Що таке A / B тестування або спліт тестування?

A / B тестування, Також іноді зване спліт-тестуванням - це одночасний показ двох варіантів однієї і тієї ж веб-сторінки різних сегментів відвідувачів сайту. А після порівняння того, який варіант викликає більше конверсій.

В онлайн-світі кількість користувачів на вашому веб-сайті прирівнюється числу можливостей, які ви отримуєте для розширення власного бізнесу.

Залучаючи нових клієнтів і вибудовуючи лояльні відносини з уже існуючими клієнтами. І побудована воронка конверсії вирішує, чи отримає ваш сайт хороший трафік і чи зможе він залучити більше відвідувачів.

Компанії закликають клієнтів до вчинення дій на сторінці (також звані конверсією). Швидкість, з якою сайт потрапить керувати цим процесом, називається його «коефіцієнтом конверсії». Чим більше оптимізована ваша воронка, тим вище коефіцієнт конверсії. І одним з найбільш важливих способів оптимізації воронки вашого сайту в цифровому маркетингу є A / B-тестування.

Як правило, в A / B-тестування виграє варіант, який дає більш високі конверсії, і цей варіант може допомогти вам оптимізувати свій сайт для досягнення кращих результатів. Метрики для конверсії унікальні для кожного сайту.

Для електронної комерції це може бути продаж продуктів, а для B2B - генерація кваліфікованих клієнтів. A / B-тестування один з компонентів процесу оптимізації коефіцієнта конверсії (CRO), за допомогою якого ви можете збирати як якісні, так і кількісні дані про користувачів. А після використовувати їх для розуміння ваших потенційних клієнтів і оптимізації своєї воронки конверсії на основі цих даних.

Чому необхідно A / B тестування?

Якщо підприємства B2B сьогодні незадоволені усіма некваліфікованими потенційними клієнтами, яких вони отримують в місяць. Магазини електронної комерції борються з високою частотою відмови від покупок. Тим часом, ЗМІ та видавництва також мають справу з низькою залученістю глядачів.

Давайте подивимося, чому ви повинні провести A / B-тестування для вирішення всіх цих проблем:

Рішення болів для відвідувачів.

Відвідувачі на ваш сайт прийшов для досягнення конкретної мети, яку вони переслідують. Це може бути, бажання зрозуміти більше про ваш продукт або послугу, купити продукт, прочитати / дізнатися більше про конкретній темі або просто переглянути.

Незалежно від мети користувача, вони можуть зіткнутися з деякими загальними труднощами при досягненні своєї мети. Це може бути що збиває з пантелику копія або незручно розташовані кнопки, такі як «купити зараз», запросити демонстрацію і т. Д. Нездатність досягти бажаного результату призводить до невдачі.

Щоб вирішити цю проблему використовуйте дані, зібрані за допомогою інструментів аналізу поведінки відвідувачів, таких як теплові карти, Google Analytics і опитування веб-сайтів, щоб вирішити болючі точки ваших відвідувачів. Це відноситься до всіх підприємств, будь то електронна комерція, подорожі, SaaS, освіту, засоби масової інформації і видавнича діяльність.

Отримайте кращу окупність від існуючого трафіку.

Як розуміють більшість маркетологів, вартість придбання будь-якого якісного трафіку може бути величезною. A / B-тестування дозволяє максимально ефективно використовувати існуючий трафік і допомагає підвищити конверсію без витрат на придбання нового трафіку. A / B-тестування може дати вам високу рентабельність інвестицій, так як іноді навіть найнезначніші зміни можуть привести до значного збільшення конверсії.

Зниження відмов.

Одним з найбільш важливих показників, які необхідно відстежувати для оцінки ефективності вашого веб-сайту, є рівень відмов. Може бути багато причин високого показника відмов вашого сайту, таких як велика кількість варіантів, невідповідність очікувань і так далі.

Оскільки різні веб-сайти служать різним цілям і обслуговують різні аудиторії, не існує надійного способу фіксувати показник відмов.

Один із способів зробити це - A / B-тестування. З ним можна протестувати кілька варіантів елемента вашого сайту, поки не знайдете найкращу можливу версію. Це покращує користувальницький досвід. Змушує відвідувачів витрачати більше часу на ваш сайт і знижує показник відмов.

Вносьте зміни з низьким рівнем ризику.

Внесіть незначні, поступові зміни в вашу веб-сторінку за допомогою A / B-тестування, замість того, щоб перепроектувати всю сторінку. Це допоможе уникнути ризиків з вашим поточним коефіцієнтом конверсії.

A / B-тестування дозволяє вам максимально ефективно використовувати ресурси з мінімальними змінами, що призводить до збільшення рентабельності інвестицій. Прикладом цього можуть бути зміни в описі продукту.

