketing. в качестве директора по работе с клиентами и является ведущим участником их блога, PPCHero.com.

Джо Кершбаум: не поддавайтесь желанию следовать передовому опыту.

Со временем я узнал, что A/B тестирование наполнено сюрпризами. Вы можете создать гипотезу, основанную на многолетнем опыте и сотнях успешных тестов, но результаты предсказать невозможно, особенно если в них участвуют люди – посетители сайта.

Мы работали с клиентом электронной коммерции, который разработал новую целевую страницу. Эта новая страница была великолепна, и мы были на 100% уверены, что она увеличит показатели конверсии в геометрической прогрессии. Тем не менее, старая страница выиграла тест A/B. Эта старая страница имела плохую графику, непонятный макет, небольшую и плохо написанную копию – и это всего лишь несколько недостатков страницы.

Первоначально мы хотели просто перейти на новую страницу. Вот как мы были уверены в новой странице. Мы были рады, что этого не сделали, потому что у нас не было бы такого большого и расстраивающего опыта обучения.

Джозеф Кершбаум – вице-президент и управляющий партнер агентства по поиску и социальной рекламе Clix Marketing. Джозеф является постоянным докладчиком на поисковых и рекламных конференциях, таких как SES и SMX. 

Джон Доэрти: А/B тесты могут выявить настроение посетителей.

Самые удивительные результаты, которые я когда-либо получал от A/B теста, были при тестировании конверсионной воронки на сайте. Мы думали, что предоставление пользователям возможности выбраться из воронки приводит к значительному падению. Поэтому мы хотели посмотреть, поможет ли людям конвертировать удаление навигации.

На самом деле произошло то, что пользователи почувствовали себя в ловушке, и наш показатель отказов поднялся до небес! Таким образом, на самом деле, предоставляя людям возможность свободно перемещаться от воронки, у нас был более высокий коэффициент конверсии, чем когда мы их ограничивали! 

Джон Доэрти — руководитель офиса и старший консультант по SEO в Distilled New York City. Имея опыт работы в области технического письма и веб-разработки, он любит все технические и увлекательные вещи.  

Джон Ли: устаревший беспорядок на целевой странице побеждает «идеальную» страницу.

В течение последних нескольких лет наш клиент сотрудничал с одним из наиболее авторитетных агентств по оптимизации целевых страниц. Для одного из проектов целевая страница, которая нуждалась в обновлении, была действительно довольно плохой. 

Там были устаревшие, плохие призывы к действию и настоящий беспорядок. Агентство по оптимизации вернулось с прекрасной целевой страницей, которая попала в нужное место с точки зрения конверсионно-ориентированного дизайна. 

Мы сравниваем две страницы друг с другом в тесте A/B. Ужасная страница против Прекрасной страницы. Давид против Голиафа. Через несколько месяцев мы снова попробовали тест с теми же результатами. Какая страница выиграла тест A/B? 

Мы точно не понимали, почему нежелательная целевая страница была победителем. Инстинкт каждого в этой ситуации заключался в том, чтобы просто перенести все наши объявления на новую целевую страницу без тестирования A/B. 

Рад, что мы не сделали!  Это открыло мне глаза на тот факт, что вы ВСЕГДА должны проверять — просто чтобы быть уверенным.

Джон Ли — директор по обслуживанию клиентов в Clix Marketing, агентстве SEM, а также частый блогер и спикер по всем вопросам рекламы на PPC, дисплеях и в социальных сетях.

Ларри Ким: A/B сплит тест всех аспектов вашего бизнеса!

Три примера А/В тестов:

  1. Ответы в FAQ. Мы протестировали удаление всего постороннего содержимого часто задаваемых вопросов, которое появляется ниже сгиба, чтобы увидеть, как это повлияло на коэффициент конверсии при регистрации. Выиграл вариант, который содержал FAQ из 2000 слов ниже сгиба.
  2. Грейдер AdWords. Этот инструмент работает так, что вы просто входите в свою учетную запись Google Ads, а мы анализируем ее эффективность. Затем мы предоставляем вам отчет, который показывает сильные стороны сайта, а также области, где нужно улучшиться. Недавно мы обновили механизм входа в учетную запись, чтобы использовать недавно выпущенный OAUTH. Это механизм проверки подлинности учетной записи Google Ads. Думали, что так мы оценим больше учетных записей Google Ads. Но тест A/B провалился. Новая супер-безопасная аутентификация Google Ads на основе OAUTH работала довольно плохо. Возможно, потому что она добавила шаги в процесс регистрации. Мы вернулись к обычному безопасному входу в Google Ads.
  3. A/B тест для пробной версии программы. Моя компания продает программное обеспечение для управления PPC. Есть возможность подписаться на бесплатную 7-дневную пробную версию. Мы получили некоторые жалобы, что 7 дней не хватило, чтобы проверить продукт. Мы расширили испытания на разные промежутки времени, например, 14 дней, 30 дней и т. д. Мы измерили процент потенциальных клиентов, с которыми наша организация по продажам может заказать демонстрацию. Обнаружили, что на самом деле показатели подключения упали. Итак, мы вернулись к 7-дневной пробной модели. Может быть, они нашли более длительный судебный процесс подавляющим?

Пожалуйста, имейте в виду, что я не говорю, что вы должны принять любой из вышеперечисленных результатов испытаний A/B тестов для вашего бизнеса. То, что работает для нас, скорее всего, не то же самое, что работает для вашей организации. 

Ключевым моментом здесь должны быть непредубежденность и предоставление данных, которые подскажут вам, что делать.

Важно не слушать самопровозглашенного гуру или, в некоторых случаях, даже ваших клиентов, который говорят, что что-то должно быть сделано определенным образом.

Ларри Ким является основателем и техническим директором WordStream , Inc., провайдера 20-минутной рабочей недели PPC и WordStream Advisor , отмеченной наградами платформы управления PPC.

Мэтью Умбро: сплит тестирование кнопок по цвету.

Мы создали кампанию ремаркетинга, ориентированную на потерянные продажи или тех, кто отказался от корзины. Мы разработали два разных набора объявлений, которые были в основном одинаковыми. Все, включая шрифт, предложение и изображения, все идентичны. Единственным отличием был цвет кнопки «Купить сейчас». 

