Wskazówki dotyczące projektowania testów A/B umożliwiające formułowanie prawidłowych eksperymentów marketingowych

Projekt testów A/B jest kluczową częścią sukcesu każdego marketera cyfrowego.

Niezależnie od tego, czy używasz go do reklam typu pay-per-click (PPC), projektowania doświadczenia użytkownika (UX), czy do jakiejkolwiek innej realizacji cyfrowej, ten filar eksperymentów marketingowych pomoże Ci zidentyfikować obszary o słabej wydajności, stworzyć strategie ulepszeń i zoptymalizować wyniki dla każdej kampanii.

Aby stworzyć skuteczne testy A/B dla projektowania UX, tworzenia treści i innych form marketingu cyfrowego, musisz wiedzieć, jak tworzyć warianty testów, które są nie tylko trafne, ale także niezawodne. Dzięki temu opartemu na danych przewodnikowi Propelrr możesz podejmować rozsądne decyzje biznesowe, które już dziś pomogą zapewnić zwycięstwa marketingu cyfrowego z korzyścią dla Twojej marki.

Gotowy do głębokiego zanurzenia się w testowaniu rozdzielonym i projektowaniu wariantów? Następnie zapoznaj się z tym przewodnikiem, aby dowiedzieć się więcej już teraz.

Zrozumienie projektu eksperymentu w testach A/B

Jak sprawdzić, czy reklama PPC działa, czy nie? Czy istnieją sposoby na optymalizację jednej z nich z korzyścią dla przyszłych kampanii? Odpowiedzi na te pytania są proste: możesz sprawdzić, czy Twoja reklama działa, czy nie, i zoptymalizować ją pod kątem przyszłych kampanii, korzystając z testów A/B opartych na danych.

Ta forma eksperymentów, znana również jako testowanie rozdzielone, ma na celu przetestowanie dwóch lub więcej odmian reklamy w mediach społecznościowych, strony docelowej, tekstu lub innego aspektu reklamy online. Pomaga marketerom zobaczyć, która odmiana wykonania najlepiej pasuje do celów firmy, umożliwiając w ten sposób optymalizację większej liczby kampanii w dłuższej perspektywie.

Podstawowy test podziału porównuje wersję oryginalną „A” z wersją wariantową „B”, stąd nazwa „A/B”. Z drugiej strony test wielowymiarowy porównuje ze sobą większą liczbę zmiennych. Eksperyment wielostronicowy testuje spójne odmiany na wielu stronach, umożliwiając w ten sposób jeszcze większą optymalizację na większej liczbie stron docelowych.

Testowanie pomaga marketerom na wiele sposobów. Możesz go używać do podejmowania kluczowych decyzji dotyczących kampanii, zmniejszania strat w przypadku reklam o niskiej skuteczności, a nawet zwiększania wydajności strony docelowej. Możesz także użyć tej formy eksperymentowania, aby zoptymalizować prawie każde wykonanie. Od formatów mediów społecznościowych po optymalizację słów reklam – testy porównawcze mogą już dziś odkryć mnóstwo sposobów na ulepszenie płatnych działań marketingowych.

Jak zaprojektować testy A/B , które są trafne i wiarygodne

Biorąc pod uwagę wartość testowania Twoich cyfrowych kampanii marketingowych, rzeczą naturalną jest, że chcesz przeprowadzić dokładne analizy A/B, które przyniosą przydatne wyniki. Aby to zrobić, musisz sformułować prawidłowe i niezawodne warianty testów oparte na danych, aby uzyskać spostrzeżenia, które wzmocnią wydajność twoich egzekucji, a nie ją obniżą.

Aby utworzyć test, który zwróci wyniki oparte na danych dla Twojej marki, wystarczy wykonać pięć następujących kroków:

1. Sprawdź swoje „dlaczego”.

Zanim rozpoczniesz jakiekolwiek testy A/B, musisz najpierw przeprowadzić badania, aby zrozumieć, dlaczego w ogóle eksperymentujesz. Jaką kampanię lub aspekt marketingu analizujesz i dlaczego chcesz to ulepszyć dla swojej firmy?

Bez tych badań przedeksperymentalnych nie będziesz miał jasnego pojęcia, jakie ogólne cele marketingu cyfrowego chcesz osiągnąć. Czy próbujesz znaleźć wezwanie do działania (CTA), które najlepiej generuje konwersje na Twojej stronie docelowej sprzedaży? Czy porównujesz skuteczność nagłówków marketingowych wiadomości e-mail?