виконайте A / B тест, Коли плануєте видалити або оновити опису вашого продукту. Ви не знаєте, як ваші відвідувачі відреагують на цю зміну. A / B-тестування дозволить провести аналіз майбутнього результату.

Іншим прикладом модифікації з низьким ризиком може бути введення нової функції зміни. Перш ніж вводити нову функцію, варто провести її запуск у вигляді A / B-тесту в копії веб-сторінки. В результаті вдасться зробити отриманий результат набагато більш передбачуваним.

Це може бути корисно, якщо зміни впливають на дані клієнта або воронку покупок. Зміни без тестування можуть і не окупитися. Тестування, а потім внесення змін, допоможе досягти певного результату.

Досягнете значущі статичні поліпшення.

Оскільки A / B-тестування повністю засноване на даних і не має місця для здогадів, інтуїції або інстинктів, ви можете легко визначити «переможця» і «переможеного» на основі статистично значущих поліпшень показників, таких як час, витрачений на сторінка, кількість демонстраційних запитів , показник відмови від кошика, рейтинг кліків і т. д.

Вигідний редизайн веб-сайту.

Редизайн може варіюватися від незначних змін: тексту або колірної настройки CTA до конкретних веб-сторінок і до повної модернізації сайту. Рішення про впровадження однієї або іншої версії завжди має грунтуватися на A / B-тестування.

Не припиняйте тестування з остаточним дизайном. У міру появи нової версії протестуйте інші елементи своєї веб-сторінки, щоб переконатися, що найбільш цікава версія надається відвідувачам.

Як провести A / B тест?

A / B-тестування - це систематичний метод з'ясувати, що дозволяє визначити що працює, а що ні в будь-якої маркетингової кампанії. Більшість маркетингових стратегій спрямовані на збільшення трафіку. Але в міру того, як отримання трафіку стає все більш складним і дорогим. Першочерговим завданням буде запропонувати найкращий інтерфейс користувачам, які заходять на ваш сайт.

Це допоможе їм досягти своїх цілей і дозволить їм конвертувати найбільш швидким і ефективним способом. A / B-тестування в маркетингу дозволяє максимально ефективно використовувати існуючий трафік.

Структурована програма A / B-тестування може зробити маркетингові зусилля більш прибутковими, виявляючи найбільш важливі проблемні області, які потребують оптимізації. Воно тепер переходить від самостійної діяльності, яка проводиться одноразово, до більш структурованою і безперервної діяльності, яка завжди повинна виконуватися за допомогою чітко визначеного процесу CRO.

У загальних рисах, тестування включає в себе наступні етапи:

Крок 1: Дослідження.

Перед складанням плану A / B-тестування необхідно провести ретельне дослідження того, як в даний час працює веб-сайт. Вам доведеться збирати дані про все. А саме скільки користувачів заходить на сайт, які сторінки привертають найбільше трафіку, які різні цілі конверсії різних сторінок і т. Д.

Використовувані тут інструменти можуть включати інструменти для кількісної аналітики веб-сайтів, такі як Google Analytics, Omniture, Mixpanel та інші. Вони допоможуть визначити найбільш відвідувані сторінки, сторінки з найбільшою кількістю витраченого часу або з найвищим показником відмов.

Наприклад, ви можете почати з короткого списку сторінок з найбільшим дохідним потенціалом або найбільшим щоденним трафіком. Після цього ви можете глибше зануритися в якісні аспекти цього трафіку.

Інструменти Heatmap - це провідна технологія, яка використовується для визначення того, на що користувачі витрачають найбільше часу. Отримані дані допоможуть виявити проблемні області на вашому веб-сайті.

Ще одним популярним інструментом для більш глибоких досліджень вважаються опитування користувачів веб-сайтів. Вони можуть виступати в якості прямого каналу між вашою командою веб-сайту і кінцевим користувачем. Часто дозволяють виявити проблеми, які можуть бути втрачені в сукупних даних.

Додаткову якісну інформацію можна отримати з інструментів записи сеансів, які збирають дані про поведінку відвідувачів. Це допомагає у виявленні прогалин в шляху користувача. Насправді, інструменти записи сеансів в поєднанні з опитуваннями аналізу форм можуть розкрити чому користувачі не заповнюють вашу форму.

Часом це пов'язано з тим, що деякі поля запитують особисту інформації. Користувачів, наприклад, можуть відмовлятися від заповнення через занадто великих форм.

Як ми бачимо, як кількісні, так і якісні дослідження можуть допомогти нам підготуватися до наступного етапу процесу, який буде полягати в тому, щоб зробити дієві спостереження для наступних етапів.

Крок 2. Дотримуйтесь і формулюйте гіпотезу.

Станьте ближче до цілей свого бізнесу. Реєструйте результати спостережень і створюйте гіпотези, засновані на даних, спрямованих на підвищення конверсії. Без них ваша тестова кампанія буде безглуздий.