В одном наборе рекламы использовалась серая кнопка, а в другом — ярко-зеленая. Мы вращали рекламу равномерно в течение двух недель и были очень взволнованы результатами. Набор объявлений с зеленой кнопкой конвертируется в три раза быстрее!

Кроме того, рейтинг кликов по зеленым кнопкам был значительно выше, чем у серых. Зеленый цвет позволил рекламе выделиться намного больше, что позволило большему количеству потерянных продаж увидеть наше отличное предложение. Идея выделиться в контекстно-медийной сети была полностью подтверждена в этом тесте.

Мэтью Умбро — директор платного поиска в Exclusive Concepts . Он работает в индустрии PPC с 2007 года, работая с более чем 100 клиентами в разных отраслях, чтобы получить рентабельную рентабельность инвестиций и улучшить лидерство. 

Меган Лип: вызов традиционной мудрости маркетинга.

Один из самых удивительных результатов A/B теста, который я видел: когда целевая страница с копией, ориентированной на выгоду, проиграла странице, ориентированной на продукт. 

Как мы все знаем, сообщение, ориентированное на выгоды, является критически важным элементом успешного маркетинга. Тем не менее, в этой одной кампании посетители действительно хотели узнать особенности продукта, который мы продавали. 

Поэтому, в зависимости от вашей целевой аудитории, потока трафика, сообщения вашей рекламы, вашего продукта и т. д., для вас может иметь смысл сосредоточиться на функциях, а не на преимуществах. Но вы не узнаете об этом, пока не протестируете. Если вам интересно, наш следующий тест состоял из функций и комбинированных преимуществ / возможностей, и новый тест победил.

Меган Лип возглавляет отдел маркетинга и контента в Институте онлайн-маркетинга, наиболее надежном источнике образования и обучения в области цифрового маркетинга. 

Мишель Морган: A/B тестирует выдуманные слова!

Мой самый удивительный A/B тест не был результатом очень креативной стратегии. Это произошло в основном из-за разочарования и упрямства. Изменения в законах о маркетинге для одного из моих ведущих клиентов сделали незаконным использование слова «Применить» в рекламном тексте, потому что технически клиенты не применяли на этом этапе. 

Поработав в течение месяца или около того, чтобы найти синоним для «Применить», который работал почти так же хорошо. Я решил придумать слово «PreApply». И да, я использовал эту заглавную букву. Удивительно, но CTR и коэффициент конверсии увеличились на 27% и 11% соответственно, а CPA снизился на 8%. 

Я не уверен, чувствовали ли клиенты, что они делают меньший первый шаг, или был какой-то другой привлекательный фактор, но это работало. В конце концов, изменение в законе о рекламе фактически привело к увеличению производительности и довольности клиента. 

Мишель Морган — специалист PPC по маркетингу Clix. 

Оли Гарднер: A/B тестирование e-mail против твитов.

Один из самых забавных и удивительных тестов A/B, который мы провели, заключался в том, чтобы предложить электронную книгу в обмен на адрес электронной почты или твит при распределении трафика 50/50.

Это был тест с двойной целью: разделив его таким образом, мы получили ссылки с одной страницы и продолжили вирусную экспозицию на другой. Твиты отправляют людей обратно на целевую страницу, где они могут получить книгу и повторить цикл.

Версия электронной почты конвертирована в 22% против 18% для оплаты с версией твита. Спрашивая людей через встроенный опрос, какой механизм они бы предпочли, 45% ответили, что пишут по электронной почте. Я слегка растерялся, когда электронная почта выиграла тест A/B.

Мы решили запустить 3-й тест, где у нас была одна страница с одинаковыми двумя вариантами. Мы могли видеть, как соотносятся числа, когда у людей действительно был выбор. Несмотря на близкие результаты как в опросе, так и в первоначальном тесте A/B, результаты финального теста были шокирующими.

Результат: в новом тесте 85% людей решили указать свой адрес электронной почты.

Извлеченный урок: Никогда не думайте, что даже ваши первоначальные результаты теста верны. Продолжайте пробовать новые гипотезы, пока не узнаете правду.

Оли Гарднер является соучредителем и креативным директором в Unbounce, DIY Landing Page Platform. 

Перри Маршалл: самые примитивные тесты наиболее удивительные.

Самым удивительным для меня в A/B тестировании было то, что я могу легко получить 10-кратный результат, делая «глупые» вещи. Например:

а б тест поменяли две строки местами

Единственная разница в том, что они меняют строки 2 и 3, вот и все.

Кто-то может никогда не знать точную причину, почему, но моя теория заключается в том, что второе объявление ставит преимущество первым. Прежде чем оно сообщит вам форму, в которой вы получаете преимущество. Это имеет для меня большой смысл.

Вот еще один пример:

Как написать книгу, быстро за
14 дней от начала до конца.
Уникальная,
пошаговая программа Write-A-Book-Faster.com
4.40% CTR

Как написать книгу быстро за
14 дней от начала до конца.
Уникальная,
пошаговая программа Write-A-Book-Faster.com
4,12% CTR

Можете ли вы сказать разницу между двумя объявлениями? Эта пара объявлений Google показывает, как даже  запятые  между словами имеют ощутимую разницу в вашей нижней строке. Разница фактически составляет около 8%, что в данном конкретном примере составляет, вероятно, около 500 долларов в год.

Чикагская компания Perry Marshall, Perry S. Marshall & Associates, консультирует как онлайновые, так и рядовые компании по вопросам привлечения потенциальных покупателей, веб-трафика и максимизации результатов рекламы. 

Райан Хили: добавление приветствий в вашу рекламу.

Я всегда слышал, что приветствие сообщения о продаже может оказать большое влияние на конверсии, поэтому я решил протестировать его на одной из моих собственных страниц продаж. A/B тест был очень прост: одна версия включала приветствие «Дорогой друг», а другая нет.

версия без приветствия дорогой друг конвертировалась лучше а б тест


Я ожидал небольшую разницу между двумя версиями, но я не ожидал такого большого результата, как я получил. Версия без «Дорогой друг» конвертировалась на 28,2% лучше, чем оригинальная версия с приветствием.

