10 правил гарантованого A/B тестування

Print Friendly, PDF & Email

Як ви знаєте напевно, якщо, наприклад, зелений заклик до дії кнопка принесе більше абонентів/покупців?

Оскільки в центрі уваги користувачів Інтернету знижується день за днем і конкуренція зростає, концепція оптимізації коефіцієнта переходів (КРО) стає одним з найважливіших.

CRO є важливим аспектом будь-якої маркетингової стратегії, оскільки конверсія є єдиним вимірюваним параметром, який фактично корелює з рентабельністю інвестицій.

На жаль, коли справа доходить до реалізації діяльності CRO, ви можете повністю загубитися в морі існуючих інструментів – зміна кольору кнопок, додавання соціальних доказів, зменшення рекламних текстів тощо.

Перш ніж перейти до тактичної дії, зробити тільки одну річ, щоб оптимізувати ваш коефіцієнт переходів, який заощадить вам час, гроші, і волосся на голові. Це справа в A/B-тестуванні.

Звичайно, «ривок навмання» теж має місце десь в минулому столітті. Тепер ця тактика не допоможе вам досягти успіху зараз або в майбутньому. Сьогодні потрібно використовувати веб-аналітику для отримання відгуку користувачів у реальному часі. Ці дані можуть бути використані для оптимізації будь-якої області вашого сайту, тому що вона буде базуватися на реальній думці реальних клієнтів. Що може бути краще?

Звичайно, ви, напевно, вже дозрівають з розумінням того, що ваша аудиторія воліє і який зміст працює. Це те, що підводить нас до…

Ефективне A/B-тестування правило No 1: забути все, що ви думаєте, що знаєте про ваших клієнтів

Безсумнівно, заманливо робити припущення щодо вашої аудиторії на основі віку, статі, місця проживання або рівня доходу. Не піддавайтеся цій спокусі! Бували випадки, коли профілювання клієнтів було найоптимальнішим (і, взагалі, єдиним) способом пошуку цільової аудиторії. І так, він все ще використовується в маркетингу.

Однак в онлайн-віці у нас є набагато більше можливостей. Вам більше не потрібно покладатися на сегментацію поодинці, щоб досягти істотного персоналізації. Тепер достатньо будь-якої точки контакту в Інтернет-середовищі, щоб точно знати переваги клієнтів.

shutterstock_100248578

Ефективне A/B-тестування правило No 2: завжди встановлено початковий рівень

Ваша основна мета – підвищити коефіцієнт конверсії, і, судячи з GeniusMarketing, ви теж поспішаєте. Але перш ніж робити великі (і навіть не дуже великі) ставки в A/B тестів, важливо встановити початковий знак для порівняння. Якщо ви не знаєте свого поточного коефіцієнта конверсії, як ви дізнаєтеся, чи буде майбутній досвід успішним? (Детальніше про це насправді No5.)

Ефективне A/B-тестування правило No 3: якщо щось допомогло комусь іншому, це не означає, що це буде так само корисно для вас.

Якби CRO був однотипним процесом, однаково ефективним для кожного сайту, то потреби в тестуванні не було б. Кожен буде знати, як створити сайти для продажу, і кожен з них буде слідувати за тими ж правилами.

На жаль, це не так (і як нудно світ повний подібності б), тому A/B тестування необхідно для кожного унікального контенту, призначеного для своєї унікальної аудиторії. Звичайно, ви можете запозичувати ідеї в інших СЕО, але не чекайте, що вони принесуть вам такі ж результати.

Наприклад, скажімо, ABS продає shoelaces, і xY ' продає корпоративне програмне забезпечення. Очевидно, що їх оборот продажу абсолютно різні, навіть якщо вони мають спільну клієнтуру. ABC може виявити, що зміна кольору кнопки заклику до дії з червоного на зелений збільшує продажі на 75%. Але це не означає, що компанія XY ' отримає аналогічні результати.

Правило ефективного A/B-тестування No4: тестуйте лише одне за раз.

Це досить очевидно, але це варто зосередитися. При запуску A/B тестування на вашому сайті, перевірити тільки одну змінну в той час, щоб оцінити результати в кінці. Якщо ви зміните назву і в той же час змінити навігацію, як ви знаєте, яка змінна мала більший вплив на кількість переходів сайту?

Підказка з досвіду ГМ: Якщо ви починаєте тестувати заголовок, переконайтеся, що він працює з усіма іншими контрольно-пропускних пунктів по всьому воронку продажів. Послідовність будує довіру.

shutterstock_132135725

Ефективне A/B-тестування правило No 5: не назий "переможець" до статистичної дійсності тесту видно.

У A/B-тестуванні статистична впевненість означає ймовірність того, що ви можете очікувати тих самих результатів у майбутньому, якщо ви запустите тест знову. Іншими словами, він говорить нам, наскільки впевнено ми можемо бути в результатах тесту.

Наприклад, припустимо, що ви запускаєте тест на сторінці кошика для покупок, де A перемикає вікна меню за допомогою кнопки, а B – меню, що випадає. Давайте також припустимо, що B дає 75% збільшення коефіцієнта переходів. Очевидно, що в цьому випадку "переможець" чи не так?