Якісні та кількісні інструменти дослідження можуть допомогти тільки в зборі даних про поведінку відвідувачів. Тепер ви несете відповідальність за аналіз і аналіз цих даних. Кращий спосіб використовувати кожен біт зібраних даних - це проаналізувати їх, провести ретельні спостереження за ними. Потім намалювати веб-сайт, а також інформацію для користувачів, щоб сформулювати гіпотези на основі даних.

Коли у вас є готова гіпотеза, перевірте її за різними параметрами, таким як ступінь впевненості в її перемозі, її вплив на макроекономічні цілі, простота її налаштування і так далі.

Крок 3. Створення варіантів.

Наступним кроком у вашій програмі тестування повинно бути створення варіанту, заснованого на отриманої інформації і A / B-тестування. В даному випадку варіант являє собою іншу версію з впровадженими в неї змінами, які необхідно протестувати.

Ви можете протестувати кілька варіантів, щоб побачити, який з них працює найкраще. Створіть нову версію, засновану на ваших дослідженнях про те, що може працювати з точки зору UX. Наприклад, досить людей, які не заповнюють форми? У вашій формі занадто багато полів? Чи потрібна особиста інформація? Можливо, ви можете спробувати варіант з більш короткою формою або інший варіант, пропустивши поля, які запитують особисту інформацію.

Крок 4: Запустіть тестування.

Перш ніж перейти до цього кроку, спочатку потрібно з'ясувати, скільки існує типів тестування і коли використовувати який метод. A / B-тестування, різноманітне тестування, Split URL-тестування і багатосторінковий тестування - це 4 різних типи тестування. Ми вже обговорювали перший вид, а саме A / B-тестування. Давайте тепер перейдемо до інших типів тестування.

Тестування Split URL.

Багато людей плутають Тестування Split URL з A / B-тестуванням, але вони принципово відрізняються. Split URL Testing - це тестування кількох версій вашої веб-сторінки, розміщеної на різних URL-адреси. Трафік вашого сайту розподіляється між контролем і варіаціями, і кожен з них коефіцієнтів конверсії вимірюється, щоб визначити виграшну версію. Основна відмінність між тестом Split URL і A / B-тестом полягає в тому, що в разі тесту Split варіанти розміщуються на різних URL-адреси.

A / B-тестування краще, коли потрібні тільки зміни зовнішнього інтерфейсу. Тестування Split URL-адрес використовується, коли необхідні значні зміни дизайну, і ви не хочете чіпати існуючий дизайн веб-сайту.

Створення тесту Split URL в цілому складається з наступних етапів:

• Налаштування сторінок для тесту Split URL.
• Додавання цілей конверсії та оцінка тривалості тесту.
• Завершення тесту.
• Попередній перегляд і запуск тесту.

Багатовимірне тестування (MVT).

Багатофакторний тест допомагає визначити, який елемент веб-сторінки має найбільший вплив на коефіцієнт конверсії. Це складніше, ніж A / B-тестування. Найкраще підходить для досвідчених маркетологів.

Наприклад, ви вирішуєте протестувати дві версії кожного зображення героя і кольору кнопки на веб-сторінці. Використовуючи MVT, ви можете створити один варіант для зображення героя і один для кольору кнопки.

Щоб протестувати всі версії, створіть комбінації всіх варіантів, як показано тут:

Після запуску багатовимірного тесту для всіх комбінацій ви можете використовувати отримані дані, щоб визначити, яка комбінація найбільше впливає на коефіцієнт конверсії вашої сторінки, і використовувати цю комбінацію.

Багатосторінкове тестування.

Багатосторінкове тестування - це форма експерименту, в якій ви можете тестувати зміни окремих елементів на кількох сторінках. Є два способи зробити багатосторінковий тестування.

По-перше, ви можете або взяти всі сторінки своєї воронки продажів і створити нові версії кожної, що робить вашу воронку продажів претендентом, а потім протестувати її на предмет контролю. Це називається воронкоподібним багатосторінковим тестуванням. І, по-друге, ви можете перевірити, як впливає додавання або видалення повторюваних елементів, таких як значки безпеки, відгуки та інше впливає на перетворення у всій послідовності.

Це називається класичним або звичайним багатосторінковим тестуванням. На додаток до щойно розглянутим 4 типам, є також два різних статистичних підходу до тестування: Frequentist і Bayesian.

Частотний підхід ймовірності визначає ймовірність дії в конкретний період часу. Стосовно до A / B-тестування можна побачити, що будь-кому, хто використовує частотний підхід, буде потрібно більше даних (функція більшої кількості протестованих відвідувачів і більш тривалих періодів), щоб прийти до правильних висновків.

Згідно з підходом Frequentist, важливо визначити тривалість вашого A / B тесту на основі розміру вибірки, щоб отримати правильні висновки тесту. Отже до цього підходу потрібно більше уваги приділити деталям кожного запущеного тесту. Тому як для одного і того ж набору відвідувачів ви будете змушені запускати більш тривалі тести в порівнянні з Bayesian підходом.