Райан Хили — копирайтер с прямым откликом. С 2002 года он работал с множеством клиентов, включая Алекса Мандосяна, Терри Дина и Pulte Homes. Он пишет популярный блог о копирайтинге, росте бизнеса и создании продуктов.

Шон Квадлин: A/B тестирование для оптимизации коэффициента конверсии.

Самый удивительный результат, который я когда-либо встречал в A/B тесте, был, когда я выполнял оптимизацию коэффициента конверсии. 

Мы создали несколько разных целевых страниц для PPC, которые имели разные макеты: новые изображения, встроенный видеоконтент, новые заголовки, разные цвета шрифтов. Мы публиковали новый и интересный контент, и он каждый раз вытеснялся базовой страницей, которую мы так отчаянно пытались вытеснить.

Это ситуация, которая может быть описана любым количеством народных высказываний: «Если это не сломано, не исправляйте это».

Шон Квадлин — менеджер по работе с клиентами в Hanapin Marketing и автор на PPCHero.com. 

Шон Livengood: размеры кнопки целевой страницы A/B тестирования.

Самый удивительный результат, который я когда-либо видел в A/B тесте, включал тест целевой страницы. Я сделал его для сайта торговой площадки, который измерял регистрацию новых участников в качестве события конверсии. 

Все целевые страницы PPC были закодированы вручную и, в основном, служили начальной страницей процесса регистрации, предоставляя некоторые основные пункты о преимуществах сервиса и кнопку «Начало работы». Она направляла на страницу регистрации. 

Мы провели множество тестов с текстовым содержимым и изображениями, и ничего не изменилось. Затем мы сделали кнопку больше и увидели огромный лифт. Итак, мы сделали кнопку еще больше. Еще один успех!  Мы пошутили, что если мы будем продолжать в том же духе, то наша целевая страница окажется гигантской кнопкой регистрации, на которой больше ничего нет.  

Самым удивительным в этом A/B тесте было влияние макета страницы на конверсию. Мы протестировали множество различных предложений, формулировок и цветов макета безрезультатно. 

Всегда убедитесь, что ваш пользователь знает, каким будет следующий шаг в процессе конвертации. Сделайте его более понятным, чем вы думаете, и вы увидите хорошие результаты.

Шон Ливенгуд — менеджер по интернет-маркетингу на BuildASign.com и автор блога PPC «Без жалости». Будучи менеджером по онлайн-маркетингу, Шон отвечает за разработку общей стратегии онлайн-маркетинга для нескольких брендов и микросайтов BuildASign.com, управляет каналами PPC, SEO, социальных сетей, электронной почты и партнерского маркетинга, а также поддерживает и улучшает всю веб-аналитику платформ.

Тодд Минц: тестирование фирменных динамических рекламных вставок ключевых слов.

В конкретной учетной записи PPC у меня была одна кампания, ориентированная на сотни брендов по вертикали продавца. В заголовке объявления говорилось что-то вроде: «Скидка 50% на виджеты».

Мне не разрешалось использовать торговые марки в тексте объявления. Урожай в кампании был настолько низким, что почти полностью скрылся от моего радара. Мы решили проверить A/B, используя названия брендов в заголовке.

Поскольку в кампании было так много брендов, я решил, что самым быстрым способом проверки концепции является изменение заголовка для многих сотен групп объявлений на:

Скидка 50% {KeyWord: Бренд}.

В то время бюджет этой кампании был в основном не ограничен, пока я соответствовал определенным показателям CPA.

За ночь эта кампания вызвала столько конверсий, что я подумал, что что-то не получилось в Google Ads. Показатель увеличился почти с нуля до самой эффективной кампании в аккаунте примерно в 4-5 раз.

В конечном счете, мне не нужно было тратить время на настройку заголовков рекламы … это было не нужно.

Тодд Минц, работающий в PPC Associates с марта 2011 года, имеет более чем 10-летний опыт работы в поисковом маркетинге и с момента своего появления использует Google Ads. 

Том Демерс: A/B тестирует небольшие изменения для больших побед.

Большую часть времени я вижу большие структурные изменения на странице, которые приводят к самым большим выигрышам. Поэтому, когда сравнительно небольшая настройка дает большой импульс в конверсии, я всегда нахожу это действительно удивительным и интересным.

Ниже приведены некоторые основы A/B теста, который мы провели. Сначала мы увидели начальную контрольную страницу, которую настроил клиент. Мы узнали, что помимо значков доверия, как видно из журналов, ассоциаций и т. д. под формой есть еще несколько других. Они, как мы думали, передают даже больше доверия и авторитета. 

У клиента было относительно новое и неизвестное предложение, поэтому мы подумали, что загрузка символов доверия, как только посетитель достигнет страницы, поможет конвертации и хочет добавить дополнительные символы на страницу.

а б тест символы доверия

Сначала мы создали вариант А, в котором использовались дополнительные символы доверия над сгибом в сочетании с заявлением о выгоде, и удалили «выстрел героя», который был на его месте. Он, казалось, мало что передавал посетителю.

Вариация А теряется на несколько процентов по сравнению с существующей целевой страницей.

Мы все еще думали, что дополнительные значки доверия могут обеспечить подъем, если реализованы должным образом. Поэтому мы создали вариант B. Там «герой стрелял» выше сгиба, и вместо этого включили новые значки доверия в расширенный раздел доверия чуть ниже формы. Мы также реорганизовали значки доверия, чтобы новые, более весомые значки выделялись в этом разделе.

Вариант B, в котором мы просто добавили несколько новых значков в раздел страницы, на котором уже есть некоторые, выиграл на 367%! Мы были удивлены результатом, но также и степенью, в которой небольшая настройка повлияла на конверсию. В то же время довольно существенное изменение страницы не только потеряло с довольно небольшим запасом.

Том Демерс  является соучредителем и управляющим партнером в  измеренном маркетинговом консалтинге по поисковому маркетингу Measured SEM.

Твоя очередь: Какой твой самый удивительный A/B тест?

Что вы думаете о вышеупомянутых A/B тестах? Что было самым удивительным для вас? Поделитесь своей лучшей историей A/B тестирования в комментариях ниже!

По материалам сайта: https://www.wordstream.com.

❤️ Что еще можно исследовать в A/B тестировании?

Все элементы сайта и их дизайн от вариантов фотографий до цвета и величины текста в блоках.

