Як поліпшити точність/б за допомогою правої постановки мети?

Як ви думаєте, що значення A/B тестів сильно перебільшені і насправді їх результати не дають нічого?

Може бути, ви встановите собі неправильну мету.

Пам'ятайте, що чим більш цілеспрямованим і точним буде A/B-тестування, тим кориснішим воно буде. Для проведення тесту ви розробляєте гіпотезу: «Що буде, якщо поставити фотографію зліва і змінити розмір кнопки? Чи покращить це конверсію?".

Перевірка ваших гіпотез – це необхідний процес, який допомагає вам досягти ваших цілей A/B-тестування та провести правильне дослідження ринку, а також швидко розвиватися.

У цій статті я дам швидкий і простий спосіб сформулювати правильну гіпотезу для тестування A/B.

Але спочатку давайте перейдемо до нетерпінням…

Що таке спліт-тестування гіпотези?

Ось як інтерпретується словник:

"Гіпотеза припущення або припущення, що можуть бути перевірені експериментально."

В оптимізації цільової сторінки гіпотеза є основною ідеєю, на яку ви спираєтеся при оптимізації веб-сайту. Це те, що ви хочете змінити на цільову сторінку і те, що ви очікуєте від зміни ви робите.

"Я думаю, заміна, що з цим буде позитивно впливати на навернення".

Після тесту A/B ви можете перевірити, чи правильно вказано ваші припущення. Ви отримали очікуваний ефект? А уявлення про поведінку цільової аудиторії?

Правильне формулювання гіпотез допоможе вам ретельно протестувати свої ідеї та оцінити їх реальний вплив на стан справ. У довгостроковій перспективі це заощадить вам багато часу та грошей і допоможе досягти кращих результатів.

Чому ви повинні бути перевірені?

Для того, щоб сформулювати гіпотезу, потрібно знати мету вашого тесту і які проблеми ви хочете вирішити.Тому перед тим, як протестувати нову ідею, слід зробити дві речі:

1. Визначення мети тестування;
2. Визначте і сформулювати проблему, яку ви хочете вирішити.

Після того як ви визначили мету і що заважає їй бути досягнута, ви можете перейти до розробки гіпотез для тестування.

2 важливі елементи a/B-випробувальної гіпотези

Гіпотеза складається з двох частин:

1. Передбачало розв'язання проблеми;
2. Очікувані результати, які сприятимуть процесу розвитку бізнесу.

Наприклад, на сторінці продажу ви пропонуєте, щоб завантажити книгу. Звичайний свинцевий магніт – це електронна інструкція. Ви знаєте, що ваша цільова аудиторія дуже зайнятий людьми. У них немає часу на читання електронних книг. І навіщо завантажувати, якщо у вас немає часу на читання?

• Ця ситуація є проблемою, яку допоможе вирішити спліт-тестування.
• Метою тестування є збільшення кількості завантажень електронної книги.
• Завдання: Ваша аудиторія занадто зайнята. Час, необхідний для читання це бар'єр, який утримує їх від скачування.

Тепер прийшов час сформулювати гіпотезу, яка допоможе вирішити проблему, описану в стані задачі.

Ви знаєте, це займе всього 15 хвилин, щоб читати вашу книгу.Можливо, ви могли б мотивувати більше людей завантажувати його, якби ви відразу повідомили про це?

Дослідження показали, що перші слова на початку сторінки привертають найбільше уваги. А що робити, якщо відвідувач вашого ресурсу вирішить читати далі чи ні на даному етапі?

А ось гіпотеза для перевірки:

"Написавши на початку мого продажу сторінку, що книга може бути прочитана всього за 15 хвилин, я можу мотивувати більше людей, щоб завантажити його".

Тепер можна братися за справу! Почніть перевірку.

Важливо пам'ятати, що поки ви не перевірите свої ідеї, вони ніколи не стануть чимось більшим, ніж просто припущенням. Вам потрібні надійні дані, щоб підтвердити або спростувати їх.

Важливо! Щоб з'ясувати, чи правильна ваша гіпотеза, налаштуйте A/B-тестування однією змінною. Тобто, перевірте вплив однієї зміни за раз.

Кращі дані є кращим випробуванням ідеї

Робота з гіпотезою тестування дає вам набагато сильніші підстави для оптимізації, ніж просто введення здогадок і ідей. Але пам'ятайте, що правильне припущення, необхідне для вирішення реальної проблеми, не є простим здогадуюсь. Більше досліджень і даних допоможе розвинути вашу гіпотезу далі, поліпшити ваші результати.

Google Analytics, опитування клієнтів, теплові карти – це лише кілька прикладів цінних джерел даних. Вони дають уявлення про вашу цільову аудиторію, її поведінку.

Висновок

A/B тестування є дуже важливим інструментом для успішного бізнесу. Цей метод заснований на статистичному аналізі, а це означає, що правильне налаштування завдання вже половина успіху. Правильна гіпотеза покаже ті області, які потребують оптимізації та підвищення коефіцієнта переходів.

І якщо ви відкладете в сторону всі розумні розмови про оптимізацію та конверсію, що в кінцевому підсумку дасть вам правильний підхід до A/B-тестування? Збільшуйте прибуток! Виконайте цю невелику роботу, і результати порадують вас 🙂

Чи було це корисно? Як! Я зрозумію, що вам цікаво дізнатися більше про оптимізацію своїх ресурсів, і я підготую нові матеріали на цю тему!

Хочете перевірити, чи не робите ви помилок у своїй маркетинговій стратегії?Тоді прочитайте зараз 9 маркетингових помилок, які можуть коштувати вам великих грошей!