До кожного тесту потрібно ставитися з особливою ретельністю. Бо є можливість провести тільки кілька досліджень за певний період часу.

На відміну від Bayesian статистики, вона менш інтуїтивна і часто виявляється важким для розуміння. З іншого боку, байєсівську статистика - це теорія, заснована на інтерпретації ймовірності, де ймовірність виражається у вигляді ступеня віри в подія. Простіше кажучи, чим більше ви знаєте про подію, тим краще і швидше ви можете передбачити кінцеві результати.

Bayesian підхід забезпечує дієві результати майже на 50% швидше в порівнянні з раніше поданими частих досліджень. Основна увага в процесі дослідження приділяється статистичної значущості. У будь-який момент, за умови, що у вас є достатньо даних, байесовский підхід повідомляє вам ймовірність зміни А з більш низьким коефіцієнтом конверсії.

Він не має певного тимчасового обмеження і не вимагає від вас глибоких знань статистики. Простіше кажучи, байесовский підхід схоже на те, як ми підходимо до речей в повсякденному житті. Наприклад, ви втратили свій мобільний телефон в своєму будинку. Вви будете використовувати тільки трекер GPS, щоб відстежувати його і тільки перевіряти область, на яку вказує трекер.

Будучи байесовцем, ви будете не тільки використовувати GPS-трекер, але і перевіряти всі місця в будинку, де раніше ви знайшли телефон. У першому випадку подія вважається фіксованим значенням, а в другому всі минулі і майбутні знання використовуються для визначення місця розташування телефону.

Щоб отримати більш чітке уявлення про ці два аспекти, погляньте на наведене порівняння. Після того, як ви зупинилися на одному з цих типів і підходів, заснованих на потребах вашого веб-сайту і бізнес-цілях, почніть тестування і почекайте вказаний час для досягнення статистично значущих результатів.

Пам'ятайте одну річ - незалежно від того, який метод ви виберете, ваш метод тестування і статистична точність визначатимуть кінцеві результати.

Час і тривалість тесту повинні бути точними. Розрахуйте тривалість тесту з урахуванням ваших середніх щоденних і щомісячних відвідувачів, передбачуваного існуючого коефіцієнта конверсії, мінімального очікуваного поліпшення коефіцієнта конверсії, кількості варіантів (включаючи контроль), відсотки відвідувачів, включених в тест, і так далі.

Крок 5. Аналіз результатів і розгортання.

Незважаючи на те, що це останній крок, на якому ви знайдете виграшно рішення для своєї кампанії, аналіз результатів надзвичайно важливий. Оскільки A / B-тестування вимагає безперервного збору і аналізу даних, саме на цьому етапі розгортається весь ваш шлях.

Як тільки ваш тест завершиться, виконайте аналіз результатів тесту, з огляду на такі показники, як процентне збільшення, рівень достовірності, пряме і непряме вплив на інші показники і т. д. Після розгляду цих чисел, якщо тест пройдено успішно, розгорніть виграшний варіант.

Якщо тест залишається неостаточним, вийміть з нього інформацію і застосуєте його в наступних тестах. A / B-тестування дозволяє вам систематично проробляти кожну частину вашого веб-сайту для поліпшення конверсії.

Що можна перевірити A / B тестуванням?

Воронка конверсії вашого сайту визначає долю вашого бізнесу. Тому кожен фрагмент контенту, який потрапляє до ваших користувачам через сайт, повинен бути максимально оптимізований. Це особливо важливо для елементів, які можуть впливати на поведінку відвідувачів і коефіцієнт конверсії.

При проведенні програми оптимізації повинні бути перевірені наступні ключові елементи.

Заголовки і підзаголовки.

Ваш заголовок - це перше, що відвідувачі бачать на сторінці. І він визначає, чи піде відвідувач далі по вашій воронці конверсії. Ось чому варто бути вкрай обережним з контентом вашого сайту, стилем написання і форматуванням.

Переконайтеся, що ваш заголовок привертає увагу відвідувачів, як тільки вони потрапляють на ваш сайт. Він повинен чітко говорить про ваш продукт або послугу, розкривати їх переваги. Спробуйте в A / B тестування різні шрифти, розміри, контент сторінок.

Контент.

В тексту вашого сайту має бути чітко вказано, що отримує відвідувач - що його чекає. Добре написаний заголовок і текст можуть підвищити шанси зробити з сайту конверсійний магніт. При написанні контенту для вашої сторінки, майте на увазі ці два параметри:

• Стиль письма: використовуйте правильну тональність залежно від цільової аудиторії. Ваш текст повинен бути адресований безпосередньо кінцевому користувачеві і відповідати на всі його запитання. Він обов'язково включає в себе ключові фрази, які покращують зручність використання, і стилістичних елементів, що підкреслюють важливі моменти.
• Форматування: використовуйте відповідні заголовки і підзаголовки, розбийте статтю на невеликі і прості абзаци і відформатуйте її для скімерів, використовуючи маркери або списки.