❤️ Что такое PPC?

Это способ показа рекламы, когда оплата производится за клик.

💵 Что значит «сплит»?

Это сравнение элементов с тестовой группой. При этом изменяется один или несколько показателей.

💵 Что имеется в виду под конверсией?

Это соотношение посетителей сайта, совершающих определенные действия от переходов до оформления покупок к тем, кто просто посетил ресурс для ознакомления.

7 примеров А/Б тестов. Небольшие изменения дают рост конверсии.

7 примеров а б тестов небольшие изменения дают рост конверсии

Чтобы процветать на сегодняшнем высококонкурентном рынке и достичь желаемого показателя конверсии, необходимо создать масштабируемую культуру экспериментов. Контент-маркетинг и платная реклама могут существенно помочь привлечь больше трафика на сайт.

Но A/Б тестирование и его эксперименты помогут увеличить конверсию и высокие доходы от любого товара.

В этой статье показано семь успешных примеров A/Б тестов, демонстрирующих, как некоторые из ведущих мировых компаний используют культуру экспериментов в своих интересах.

а б тестирование

1. Обновление страницы мини-корзины.

Grene изменила дизайн своей мини-тележки и увеличила общее количество покупок в 2 раза.

Grene — это известный бренд электронной коммерции со штаб-квартирой в Польше. Он который продает широкий ассортимент продукции, связанной с сельским хозяйством.

За прошедшие годы гигант электронной коммерции провел множество успешных A/Б тестов, один из которых был обновлением страницы мини-корзины, чтобы повысить значимость элементов на странице. 

Анализируя страницу мини-корзины, команда Grene обнаружила, что пользователи: предполагая, что USP «Бесплатная доставка» будет с нажатием кнопки, искали некоторые дополнительные детали. Это создавало много трений. Пользователи затруднялись увидеть общую сумму каждого отдельного товара в корзине.  Прокрутите страницу корзины до конца, чтобы нажать кнопку «Перейти в корзину». Управление выглядело так:

страница мини корзины

Основываясь на выявленных проблемах, компания решила внести изменения в свою страницу мини-корзины и проверить свои гипотезы с помощью услуг VWO.  Изменения были такие:

  • добавлена ​​кнопка CTA вверху мини-корзины, чтобы помочь пользователям быстро перейти на главную страницу корзины;
  • добавили кнопку «удалить» в правой части каждого элемента, чтобы избежать нежелательных кликов, и общую общую стоимость каждого продукта;
  • увеличили размер кнопки CTA «Перейти в корзину», чтобы сделать ее заметной. Вот как выглядел вариант:
страница мини корзины вариант а б тест

Запустив кампанию в течение 36 дней, Грене увидела следующие результаты: увеличение посещений корзины, увеличение общего коэффициента конверсии электронной коммерции с 1,83% до 1,96%. 2-кратное увеличение общего покупного количества. 

2. А/Б тест для страницы отзывов.

WorkZone увеличил свои лидирующие позиции благодаря своей странице отзывов на 34%

WorkZone – американская компания по разработке программного обеспечения, которая предоставляет надежные решения для управления проектами и инструменты совместной работы с документацией для всех типов и размеров организаций.

Из-за уровня своей работы WorkZone постоянно нуждается в своей A-игре, чтобы добиться как можно большего количества конверсий. Чтобы создать хорошую репутацию бренда, компания разместила раздел отзывов клиентов в качестве маркетинговой стратегии социальной защиты рядом с формой демонстрационного запроса на странице генерации потенциальных клиентов.

Вскоре WorkZone осознал, что фирменные логотипы клиентов затмевают форму, еще больше отвлекая посетителей от ее заполнения. Они решили изменить логотипы клиентов с их оригинального цвета на черно-белый и посмотреть, поможет ли это увеличение количества демонстрационных запросов. Вот как выглядели управление и вариация:

  1. Контроль:
контрольная страница отзывов

2. Вариация:

а б тест страницы отзывов

После выполнения теста в течение примерно 22 дней WorkZone обнаружил, что вариация превзошла контроль. Он прогнозировал увеличение количества представленных форм на 34% и имел статистическую значимость 99%.

3. Оптимизация страниц с товарами.

Zalora’s увеличила количество проверок на 12,3% за счет оптимизации страниц с товарами.

Zalora является одним из самых быстрорастущих интернет-магазинов модной одежды в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Магазин электронной коммерции наиболее известен своими шикарными и привлекательными модными и косметическими товарами. Zalora является одним из уважаемых клиентов VWO и использует свои услуги изо дня в день.

Из многих успешных A/Б тестов, которые Zalora проводила до сих пор, один эксперимент, который действительно выделялся, – это оптимизация дизайна страниц продукта. Это нужно, чтобы выделить некоторые полезные функции бренда, такие как политика бесплатного возврата и бесплатные услуги доставки. 

Компания электронной коммерции выдвинула эту гипотезу на основе данных, собранных службой поддержки клиентов. Клиенты не знали о политике бесплатного возврата Zalora из-за плохой видимости функции на страницах продукта. Вскоре команда внесла необходимые поправки и провела эксперимент, чтобы отметить реакцию клиентов. Вот как выглядели управление и варианты:

  1. Контроль:
исходная страница товаров

2. Вариант 1:

а б тест 1 вариант страницы товаров

Вариант 2:

а б тест 2 вариант страницы товаров

Проведя тест в течение значительного периода времени, Zalora обнаружила, что вариант 1 превзошел контроль и его вариант счетчика 2.

Просто привнося единообразие в кнопку призыва к действию Zalora, увеличил на 12,3% уровень проверки. 

4. Изменение дизайна страницы.

Ubisoft использовала A/Б тестирование для увеличения своего лидерства на 12%

Ubisoft Entertainment — одна из ведущих французских компаний по производству видеоигр. Он наиболее известен тем, что публикует игры для нескольких известных игровых франшиз, таких как «For Honor», «Tom Clancy’s», «Assassin’s Creed», «Just Dance» и т. д.

Для Ubisoft получение большего числа потенциальных клиентов и конверсий являются двумя ключевыми показателями, которые помогают анализировать его общую эффективность. В то время как некоторые из его страниц показывали хорошие результаты с точки зрения получения потенциальных клиентов.