Вам не потрібно. Є ще кілька речей, які слід розглянути:

  • Розмір вибірки.У наведеному вище прикладі, якщо ваш розмір вибірки становить 4 людини, то це означає, що тільки три вважають за краще випадаючі меню. Звичайно, це гарний старт, але ймовірність того, що результати залишаться незмінними у зразку 1000 людей вкрай низькі. Тому результат цього тесту має низький рівень довіри.
  • Відсоток. Точність результатів тесту/B також залежатиме від помилки. Якщо 99% з 500 людей вибирають випадаючи меню, ви можете бути впевнені, що запас помилки низький. Але в іншому випадку, якщо тільки 51% клієнтів зробили переходи з погляду висадки меню, а інші 49% вибрали кнопки, ймовірність помилки досить висока, і тестування повинно тривати до більш переконливою результати.
  • Розмір аудиторії. Якщо, з загальною аудиторією 250 000, розмір вибірки був лише 25, тест буде знову виробляти низької впевненості результат. З розрахунком рекомендованого розміру вибірки цей калькулятор – Калькулятор розміру вибірки Raosoft – справляється відмінно.

Ефективне A/B-правило тестування No 6: "прогулянка перед запуском".

Це прислів'я вірно для багатьох аспектів бізнесу, а/б тестування не є винятком. Оскільки переваги та очікування клієнтів розвиваються, оптимізація коефіцієнта конверсії завжди буде рушійною метою. Ви будете невірними, але тільки з практикою ви станете майстром A/B-тестування.

Ефективне A/B-тестування правило 7: дані поведінкового аналізу даних і дані дослідження аудиторії не можуть бути однаковими.

Дослідження, звичайно, має нішу в маркетингу, але ви повинні розуміти, що вони не завжди можуть забезпечити чесний зворотний зв'язок шляхом поведінкового аналізу зроблено з веб-аналітика може зробити. Це тому, що дослідження можуть відображати упередження людей, які не розглядаються в простому поведінковому аналізі.

Наприклад, уявіть, що ви поспішаєте роздрукувати важливі документи по дорозі на зустріч, а вже через перші три сторінки виявите, що потрібно замінити картридж. Як ви будете мати справу з цією конкретною ситуацією?

Перш ніж читати далі, будь ласка, пауза і подумайте про вашу чесний відповідь.

Звичайно, ви відповісте, що ви б замінити картридж і продовжити друк. Якби це було дослідження, я хотів би взяти його як відповідь.

У рамках тестування аудиторії, я хотів би відзначити, що ви ногою принтер пару раз, перевірили папери Jam, натиснув кнопку скасування сім разів, і тільки потім замінив картридж. Якщо б ви скласти документи, ви б розливу кави на сорочці, турбуйтеся, і скасувати засідання.

Але ви не сказали б, що в дослідженні, так що ви відверто збрехав до питання про те, що ви б зробити в цій ситуації. Зрештою, ви змінили картридж. Але в контексті дослідження я б пропустив всі поведінкові моменти, які сталися до і після.

Ефективне A/B-тестування правило No 8: точно розрахувати ваші успіхи.

Ніколи не втрачати з уваги фінал. Оптимізація коефіцієнта конвертації – це перехід. Це не кількість кліків, твітів, репостів або міток. Якщо ви не інтегровані можливості відправляти Tweets і теги на ваш сайт, звичайно. У цьому випадку вам доведеться підрахувати їх так, як вони є.

Підсумок: Пам'ятайте про свою мету та оптимізуйте вміст на її основі. Все інше – це ключові показники ефективності.

shutterstock_123604057

Ефективне A/B-тестування правило No 9: не Слухайте Шепіт.

Цей вираз прийшов до нас з днів прямої пошти, і не втрачає своєї актуальності в контексті інтернет-маркетингу. Уникайте зосередження на незначних елементах, які мають незначний вплив на будь-які зміни в продуктивності. Слухайте здоровий глузд, довіряйте своїй інтуїції, Зосередьтеся на випробуваннях тих речей, які дійсно сильно впливають на результат.

Ефективне A/B-тестування правило No 10: правильні питання дозволять вам отримати правильні відповіді

Оптимізація коефіцієнтів конверсії полягає не тільки в тому, щоб змусити більше людей натискати на кнопки. Йдеться про надання потрібного вмісту потрібній аудиторії із закликом натиснути на праву кнопку в потрібний час. Якщо ви тестували весь сайт, оптимізували його на основі результатів, але коефіцієнт конверсії все ще нижче того, що ви хочете, ви можете оцінити неправильний набір показників.

Наприклад, припустимо, що ви є власником сайту, який має коефіцієнт конверсії 2%. Нехай перетворення в цьому прикладі є замовленням товару. Ось кілька запитань, які ви повинні задати собі:

  • Як ці 2% розраховуються грунтується на всіх веб-трафіку, або тільки частина, яка проходить через посилання, що ведуть до замовлення.
  • Які джерела трафіку, який натискає на це посилання?
  • Які джерела трафіку розділ з найвищою кількістю невдач?
  • Яка модель поведінки тих, хто зрештою створює навернення? Можливо, вони дивляться відео? Знімок? Читали відгуки покупців?
  • Останнє і найважливіше питання: як я можу використовувати ці дані, щоб розширити свої перспективи?

Після того, як ви зробили цю аналітику, ви можете зробити наступне:

  • Визначте області вашого сайту та/або пошукової стратегії, які повинні бути оптимізовані.
  • Дізнайтеся, що коефіцієнт конверсії вищий, ніж ви спочатку думали.
  • У будь-якому випадку, цей приклад допоможе вам визначити пріоритети/B-Test планів.

Поставте лайк, якщо ця стаття виявилася для вас корисною і ви хочете ще більше такої корисної інформації.

Якщо ви можете провести наступні 5 хвилин на самонавчання і отримати вигоду для себе, а потім натисніть на посилання і читати:

Чому ваші електронні листи потрапляють у спам? Як збільшити доставку електронної пошти на 99,7%