Дизайн і макет.

Оскільки все здається таким важливим, буває важко знайти важливі елементи для свого веб-сайту. З A / B-тестуванням цю проблему можна вирішити раз і назавжди. Наприклад, в якості магазину електронної комерції сторінка вашого продукту надзвичайно важлива з точки зору конверсії. Одне можна сказати напевно, що з технологічним прогресом на його нинішньому етапі клієнти хотіли б бачити все у високій роздільній здатності, перш ніж купувати його.

Отже, сторінка повинна бути максимально оптимізована з точки зору дизайну і макета. Поряд з контентом, дизайном і макетом сторінки велику роль відіграють зображення (зображення продуктів, зображення пропозицій і т. Д.) І відеоролики (відеоролики про продукти, демонстраційні відеоролики, рекламні оголошення і т. Д.). Сторінка вашого продукту повинна відповідати на всі питання ваших користувачів, які не плутаючи їх і не заплутуючись.

• Надайте чітку інформацію: на основі продуктів, які ви продаєте, знайдіть творчі способи надати весь необхідний контент і точні описи продуктів, щоб потенційні покупці не були перевантажені неорганізованої інформацією. Напишіть чіткий опис і надайте помітні таблиці розмірів, варіанти кольору та інше.
• Виділіть відгуки клієнтів: додайте хороші і погані відгуки про ваші продукти. Негативні відгуки підвищують довіру до вашого магазину.
• Пишіть простий контент: намагайтеся не плутати потенційних покупців зі складною мовою в прагненні прикрасити ваш контент. Зробіть його простим і увлекательнеим.
• Створіть відчуття терміновості: додайте теги, такі як «тільки 2 залишилося на складі», зворотні відліки, «пропозиція закінчується через 2 години 15 хвилин», або виділіть ексклюзивні знижки та святкові пропозиції, щоб підштовхнути потенційного покупця до покупки.

простий і зручний дизайн для головної і цільової сторінок. Використовуйте A / B-тестування, щоб знайти найбільш оптимізовану версію для них. Протестуйте безліч варіантів, таких як додавання великої кількості порожнього простору і зображень високої чіткості, показ відео продукції замість зображень або тестування різних макетів.

Чим менше захаращена ваша головна і цільові сторінки, тим більша ймовірність того, що відвідувачі зможуть легко і швидко знайти те, що шукають.

Навігація.

Ще один елемент вашого сайту, який ви можете оптимізувати за допомогою A / B-тестування, - це навігація сайту. Переконайтеся, що у вас є чітка структура вашого сайту. Визначте, як різні сторінки пов'язані один з одним і взаємодіють в рамках цієї структури.

Навігація вашого сайту починається з головної сторінки. Домашня сторінка - це батьківська сторінка, з якої з'являються всі інші сторінки і яка пов'язує всі сторінки. Переконайтеся, що ваша структура така, що відвідувачі легко знаходять те, що шукають, і не губляться через порушення навігації.

Кожен клік повинен направляти відвідувачів на потрібну сторінку. Ось деякі ідеї, які можуть допомогти вам перейти до вашої грі навігації:

• Відповідайте очікуванням відвідувачів, розмістивши панель навігації в стандартних місцях, таких як горизонтальна навігація вгорі і вертикальна внизу зліва, щоб зробити ваш сайт зручним у використанні.
• Зробіть навігацію свого веб-сайту передбачуваною, зберігаючи контент з аналогічною тематикою в одному і тому ж сегменті або в пов'язаних розділах, щоб знизити когнітивну навантаження вашого відвідувача. Наприклад, в якості магазину електронної комерції ви можете продавати різні навушники. Деякі з них можуть бути дротяними, в той час як інші можуть бути безпровідними або навушниками. Упакуйте їх таким чином, щоб, коли відвідувач шукав навушники, він знаходив всі ці різновиди в одному місці.
• Створіть гнучку, просту навігацію веб-сайту, зберігаючи простоту, передбачуваність і відповідну очікуванням відвідувачів. Це допоможе не тільки збільшити рівень конверсії, а й створити позитивне враження у клієнтів, що змушує відвідувачів повертатися на ваш сайт.

Форми.

Форми - це кошти, за допомогою яких потенційні клієнти зв'язуються з вами. Вони стають ще більш важливими, якщо є частиною вашої воронки покупки. Точно так же, як немає двох однакових веб-сайтів, немає двох однакових форм для різних аудиторій.