Страница «Купить сейчас», посвященная бренду «За честь», не дала лучших результатов. Команда Ubisoft изучила этот вопрос, собрала данные о посетителях, используя карты кликов, скролл- карты, тепловые карты и опросы.

Она проанализировала, что их процесс покупки был слишком утомительным. Компания решила полностью изменить дизайн страницы For Honor’s Buy Now: сократить прокрутку страниц вверх и вниз и упростить весь процесс покупки. Вот теперь контроль и вариация выглядели так:

  1. Контроль:
страница товаров со старым дизайном

2. Вариация:

а б тест новый вариант дизайна страницы

После запуска теста в течение примерно трех месяцев, Ubisoft увидела, что изменение привело к большему количеству обращений в компанию, чем к контролю.

Конверсии увеличились с 38% до 50%, а общее увеличение выработки свинца увеличилось на 12%. 

5. А/Б тестирование для повышения удобства и безопасности оформления заказа.

PayU увеличил свои конверсии на 5,8% с помощью A/Б-тестирования, управляемого данными.

PayU – это индийская компания, специализирующаяся на фин-тех технологиях, которая предоставляет эксклюзивный спектр финансовых решений для местных и международных торговцев на развивающихся рынках.

В качестве посредника по платежам PayU считает важным поддерживать простой, интуитивно понятный и удобный процесс оформления заказа и исключить все возможные элементы, которые могут привести к снятию средств со счета. 

Но статистика их страниц Checkout рассказывала совсем другую историю. Используя возможности VWO Form Analytics, компания обнаружила, что многие люди уходят со страницы, что существенно влияет на график продаж и доходов. 

Чтобы упорядочить все, PayU решил внести незначительные изменения на своей странице формы Checkout на основе собранных данных и выполнить A/Б тест для проверки их гипотезы. В то время как старая страница PayU Checkout просила пользователей ввести свой номер мобильного телефона и адрес электронной почты для завершения процесса покупки. На новой странице Checkout запрашивался только номер мобильного телефона пользователя. Управление и вариация выглядели так:

  1. Контроль:
форма оформления оплаты

2. Вариация:

а б тест форма оформления оплаты

Результаты теста показали, что, просто удалив поле адреса электронной почты из формы, размещенной на странице оформления заказа, компания смогла зафиксировать улучшение конверсии на 5,8% по сравнению с контролем.

6. Оптимизация домашней страницы с помощью А/Б теста.

ShopClues увеличил количество посещений на 26% по сравнению с домашней страницей.

ShopClues – известная компания электронной коммерции, которая в основном работает на индийском рынке. Хотя ShopClues является новым игроком на рынке моды, он жестко конкурирует с Flipkart, Snapdeal и Amazon. Компания твердо верит в культуру экспериментов и ежемесячно проводит несколько тестов для улучшения своих продуктов или услуг. 

Из многих A/Б тестов, которые ShopClues выполнял на сегодняшний день с использованием сервисов VWO, один эксперимент, который показал замечательные результаты, состоял в том, когда компания увеличила количество посещений на заказ путем оптимизации своей домашней страницы.  Планируя эксперимент, ShopClues тщательно исследовал каждый элемент домашней страницы и отслеживал их для сигналов разговора.

Он обнаружил, что ссылки главной панели навигации на главной странице получали много кликов, особенно «Оптовая», в то время как остальные — нет. ShopClues понимает, что необходимо направлять более качественный трафик на страницы категорий, а не оставлять их блуждающими на главной странице. 

Поэтому компания решила заменить раздел «Оптовая торговля» другими маркетинговыми категориями, такими как базар «Super Saver» и т. д. Она также переместила раздел «Оптовая торговля» в левую часть сайта в надежде, что страница станет удобнее. Вот как изначально выглядела домашняя страница:

  1. Контроль:
домашняя страница

2. Вариация:

а б тест изменение оформления домашней страницы

Как и предполагалось, это перепозиционирование позволило клиентам перемещаться по страницам других категорий, а не просто бродить по оптовому разделу. Изменение также улучшило рейтинг кликов в ShopClues и в категории «оптом».

7. А/Б тестирование места расположения палитры цветов продукта.

Незначительные изменения на странице продукта Бена помогли получить повышение конверсии на 17,63%.

Бен является личным претендентом на бюджет голландской телекоммуникационной индустрии. Компания со штаб-квартирой в Гааге, Нидерланды, предлагает своим клиентам два вида планов подписки: подписка только на сим-карту и одна, которая поставляется вместе с мобильным телефоном.

Из многих кампаний по оптимизации коэффициента конверсии заключалась в том, чтобы сделать цветовую палитру телефона заметной на странице продукта. Компания выяснила, что большинство людей не знали о том, что они могут выбирать цвет телефона по своему выбору вместе с лучшими тарифными планами на передачу данных и голоса.

Данные, собранные с помощью VWO Insights, также показали, что, хотя люди и замечали цветовую палитру, они не могли понять ее основные функции.  Используя собранную информацию, Бен решил внести необходимые изменения на странице продукта и запустить A/Б тест для проверки их гипотезы. Вот как выглядели управление и вариация:

Контрольное изображение — размещение цветовой палитры под изображением телефона, коэффициент конверсии — 2,20%:

контрольная версия с палитрой продукта под его изображением

2. Вариационное изображение — размещение цветовой палитры рядом с изображением телефона, коэффициент конверсии — 2,59%.

а б тест с палитрой продукта рядом с его изображением

Бен провел эксперимент около двух недель и обнаружил, что, просто сделав цветовую палитру более заметной, ее конверсия выросла на 17,63%, а количество обращений клиентов для изменения цвета устройства значительно снизилось. 

По материалам сайта: https://vwo.com.

❺ Можно ли вы запустить A/Б тесты на других вещах, а не только на веб-страницах?

Да! Можно тестировать электронную почту, СТА, платные рекламные кампании и др.

❤️ Что мне делать, если я не доверяю результатам А/Б тестирования?

Проверьте на ошибки и запустите тест снова.

❺ Как часто мне следует проводить A/Б тестирование?

Это индивидуально. Анализируйте свои задачи и потребности, которые можно решить А/Б тестированием.

❤️Что если у меня нет контрольной версии?

Создайте вариации и назначает одну из них контрольной.