Najpierw przestudiuj wybrane wykonanie i przeprowadź badania, aby sprawdzić, czy są rzeczy, które możesz ulepszyć, zanim uruchomisz jakiekolwiek testy. Dowiedz się, jakich wskaźników potrzebujesz, aby zmierzyć wyraźną poprawę swojej kampanii, takich jak współczynnik klikalności, konwersje, zaangażowanie i inne.

2. Sformułuj jasną hipotezę.

Następną rzeczą, którą będziesz chciał zrobić, to sformułować jasną i konkretną hipotezę do analizy. Hipoteza ta powinna określać problem, który próbujesz rozwiązać, wskaźnik, który chcesz poprawić, oraz zmianę, którą chcesz zobaczyć w swojej kampanii. Podstawowy przykład hipotezy może wyglądać następująco:

Zmiana koloru przycisku CTA z niebieskiego na czerwony zwiększy liczbę kliknięć o 10% w ciągu dwóch tygodni.

Oczywiście ta hipoteza będzie dla Ciebie użyteczna tylko wtedy, gdy oprzesz ją na badaniach przeprowadzonych w poprzednim kroku. Nie popełniaj błędu, tworząc hipotezę znikąd; pamiętaj o zbadaniu i przestudiowaniu danych z przeszłości, celów kampanii i wskaźników, aby sformułować skuteczną hipotezę dla eksperymentu.

3. Utwórz odmiany.

Ten krok jest najważniejszy w tym przewodniku. Aby utworzyć prawidłowe i wiarygodne warianty tego porównania, musisz zdefiniować „kontrolę”, czyli zmienną A, oraz „osobę pretendującą”, czyli zmienną B, w oparciu o dobrze zbadaną hipotezę, którą postawiłeś w poprzednim kroku.

Oto kilka przykładów bardzo specyficznych zmiennych, dla których można utworzyć warianty:

• Nagłówki
• Kopiuj
• Wezwania do działania
• Obrazy
• Tła
• Zabarwienie
• Rozmiary
• Umieszczenie
• Publiczność
• Demografia

To tylko kilka z niezliczonej liczby zmiennych, dla których możesz dziś tworzyć warianty testowe.

Jeśli przeprowadzasz tego typu eksperyment marketingowy po raz pierwszy, powinieneś porównywać tylko jedną zmienną na raz. Jeśli porównasz ze sobą bardzo różne zmienne lub utworzysz warianty zawierające zbyt wiele różnych zmiennych, trudniej będzie Ci monitorować dane i wyciągać dokładne wnioski dotyczące Twojej kampanii.

Porównując tylko jedną zmienną z inną w swoich wariantach, uzyskasz najdokładniejsze wyniki eksperymentu – zapewniając w ten sposób niezawodne ulepszenia strony docelowej, projektu UX, reklamy w mediach społecznościowych lub treści e-maila w dłuższej perspektywie.

4. Uruchom test.

Po przygotowaniu badań, hipotez i wariantów możesz w końcu przeprowadzić kampanię testową pod kątem realizacji marketingu cyfrowego. Ponownie pamiętaj, aby wszystkie pozostałe zmienne w wariantach pozostały nietknięte, dzięki czemu będziesz mógł uzyskać dokładne wyniki eksperymentu. W przeciwnym razie otrzymasz niejasne i nieprzydatne wyniki, marnując w ten sposób swój cenny czas i zasoby na kampanię.

5. Analizuj wyniki i wdrażaj zmiany.

Ostatnią rzeczą, którą musisz zrobić podczas przeprowadzania eksperymentu A/B, jest przeanalizowanie wyników i wdrożenie odpowiedniej zmiany. Jak warianty kontrolne i pretendujące radziły sobie z osiągnięciem ustalonego wskaźnika? Czy zauważyłeś jakieś istotne różnice lub anomalie w trakcie trwania eksperymentu? Jak pewny jesteś dokładności swoich wyników?

Mając odpowiednie warianty do analizy, powinieneś być w stanie wdrożyć nowy, ulepszony sposób, aby wybrane wykonanie było bardziej skuteczne. Oczywiście zawsze jest więcej miejsca na optymalizację – możesz zoptymalizować inne elementy na swoim landing page’u, przestudiować inny aspekt swojego UX, a nawet przeprowadzić kolejne porównanie wariantów na podstawie wyników pierwszego testu.