У той час як для деяких підприємств може працювати невелика комплексна форма, для інших підприємств довгі форми можуть творити чудеса з боку залучення аудиторії. Ви можете з'ясувати, який стиль підходить для вашої аудиторії. Найкраще визначити це можна, використовуючи інструменти дослідження, такі як аналіз форми. Так вдасться визначити проблемну область у вашій формі і працювати над її оптимізацією.

CTA (заклик до дії).

CTA - це місце, де відбуваються всі реальні дії - незалежно від того, завершують відвідувачі свої покупки і переходять чи до форми реєстрації чи ні, і інші дії, які безпосередньо впливають на коефіцієнт конверсії.

Соціальне доказ.

Соціальне доказ може приймати форму рекомендацій і відгуків від експертів в певних областях, від знаменитостей і самих клієнтів, або може являти собою відгуки, згадки в засобах масової інформації, нагороди і значки, сертифікати і так далі. Наявність цих доказів підтверджує правильність тверджень вашого сайту.

A / B-тестування може допомогти вам визначити, чи є додавання соціального доказу хорошою ідеєю. Які види добре працюють і їх слід додати.

Які помилки слід уникати при A / B-тестування?

Помилка № 1: не планування вашої карти оптимізації.

• Неприпустима гіпотеза: в A / B-тестування перед проведенням тесту формулюється гіпотеза. Усі наступні кроки залежать від цього: що повинно бути змінено, чому воно має бути змінено, який очікуваний результат і так далі. Якщо ви почнете з невірною гіпотези, ймовірність успішного проходження тесту зменшується.
• Переймати досвід інших: звичайно, хтось ще змінив їх реєстрацію і побачив 30%-ве підвищення конверсій. Але це результат їх випробувань, заснований на їх трафіку, їх гіпотезі і їх метою. Ось чому ви не повинні розміщувати на своєму веб-сайті результати інших тестів. Немає двох однакових веб-сайтів - то, що спрацювало для них, може не спрацювати для вас. Їх трафік буде відрізнятися; їхня цільова аудиторія може відрізнятися; їх метод оптимізації міг відрізнятися від вашого, і так далі.

Помилка № 2: Тестування занадто великої кількості елементів разом.

Галузеві експерти застерігають від одночасного проведення занадто великої кількості випробувань. Спільне тестування занадто великої кількості елементів ускладнює визначення того, який елемент найбільше вплинув на успіх чи невдачу тесту. Крім цього, чим більше елементів перевірено, тим більше трафіку має бути на цій сторінці, щоб виправдати статистично значуще тестування. Таким чином, розстановка пріоритетів тестів необхідна для успішного A / B-тестування.

Помилка № 3: Ігнорування статистичної значущості.

Якщо інтуїтивні відчуття або особисті думки використовуються для формування гіпотези або коли ви встановлюєте мети тесту А / В, то швидше за все, він зазнає невдачі. Незалежно від усього, чи пройдено тест успішно чи ні. Ви повинні дозволити йому пройти весь курс, щоб він досяг своєї статистичної значущості. З цієї причини результати тесту, неважливо хороші або погані, дадуть вам цінну інформацію і допоможуть вам краще спланувати майбутній тест.

Помилка № 4: Використання незбалансованого трафіку.

Компанії часто закінчують тестуванням незбалансованого трафіку. A / B-тестування має проводитися з відповідним трафіком, щоб отримати значні результати. Використання меншого або більшого показника, ніж потрібно для тестування, збільшує ймовірність провалу вашої кампанії або отримання непереконливих результатів.

Помилка № 5: Перевірка на неправильну тривалість.

Виходячи з вашого трафіку і цілей, запустіть A / B-тести протягом певного періоду часу, щоб він досяг статистичної значущості. Виконання тесту протягом занадто тривалого або занадто короткого періоду може привести до збою тесту або отримання незначних результатів.

Одна версія вашого веб-сайту може вигравати протягом перших кількох днів після початку тесту. Але це не означає, що ви повинні скасувати її завчасно і оголосити переможця. Занадто тривале проведення кампанії також є поширеною помилкою бізнесу. Тривалість виконання тесту залежить від різних чинників, таких як існуючий трафік, коефіцієнт конверсії, очікуване поліпшення і т. Д.

Помилка № 6: недотримання ітеративного процесу.

A / B-тестування - це ітеративний процес, кожен з яких заснований на результатах попередніх тестів. Компанії відмовляються від A / B-тестування після провалу першого тесту. Але щоб підвищити шанси вашого наступного тесту на успіх, ви повинні отримати уявлення про останні тестах при плануванні і розгортанні наступного тесту.

Це підвищує ймовірність вашого тесту, домагаючись статистично значущих результатів. Крім того, не припиняйте тестування після успішного результату. Повторно тестируйте кожен елемент, щоб створити його найбільш оптимізовану версію, навіть якщо вони є продуктом успішної кампанії.

Помилка № 7: не враховувати зовнішні чинники.