A/B тестирование: анализ маркетинговой электронной почты.

а б тестирование анализ маркетинговой электронной почты

A/B тест измеряет взаимодействие для разных версий одного и того же электронного письма с выборкой ваших получателей. После создания маркетинговой электронной почты вы создадите версию B. Это нужно, чтобы прошел анализ того, как каждый вариант влияет на открытие или щелчок электронной почты.

В зависимости от того, как каждая версия вашей электронной почты работает в течение определенного периода времени, инструмент может выбрать выигрышную версию для отправки остальному списку получателей.

Обратите внимание: вы не сможете выполнить A/B тестирование электронной почты, сохраненной для автоматизации ваших рабочих процессов.

Создайте свои A/B тестовые письма.

На сервисах для проведения с А/B тестов похожий принцип работы с электронной почтой. Рассмотрим на примере HubSpot.

  • В вашей учетной записи HubSpot перейдите в раздел Маркетинг > Электронная почта.
  • Нажмите Создать электронную почту. Это будет версия А вашего А/B теста.
  • В левой боковой панели, нажмите A/B значок, а затем нажмите кнопку Создать тест A/B.
создание а б теста для электронной почты
  • В диалоговом окне введите имя для электронной почты варианта B, затем нажмите OK. После создания обеих версий вашего A/B теста электронной почты, вы можете переключаться между ними в любое время, нажав на A или B вкладку.
два варианта версий в а б тесте электронной почты

При редактировании ваших вариантов вы можете рассмотреть возможность изменения:

  • Предложения: экспериментируйте со средой предложения. Вы можете проверить электронную книгу по сравнению с белой книгой или видео.
  • Копирование: экспериментируйте с форматированием и стилем контента. Вы можете проверить простые абзацы по сравнению с маркерами. Также сравнить более длинный блок текста с более коротким блоком текста.
  • Отправитель электронной почты: попробуйте отправить электронное письмо с адреса электронной почты сотрудника, а не с общего адреса отдела.
  • Изображение: попробуйте разные изображения, чтобы увидеть, как влияет коэффициент конверсии.
  • Строка темы: измените длину строки темы или добавьте персонализацию.
  • Вся электронная почта: самый быстрый способ достичь радикальных результатов и создать целевую страницу, которая вызывает много конверсий, – это проверить всю электронную почту. Сделайте итерации для всего электронного письма, которые влияют на размещение изображения, строку темы и его копию. Как только вы получите статистически значимый результат, указывающий на более эффективный вариант, вы можете продолжить оптимизацию с помощью небольших настроек. 

Выберите критерии для вашего А/B теста.

Закончив редактирование вариантов электронной почты A и B, настройте параметры тестирования, щелкнув вкладку A/B в левой части редактора содержимого.

выбор критериев для а б теста электронной почты

Здесь вы можете настроить параметры тестирования.

  •  Распределение A/B : с  помощью ползунка определите, какой процент контактов получит вариант A и вариант B. Также можно настроить ползунок на отправку варианта A до 50% и варианта B до 50%. А затем проанализировать статистику обеих версий после отправить.
    • Может получиться 50:50 в А/B тесте с использованием любого образца размера.
    • Все остальные разбиения выборки требуют, чтобы каждый образец включал не менее 1000 контактов. Исключают любые контакты, которые ранее были жестко отозваны или отписаны. 

Обратите внимание:  контакты, которые ранее отказались или отписались, будут удалены из вашего тестового дистрибутива, что приведет к небольшому размеру выборки.

  • Победа метрики:  если  вы решили отправить варианты А и В в небольшой группе, а затем отправить выигрышный вариант для остальных получателей, нажмите  Winning Метрика – выпадающее меню. Так можно выбрать показатель, который определяет, как будет выбран выигрышный вариант:  Открывает по доставке,  клики по доставке или  клики по открытию .
  • Продолжительность теста : с  помощью ползунка установите период времени для сбора данных, прежде чем выбрать победителя и отправить вариант выигрыша. Ваш A/B тест может длиться до 100 часов.  
  • Если размер выборки слишком мал, отправьте:  если окончательный размер списка слишком мал, менее 1000 контактов, получателям будет отправлена только версия, выбранная в этом раскрывающемся меню.
  • Если результаты неубедительны, отправьте: если результаты для выигрышной метрики не дали окончательных результатов после окончания периода тестирования, выбранная здесь версия будет отправлена ​​остальным получателям. Убедитесь, что ваше электронное письмо отправлено с достаточно большим размером выборки, а продолжительность теста достаточно велика, чтобы собрать результаты.
опции в окне результатов а б теста электронной почты

Обратите внимание:  вы можете отменить отправку выигрыша во время обработки теста A/B. В вашей учетной записи HubSpot перейдите в раздел Маркетинг > Электронная почта.  Нажмите на название электронного письма, которое вы хотите отменить. В правом верхнем углу нажмите раскрывающееся меню «Действия» и выберите « Отменить отправку выигрыша.    


Отправьте тестовое электронное письмо и соберите результаты.

  • Нажмите вкладку  Отправить или расписание.
  • Выберите конкретное время, чтобы запланировать тестовое электронное письмо A/B. Или нажмите «Отправить» в правом верхнем углу, чтобы отправить электронное письмо сейчас.
а б тест электронной почты отправка тестового письма

После того, как ваше письмо отправлено, подождите достаточно времени, чтобы собрать результаты. Вы можете проанализировать эффективность ваших вариантов электронной почты в деталях электронной почты:

  • В вашей учетной записи HubSpot перейдите в раздел Маркетинг > Электронная почта . 
  • Нажмите на имя вашего электронного письма. Результаты теста A/B будут обобщены на странице «Производительность». Победившая версия электронной почты и метрика будут выделены зеленым цветом.
результат а б теста электронной почты
  • В верхнем левом углу щелкните раскрывающееся меню Версия электронной почты, чтобы проанализировать результаты электронной почты для всей электронной почты в целом или для любого из вариантов.
меню в результатах а б теста электронной почты

По материалам сайта: https://knowledge.hubspot.com.

✔️ Увеличит ли продажи выигрышный А/B тест электронной почты?

Он улучшит коммуникацию с клиентами и, возможно, даст рост продаж. Для гарантированного увеличения продаж нужно тестировать все страницы сайта.