Mając na uwadze ten szczegółowy przewodnik po testach i eksperymentach A/B, możesz teraz odkryć bardziej wyrafinowane sposoby tworzenia skutecznych wariantów na potrzeby optymalizacji już dziś. Czytaj dalej, aby poznać wskazówki ekspertów, jak ulepszyć własne warianty testów na potrzeby przyszłego testu podzielonego.

Rzeczy, które należy przygotować do projektowania systemu testów A/B

Oprócz przeprowadzenia wcześniejszych badań na potrzeby nadchodzącego porównania, musisz najpierw przygotować kilka innych rzeczy. Aby stworzyć projekt systemu testów A/B, który będzie generował prawidłowe i wiarygodne wyniki na podstawie wariantów, należy:

• Zdefiniuj wskaźniki swojego sukcesu. Metryki sukcesu to wskaźniki ilościowe, których używasz do oceny skuteczności swoich wariantów w celu ustalenia zwycięskiej odmiany. Wskaźniki te powinny odzwierciedlać ogólne cele biznesowe i mogą obejmować przykłady, takie jak współczynnik klikalności, konwersje i inne.
• Segmentuj odbiorców docelowych. Aby skutecznie przeprowadzać porównania wariantów, należy najpierw posegmentować docelowych odbiorców testu. Segmentacja odnosi się do sposobu podziału docelowych odbiorców na znaczące podgrupy na podstawie cech lub zachowań istotnych dla Twojego eksperymentu. Mogą one obejmować segmenty oparte na wieku, płci, lokalizacji i nie tylko.
• Wprowadź randomizację, aby zmniejszyć stronniczość. Zanim udostępnisz analizę docelowym odbiorcom, z wyprzedzeniem wprowadź randomizację, aby zmniejszyć stronniczość w ogólnych wynikach. Randomizacja polega na losowym i równym przypisywaniu odbiorców do każdego wariantu; zmniejsza to błąd selekcji i zapewnia sprawiedliwą porównywalność między grupami.

Biorąc pod uwagę wszystkie przygotowania do projektu systemu, które należy wykonać wcześniej, konieczne będzie skorzystanie z pomocy narzędzia lub platformy do testów A/B, aby zautomatyzować proces, zaoszczędzić pieniądze i wysiłek oraz efektywnie zoptymalizować projekt eksperymentu już dziś.

Wskazówki dotyczące tworzenia skutecznych wariantów

Po przygotowaniu uczciwego i niezawodnego projektu systemu można następnie stworzyć warianty, na podstawie których można przeprowadzić skuteczną metodologię testów A/B. Aby to zrobić, pamiętaj o:

• Zaprojektuj warianty zgodne z Twoją hipotezą. Opierając swój wariant na przeprowadzonych badaniach i postawionych hipotezach do analizy, będziesz w stanie łatwiej odpowiedzieć na swoje problematyczne pytanie i zapewnić, że wyniki testów będą również wyraźniej odzwierciedlały zmiany w Twojej kampanii.
• Wprowadź znaczące i wymierne zmiany w swoim wariancie. Po zakończeniu testu i wybraniu lepszego wariantu wprowadź zmiany z tego wariantu, aby sprawdzić, czy rzeczywiście poprawi to Twoją kampanię, UX lub realizację marketingu. Następnie pamiętaj o zmierzeniu tych zmian na potrzeby przyszłej optymalizacji i eksperymentów.
• Unikaj potencjalnych pułapek podczas tworzenia wariantów. Nie testuj wielu zmiennych na raz, bo zaśmiecisz pulę testową i uzyskasz niejasne wyniki. Pamiętaj, aby wcześniej określić grupę docelową, aby móc przeprowadzić eksperyment na odpowiednim segmencie użytkowników. Na koniec określ, jak długo planujesz przeprowadzać analizę, aby osiągnąć istotność testu statystycznego.

Postępując zgodnie z tymi wskazówkami dotyczącymi tworzenia wariantów, uzyskasz wyraźniejsze wyniki, które dokładnie informują o zmianach, które musisz wprowadzić, aby zoptymalizować realizację marketingu cyfrowego i zapewnić długoterminowy sukces swojej firmy.