Тести повинні проводитися в порівнянні періоди для отримання значущих результатів. Неправильно порівнювати трафік веб-сайту в дні, коли він отримує найвищий трафік, з днями, коли він спостерігає найнижчий трафік через зовнішніх чинників, таких як продажі, свята і так далі. Оскільки тут не робиться порівняння між лайками, шанси прийти до незначного висновку зростають. Використовуйте калькулятор значущості A / B тесту VWO, щоб дізнатися, чи були результати значними чи ні.

Помилка № 8: Використання неправильних інструментів.

З ростом популярності A / B-тестування з'явилося безліч недорогих інструментів. Не всі ці інструменти однаково хороші. Деякі інструменти різко уповільнюють роботу вашого сайту, в той час як інші не тісно пов'язані з необхідними якісними інструментами (теплові карти, записи сеансів і т. Д.), Що призводить до погіршення якості даних. A / B-тестування з такими несправними інструментами може поставити під загрозу успіх вашого тесту з самого початку.

Які проблеми A / B тестування?

ROI від A / B тестування може бути величезним і позитивним. Це допоможе направити маркетингові зусилля на найбільш цінні елементи, точно вказавши проблемні області. Але час від часу, як маркетолог, ви можете зіткнутися з деякими труднощами при ухваленні рішення про проведення A / B-тестування. Шість основних проблем полягають в наступному:

Завдання № 1: Вирішити, що тестувати.

Гірка реальність, яку тепер усвідомлюють маркетологи, полягає в тому, що не всі невеликі зміни, які легко впровадити, завжди є кращими, коли ви розглядаєте свої бізнес-цілі і часто не виявляються значними. Те ж саме стосується складних випробувань. Це де дані сайту і дані аналізу відвідувачів вступають в гру. Ці дані допомагають вам подолати проблему «не знаючи, що тестувати» зі свого нескінченного відставання, зазвичай вказуючи на елементи, які можуть надати найбільший вплив на коефіцієнт конверсії, або направляючи вас на сторінки з найвищим трафіком.

Завдання № 2: формулювання гіпотез.

У великому резонансі з першим викликом варто другий виклик: сформулювати гіпотезу. Якщо ви проводите тестування без належних даних, ви можете втратити свій бізнес. За допомогою даних, зібраних на першому етапі (т. Е. Дослідження) A / B-тестування, вам необхідно з'ясувати, в чому полягають проблеми з вашим сайтом, і висунути гіпотезу.

Завдання № 3: фіксування розміру вибірки.

Ми часто робимо помилку, називаючи остаточні результати занадто швидко. Найчастіше ми отримуємо швидкі результати. Як маркетологи, ми повинні дізнатися про розміри вибірки, зокрема, про те, наскільки великий розмір нашої тестованої вибірки повинен грунтуватися на трафіку нашої веб-сторінки.

Завдання № 4: Аналіз результатів тесту.

З A / B-тестуванням ви будете свідками успіху і невдач на кожному етапі. Ця проблема, однак, відноситься як до успішних, так і до невдалих тестах:

• Успішні кампанії. Добре, що ви виконали два тести, і обидва з них були успішними в отриманні статистично значущих результатів. Що далі? Так, розгортання переможця, але що після цього? Те, що маркетологам часто не вдається або ускладнює, - це інтерпретація результатів тесту. Інтерпретація результатів тесту після їх завершення надзвичайно важлива, щоб зрозуміти, чому тест пройшов успішно. Основне питання, яке потрібно задати, - чому? Чому клієнти поводилися так? Чому вони реагували певним чином з однією версією, а не з іншими? Які відгуки відвідувачів ви зібрали, і як ви можете їх використовувати? Багато маркетологи часто не можуть або не можуть відповісти на ці питання, які не тільки допомагають вам розібратися в поточному тесті, але також надають вхідні дані для майбутніх тестів.
• Невдалі кампанії. Іноді маркетологи навіть не озираються на невдалі тести. Наприклад, їм важко мати справу з ними, коли розповідають команді про невдалі тестах, вони й гадки не мають, що з ними робити. Жоден невдалий тест не буде успішним, якщо ви не зможете отримати з них уроки. До невдалим кампаніям слід ставитися як до стовпам, які в кінцевому підсумку приведуть вас до успіху. Дані, зібрані протягом всього процесу A / B-тестування, навіть якщо в результаті тест не пройдений, схожі на нероздрукований ящик Пандори. Він містить безліч цінних даних і ідей, які можуть дати вам старт для вашого наступного тесту.

Крім того, через відсутність належних знань про те, як аналізувати зібрані дані, ймовірність пошкодження даних збільшується в рази. Тим часом, якщо ви використовуєте для цього різні інструменти, то ймовірність витоку даних при спробі їх інтеграції також зростає. Ви також можете не отримати будь-яких істотних ідей, блукаючи безцільно за даними і просто потонувши під ними.