✔️ На что ориентироваться при тестировании электронной почты?

На поведение клиентов, на то, как они реагируют на вашу рассылку и на восприятие ими дизайна.

💵 Нужно тестировать почту для разных видов устройств?

Да, поведение пользователей разных видов устройств отличается, особенно если дизайн не адаптирован под мобильную технику. Стоит проводить эксперименты для всех видов устройств.

💵 Какой главный вопрос задавать себе при формировании гипотезы?

«Почему?» Почему пользователи так реагируют? Почему этот элемент не привлекает? и т. д.

Как запустить A/B тест в Google Analytics. A/B тестирование.

как запустить аб тест в гугл аналитикс аб тестирование

Дизайн не всегда получается таким, каким был задуман. Макет выглядит хорошо, выбор цвета кажется отличным, и баланс CTA умный и ясный. Но… Это не работает. Все это или некоторые элементы и нюансы. Вы не совсем уверены, но что-то нужно добавить.

Несмотря на все благие намерения, включая все часы исследований и анализов, все не всегда получается так, как запланировано. Вот тут-то и начинается постоянное тестирование. Одной попытки может быть недостаточно.

Еще важнее то, что ваши усилия настроить А/B тестирование не должны быть сложными и отнимающими много времени. Вот как настроить сплит-тест в Google Analytics всего за несколько минут.

Что такое эксперименты по контенту Google Analytics?

Допустим, ваш интернет-магазин продает поздравительные открытки с мопсом. Очевидно, что они должны продать себя. Но давайте просто на мгновение предположим, что продажи низки, потому что у вас возникают проблемы с тем, чтобы люди сначала попадали на отдельные страницы продуктов.

Ваша домашняя страница не является пунктом назначения – это отправная точка. Приходят заглянуть, осмотреться и щелкнуть где-нибудь еще. Чаще всего посетители заходят на ваши страницы товаров, услуг или на страницу About.

Независимо от того, куда именно кликают читатели, цель состоит в том, чтобы как можно быстрее направить их в воронку или путь: А – помочь им найти то, что они искали, а также Б – приблизить их к запуску одного из ваших конверсионных событий.

Волшебство происходит на целевой странице, где эти две вещи — интерес посетителя и ваша маркетинговая цель — переплетаются и становятся единым целым в прекрасной симфонии.

Итак, давайте попробуем несколько вариантов домашней страницы, чтобы увидеть, какие из них лучше всего привлекают новых посетителей в ваши самые продаваемые продукты. У одного есть видео, у другого нет. Один короткий и лаконичный, другой длинный и подробный. У одного есть GIF, у другого нет.

Новый входящий трафик распределяется между этими вариантами страниц. Это позволяет вам наблюдать и сравнивать количество людей, выполняющих желаемое действие, пока вы не сможете с уверенностью объявить лучший вариант оформления. 

Выполнение простого сплит-теста, подобного этому, — это оптимизация целевой страницы 101. Там вы определяете конкретные переменные страницы, которые приводят к наилучшим результатам для вашей аудитории, и умножаете их на своем сайте. Google Analytics поставляется с базовой функцией экспериментов с контентом. Она позволит вам:

  • сравнивать различные варианты страниц,
  • соответствующим образом разделять трафик,
  • получать по электронной почте обновленную информацию о тенденциях результатов и о том, собираетесь ли вы достичь поставленной цели или нет.

Но … технически это не простой тест А/Б. Это на самом деле хорошо. Почему контентные эксперименты могут быть лучше, чем традиционные А/Б тесты?

Ваш типичный A/B тест выбирает очень специфический элемент страницы, такой как заголовок. Он изменяет только эту крошечную переменную в новых вариантах страницы.

В этой сети полно статей, в которых переключение цвета кнопок привело к увеличению CTR на 37,596% *, потому что людям нравятся зеленые кнопки вместо синих.

(* Это выдуманные цифры)

Несколько проблем с классическим A/B тестом в Google Analytics.

Во-первых, крошечные изменения часто возвращаются к среднему значению. Таким образом, хотя вы можете увидеть несколько небольших колебаний при первом запуске теста, небольшие изменения обычно равны только небольшим результатам.

маленькие изменения проблема аб тест гугл аналитикс

Вторая проблема заключается в том, что большинство А/Б тестов не проходят.

И если этого было недостаточно, то третья проблема заключается в том, что вам понадобится тонна объема, в частности, 1000 ежемесячных конверсий для начала и тестирование не менее 250 конверсий, чтобы определить, действительно ли эти изменения работают или нет.

В экспериментах по контенту Google Analytics вместо этого используется модель A / B / N. Это похоже на шаг между A/B тестами только с одной переменной и многомерными тестами с координированными несколькими переменными.

После того, как я набрал это последнее предложение, я понял, что только хардкорные фанаты CRO позаботятся об этом различии. Однако по-прежнему важно понимать с высокого уровня, чтобы вы знали, какие типы изменений нужно вносить, пробовать или тестировать.

Вы можете создать до 10 разных версий страницы, каждая со своим уникальным контентом или изменениями. Другими словами, вы можете протестировать материал с большим изображением.

Например: «Приводит ли положительное или отрицательное значение Pug к большему количеству кликов?»

Как правило, эти целостные изменения могут быть более полезными. Они помогают вам выяснить, какие сообщения или элементы страницы вы можете перенести на другие ваши маркетинговые материалы, такие как электронные письма, социальные сети и многое другое.

Вы можете использовать Эксперименты с контентом Google Analytics, чтобы выполнять более быстрые итеративные изменения и изучать The-Go. Вот как начать.

Как настроить эксперименты Google Analytics.

Настройка экспериментов с содержимым занимает всего несколько секунд. Однако, перед входом в систему вам потребуется настроить как минимум один или два варианта страницы. Эта тема выходит за рамки этой области, поэтому проверьте один и другой, чтобы определить, что именно вы должны тестировать в первую очередь.

Когда вы уже настроены и готовы к работе, войдите в Google Analytics и начните действовать по следующим этапам.

Шаг 1. Начало.

Глубоко в разделе «Поведение» Google Analytics — вы знаете, то, что вы игнорируете при переключении между Приобретением и Конверсиями, — это смутное, но безобидное звучание «Эксперимент».