Wiarygodność i powtarzalność testów

Chcesz zapewnić niezawodność i powtarzalność projektu badań i metodologii testowania we wszystkich kampaniach? Oto kilka wskazówek, które warto wziąć pod uwagę już dziś:

• Zapoznaj się z rodzajami ważności testów. Trafność wewnętrzna odnosi się do tego, jak metodologia jest w stanie wyizolować zmiany od wariantu (w porównaniu ze zmianami wynikającymi z innych czynników), dzięki czemu wyniki są bardziej wiarygodne. Trafność zewnętrzna odnosi się do tego, w jaki sposób projekt badania może być wystarczająco ogólny, aby można go było zastosować do ustaleń zewnętrznych z innych sytuacji, takich jak różne urządzenia, przeglądarki lub segmenty odbiorców. Rozumiejąc te typy, możesz śledzić ważność wyników i niezawodnie odtworzyć swój projekt z innymi zmiennymi i wariantami.
• Zidentyfikuj zagrożenia dla ważności testu. Zidentyfikuj wszystkie potencjalne zagrożenia dla ważności projektu badawczego, takie jak niewłaściwa segmentacja odbiorców, czas trwania testu lub wielkość próby. Następnie usuń te zagrożenia ze swojej metodologii, aby poprawić jej ogólną niezawodność i odtwarzalność.
• Zminimalizuj zmienne zakłócające. Zmienne zakłócające to zmienne, które pojawiają się w trakcie testów A/B, stwarzając w ten sposób zagrożenie dla ważności wyników. Przykładami mogą być aktualizacje algorytmów wyszukiwarek, awarie witryn lub serwerów oraz inne nagłe zmiany. Aby zminimalizować ryzyko pomylenia zmiennych, pamiętaj o śledzeniu wszystkich potencjalnych zagrożeń i mądrym zaplanowaniu czasu wykonania testu, aby uniknąć nieoczekiwanych zmian w teście.

Spójność jest kluczem do analizy A/B. Spraw, aby projekt badania był niezawodny i powtarzalny, zapewniając spójność przez cały czas trwania początkowej analizy rozdzielonej.

Jak dokładnie analizować wyniki A/B

Aby dokładnie przeanalizować wyniki eksperymentu A/B, zawsze wracaj do pierwotnej hipotezy. Czy wynik końcowy spełnił oczekiwania zawarte w opisie problemu, czy też pokazał coś przeciwnego? Co to znaczy, że otrzymałeś wyniki odwrotne do Twoich oczekiwań?

Po powrocie do pierwotnej hipotezy pamiętaj o wizualizacji danych zebranych w trakcie eksperymentu. Pomoże to w wyraźniejszej analizie wniosków, a tym samym w uzyskaniu większej liczby wniosków na podstawie innych czynników, takich jak segmenty odbiorców, czas trwania lub wielkość próby.

Jeśli wykonanie tej części analizy A/B sprawia Ci trudność, już dziś skontaktuj się z ekspertami w swojej dziedzinie, aby uzyskać dokładne analizy dostosowane do potrzeb Twojej firmy.

Kluczowe wnioski

Zaprojektuj swoje testy porównawcze jak profesjonalista, jeśli już dziś wiesz, jak stworzyć skuteczne warianty do porównania. Oto kilka ostatnich przypomnień, które należy zabrać ze sobą, rozpoczynając badania nad analizą A/B niezbędną do osiągnięcia sukcesu w marketingu cyfrowym:

• Oprzyj swoje strategie na danych. Niezależnie od tego, czy formułujesz hipotezę, czy tworzysz wariant do porównania, pamiętaj o oparciu swoich wyborów o dane z poprzednich kampanii marketingowych, aby zapewnić dokładność i trafność uzyskanych wyników.
• Nie spiesz się, przygotowując eksperyment. Nie możesz spieszyć się z rozdzielonym testem i oczekiwać, że od razu otrzymasz wiarygodne wyniki. Poświęć trochę czasu na przygotowanie analizy, aby zapewnić wiarygodność wyników i powtarzalność projektu badania.
• Jeśli masz wątpliwości, skontaktuj się z nami. Nie jesteś jeszcze zbyt pewny swoich umiejętności w zakresie testów A/B? Nie bój się już dziś skorzystać z specjalistycznych usług marketingu cyfrowego firmy Propelrr w celu uzyskania fachowych analiz i eksperymentów marketingowych.

Jeśli masz inne pytania, wyślij nam wiadomość za pośrednictwem naszych kont na Facebooku, X i LinkedIn. Porozmawiajmy!

Zapisz się także na newsletter Propelrr, jeśli uznasz, że ten artykuł i inne nasze treści są przydatne dla Twoich potrzeb.h