Завдання № 5: Підтримка культури тестування.

Одна з найважливіших характеристик програм оптимізації, таких як CRO і A / B-тестування, полягає в тому, що це ітеративний процес. Це також одне з основних перешкод, з якими стикаються компанії і маркетологи. Щоб ваші зусилля по оптимізації були в кінцевому підсумку плідними, вони повинні сформувати цикл, який приблизно починається з дослідження і закінчується дослідженням. Це завдання полягає не тільки в тому, щоб докласти зусиль або отримати необхідні знання.

Завдання № 6: Зміна налаштувань експерименту в середині тесту.

Коли ви запускаєте експеримент, ви повинні повністю його виконати. Намагайтеся не змінювати налаштування експерименту, не змінюйте і не опускайте мети тесту або грайте з дизайном елемента управління або варіацією під час виконання тесту. Більш того, не намагайтеся змінити розподіл трафіку на варіації, тому що це не тільки змінить розмір вибірки ваших постійних відвідувачів, а й істотно спотворює результати ваших тестів.

Отже, з огляду на всі ці проблеми, чи варто проводити A / B-тестування?

З точки зору маркетингу, A / B-тестування виключає здогадки з процесу оптимізації. Стратегічні маркетингові рішення стають керованими даними, що полегшує створення ідеальної маркетингової стратегії для веб-сайту з чітко визначеними цілями.

без програми A / B-тестування ваша маркетингова команда буде просто тестувати елементи навмання або на основі інтуїції і переваг. Таке тестування без даних приречене на провал. Якщо ви почнете з хорошого аналізу сайту і даних про відвідувачів, перші три проблеми можуть бути легко вирішені. Маючи в своєму розпорядженні великий веб-сайт і дані про відвідувачів, ви можете розставити пріоритети в своєму беклоге, і вам навіть не доведеться вибирати, що тестувати.

Висновок.

Після прочитання цього матеріалу по A / B-тестування ви повинні бути повністю готові для планування своєї власної дорожньої карти оптимізації. Уважно стежте за кожним кроком і будьте обережні з усіма основними і незначними помилками, які ви можете зробити.

A / B-тестування неоціненно, коли справа доходить до поліпшення показників конверсії вашого сайту. Якщо тестування виконано з повною самовіддачею на основі вже наявних у вас знань. Це може знизити багато ризики, пов'язані з виконанням програми оптимізації. Допоможе вам значно поліпшити UX вашого сайту, усунувши всі слабкі посилання і знайшовши найбільш оптимізовану версію вашого сайту. Якщо ви визнали це керівництво корисним, розповсюдьте інформацію і допоможіть колегам-маркетологам провести A / B-тестування, не потрапляючи в найпоширеніші пастки. Вдалого тестування!

За матеріалами сайту: https://vwo.com/.

Основні питання про А / В тестуванні?

✔️ Що таке А / В тестування?

A / B-тестування - це процес порівняння двох варіантів елемента сторінки, зазвичай шляхом тестування реакції користувачів на варіант A проти варіанту B, і визначення того, який з двох варіантів є більш ефективним.

✔️ Навіщо проводити А / В тестування?

Існують різні причини. Деякі з них включають в себе рішення болів відвідувачів, збільшення конверсій або потенційних клієнтів на сайті, а також зниження показника відмов.

✔️ У чому особливості багатовимірного АБ тестування?

У багатовимірному тестуванні декілька комбінацій декількох ключових елементів сторінки перевіряються паралельно один з одним. Це підходить знайти кращий варіант для внесення змін.

✔️ Як уникнути ризиків з коефіцієнтом конверсії?

Внесіть незначні, поступові зміни в вашу веб-сторінку за допомогою A / B-тестування, замість того, щоб перепроектувати всю сторінку.

✔️ Який рівень достовірності AB-тестування?

Рівень достовірності - відсоток часу, протягом якого статистичний результат буде правильним, якщо ви взяли безліч випадкових вибірок. У більшості додатків, де використовується рівень достовірності, таких як опитування громадської думки і A / B-тестування, 95% є значенням за замовчуванням.

✔️ Що таке A / B-тестування в машинному навчанні?

A / B-тестування дозволяє визначити, покращують чи зміни в цільових сторінках, спливаючих формах, названих статей та інших рішеннях цифрового маркетингу коефіцієнт конверсії і, в кінцевому підсумку, купівельну поведінку.

✔️ Як розрахувати 95% довірчий інтервал?

Оскільки вам потрібен довірчий інтервал 95%, ваше значення z * одно 1,96. Припустимо, ви взяли випадкову вибірку з 100 сеголетков і визначили, що середня довжина становить 7,5 дюймів; Припустимо, що стандартне відхилення сукупності становить 2,3 дюйма. Помножте 1,96 на 2,3, розділивши на квадратний корінь з 100 (який дорівнює 10).