Скорее всего, при нажатии на него вы увидите пустой экран, который выглядит следующим образом:

эксперимент начало аб тест гугл аналитикс

Чтобы создать первый эксперимент, нажмите кнопку «Создать эксперимент» в левом верхнем углу окна.

Давайте посмотрим, как выглядит создание.

Шаг 2. Выберите эксперимент.

Хорошо, теперь веселье начинается. Назовите свой эксперимент, как угодно. И посмотрите вниз на выбор цели. Здесь вы можете установить идентифицируемый результат, чтобы отслеживать результаты и определять выигрышный вариант.

контент эксперимент аб тест

У вас есть три варианта здесь. Вы можете:

  • Выбрать существующую цель, например, подписки, покупки и т. д.;
  • Указать показатель использования сайта, например, показатель отказов;
  • Создать новую цель или цель, если у вас ее еще нет, но вы хотите провести эксперимент на основе конверсий.

Выбор полностью зависит от того, почему вы проводите этот тест в первую очередь.

Например: большинство удивлены тем, что их старые посты в блогах часто приносят больше всего трафика. Проблема? Много раз те старые, устаревшие страницы также имеют самые высокие показатели отказов.

Перейдите к: «Поведение»> «Вторичные измерения» + «Google / Organic»> «Популярные просмотры страниц»> «Показатель отказов».

Вот пример:

показатель отказов аб тест

Вот несколько других полезных отчетов Google Analytics, которые позволят вам обнаружить такие же низкие результаты, когда вы закончите настройку эксперимента.

Давайте пока выберем показатель отказов в качестве цели.Так мы сможем вносить изменения в макет страницы или увеличивать объем и количество высококачественных визуальных элементов.

После выбора цели вы можете нажать на «Дополнительные параметры», чтобы получить более детальные настройки для этого теста.

дополнительные параметры аб тест

По умолчанию эти расширенные параметры отключены, и Google будет «динамически регулировать трафик в зависимости от производительности вариантов». Однако, если он включен, ваш эксперимент будет:

  • просто равномерно распределять трафик по всем добавляемым вами вариантам страниц,
  • проводить эксперимент в течение двух недель,
  • получать статистический уровень достоверности 95%.

Это все хорошие места для запуска в большинстве случаев, однако вы можете изменить длительность в зависимости от того, сколько трафика вы получаете. То есть, вы можете уйти с более короткими тестами, если на этой странице будет тонна трафика, или если вам понадобится, продлите его дольше, чем на две недели. Это нужно, когда есть только медленная струйка посетителей, а не бурный поток.

Все идет нормально!

Шаг 3. Настройте свой эксперимент.

Следующим шагом будет просто добавить URL-адреса для всех вариантов страницы, которые вы хотите протестировать.

Буквально просто скопируйте и вставьте:

урл адреса аб тест

Вы также можете дать им полезные имена для запоминания. Или нет. Он просто нумерует варианты для вас.

Шаг № 4. Добавление кода скрипта на вашу страницу.

Теперь любимая часть каждого пользователя — редактирование кода вашей страницы!

Хорошей новостью является то, что первое, что вы увидите в этом разделе, — это полезная кнопка-переключатель, которая просто отправляет весь этот надоедливый код вашему любимому техническому специалисту.

Если вы хотите испачкать руки, читайте дальше.

работа с кодом аб тест

Прежде всего, дважды проверьте все страницы, которые вы планируете тестировать. Так вы убедитесь, что установлен код отслеживания Google Analytics по умолчанию. Если вы используете CMS, так и должно быть, как обычно изначально добавляется для всего сайта.

Затем выделите и скопируйте предоставленный код.

Вам нужно будет найти открывающий тег заголовка в оригинальном варианте, который должен быть расположен буквально в верхней части HTML-документа. Выполните поиск, чтобы упростить его:

поиск тега аб тест

После этого нажмите «Следующий шаг» в Google Analytics, чтобы они убедились, что все в порядке. Не уверены, правильно ли вы сделали? Не волнуйтесь, они скажут тебе.

Например, когда я впервые попробовал установить код для этой демонстрации, я случайно поместил его под обычным кодом отслеживания Google Analytics, на который они так старательно и четко указали.

пример ошибки аб тест

После двойной проверки вашей работы и исправления вы должны увидеть это:

завершение аб тест гугл аналитикс

И теперь вы готовы к работе!

Видите, теперь все оказалось не так плохо ?!

Вывод по работе с А/Б тестом.

Веб-сайты никогда не бывают действительно доработанными и завершенными. Им нужна итерация, включая постоянный анализ, новые идеи и изменения, чтобы постоянно увеличивать результаты.

Часто это означает анализ и тестирование целых страниц на основе больших и незначительных изменений, таких как ценностные предложения или макеты. Это то, что даст такие же большие результаты.

Оптимизация целевой страницы и методы сплит-тестирования могут стать чрезвычайно уверенными и потребовать специальных инструментов, по которым могут ориентироваться только профессионалы CRO.

Google Analytics включает в себя свой собственный простой вариант раздельного тестирования в контент-экспериментах.

Предполагая, что у вас уже есть созданные новые варианты страниц, и вы спокойно можете редактировать код своего сайта. Это занимает всего несколько секунд перед началом работы. И они могут позволить любому сотруднику вашей организации перейти от исследований к действиям к концу дня.

По материалам сайта: neilpatel.com

✓ Для чего еще можно применят A/B тест в Google Analytics?

С его помощью можно узнать, на что посетители реагируют лучше всего. A/B тест позволяет оценить взаимодействие с аудиторией, узнать, из каких источников больше всего посетителей и персонализировать сайт под источники трафика.

Когда применяют А/В тестирование?

A/B тест делают как при создании сайта с нуля, так и при внесении изменений на уже существующих страницах. Можно заранее проверить, будут ли новшества эффективными или какой из вариантов привлечет больше целевой аудитории.

✓ Как работать с гипотезами, когда их несколько?

Лучше тестировать гипотезы по одной. Это поможет оценить эффективность каждой. Если запустить сразу несколько, будет не понятно, какая из них дала нужные результаты.

✓ Сколько должно длиться A/B тестирование в Google Analytics?

Слишком короткое тестирование может не показать реальных результатов.