Testowanie wielowymiarowe a testowanie A/B: przewodnik marketera cyfrowego

Twórz eksperymenty marketingowe, które pomogą Ci osiągnąć cele Twojej marki, gdy poznasz różnice między testami wielowymiarowymi a testami A/B w tym roku.

Twój sukces w Internecie zależy od Twojej zdolności do wprowadzania innowacji w marketingu cyfrowym. Można tego dokonać poprzez eksperymenty marketingowe. Niezależnie od tego, czy przeprowadzasz eksperymenty mające na celu ulepszenie płatnych reklam, marketingu e-mailowego czy ogólnego doświadczenia użytkownika (UX), musisz znać podstawy eksperymentów, aby móc już dziś optymalizować kampanie i zapewniać cyfrowe sukcesy swojej firmie.

Analiza A/B i testy wielowymiarowe to jedne z najbardziej podstawowych, a jednocześnie najważniejszych metod eksperymentów marketingowych w biznesie. Aby skutecznie korzystać z tych metod testowania, musisz zrozumieć ich definicje, przypadki użycia i różnice, aby móc zdecydować, która z nich będzie najlepiej działać dla celów, które masz na myśli, czyli sukcesu Twojej firmy.

Czy jesteś podekscytowany możliwością wykorzystania tych dwóch metod do ulepszenia marketingu i zapewnienia swojej marce cyfrowych zwycięstw? W takim razie czytaj dalej ten przewodnik autorstwa Propelrr, aby dowiedzieć się, jak używać testów wielowymiarowych w porównaniu z testami A/B w marketingu e-mailowym, płatnych reklamach, UX i nie tylko.

Wyjaśnienie testów A/B

Zasadniczo testy A/B to rodzaj testu, który porównuje dwie wersje reklamy, strony docelowej, witryny internetowej lub wiadomości e-mail, aby sprawdzić, która wersja działa najlepiej. Technika ta, znana również jako testowanie rozdzielone, pozwala zoptymalizować działania marketingu cyfrowego i poprawić ogólną wydajność online.

Zalety tej metody eksperymentowania obejmują:

• Prostota. Najlepsze i najskuteczniejsze testy A/B porównują zaledwie dwa warianty jednej zmiennej w kampanii marketingowej. Daje to poczucie prostoty, którego niekoniecznie mają analizy wielowymiarowe.
• Przejrzystość wyników. Jeśli projekt i metodologia badań są prawidłowe, uzyskasz wyniki, które wyraźnie wskażą zwycięski wariant Twojego eksperymentu marketingowego.
• Iteracyjny charakter. Biorąc pod uwagę iteracyjny charakter tego typu eksperymentów, będziesz mógł rozwijać i ulepszać swoje egzekucje w wysoce ukierunkowany i stopniowy sposób.
• Integracja platformy. Ponieważ jest to jedna z najbardziej podstawowych form analizy porównawczej, integracje eksperymentów A/B można znaleźć na wielu platformach mediów społecznościowych, np. przy optymalizacji reklam na Facebooku.

Z drugiej strony wady tej metody obejmują:

• Ograniczone spostrzeżenia. W końcu tyle spostrzeżeń można uzyskać tylko wtedy, gdy porównuje się ze sobą tylko dwa warianty.
• Możliwość fałszywych alarmów. Jeśli na początku analizy nie ustawisz współczynnika wyników fałszywie dodatnich, ryzykujesz błędnym wnioskiem o statystycznie istotnej różnicy między wariantami – jeśli w twoim teście na małą skalę w ogóle jej nie ma.
• Może być czasochłonne. Ponieważ jednocześnie możesz testować tylko dwa warianty tej samej zmiennej, będziesz potrzebować dużo więcej czasu na przeanalizowanie każdej zmiennej, którą chcesz ulepszyć w przypadku czegoś złożonego, np. strony docelowej lub witryny internetowej.
• Może zużywać zasoby. Biorąc pod uwagę ilość czasu, jaką zajmuje ta forma eksperymentowania, sensowne jest wykorzystanie zasobów również w ramach tej serii analiz wariantowych.

Biorąc pod uwagę te zalety i wady, być może zainteresuje Cię poznanie konkretnych przypadków, w których najlepiej zastosować tego typu eksperymenty do celów marketingowych. Poniżej znajdziesz kilka scenariuszy i przykładów, kiedy warto wykorzystać analizę A/B, aby ulepszyć wybrane kampanie.

Oto kilka scenariuszy użycia testów porównawczych w procesie optymalizacji:

• Porównanie elementów Google AdWord. Możesz zoptymalizować kopię swojej reklamy, przełączając się między dwoma różnymi programami Google AdWords i sprawdzając, który z nich skuteczniej uzyskuje kliknięcia.
• Testowanie kolorów hiperłącza. Co ma lepszy współczynnik klikalności, zielone hiperłącze czy niebieskie hiperłącze? Możesz porównać te dwa kolory, aby sprawdzić, który z nich najlepiej sprawdzi się na stronie.
• Ograniczone zmiany w płatnej reklamie wizualnej. Prawdopodobnie chciałbyś, aby Twoja reklama typu pay-per-click (PPC) generowała konwersje – pamiętaj więc o optymalizacji jej wyglądu, porównując obrazy bohaterów i sprawdzając, który z nich jest skuteczniejszy od drugiego.
• Podstawowe wariacje na temat przycisku CTA. Niezależnie od tego, czy chodzi o kolor, położenie, treść czy kształt przycisku wezwania do działania (CTA) w Twojej witrynie, możesz przetestować jego podstawowe odmiany, aby sprawdzić, która wersja zapewnia wyższy współczynnik klikalności lub konwersji.

Oto dwa udane studia przypadków, które pokazują właściwe wykorzystanie tej metody testowania:

• Teatr w Århus. Ten teatr z Danii po prostu zmienił przycisk CTA na swojej stronie internetowej z „Kb Billet” („Kup bilet”) na „Kb Billetter” („Kup bilety”). Skończyło się na 20% wzroście sprzedaży biletów dzięki jaśniejszym instrukcjom z drugiej wersji CTA.
• SZWAJCARSKA. W odmianie stron informacyjnych o produktach objętych wyprzedażą firma SWISSGEAR użyła koloru czerwonego, aby wyróżnić tylko sekcje „cena specjalna” i „dodaj do koszyka”. Ułatwiło to klientom sprawdzenie, co jest w promocji, co przełożyło się na 52% wzrost konwersji dla marki.

Myślisz, że poradzisz sobie z testami A/B w przypadku cyfrowych kampanii marketingowych? Nadszedł czas, aby dowiedzieć się więcej o testowaniu na wielu odmianach i sprawdzić, czy jest ono odpowiednie do Twoich dzisiejszych eksperymentów.

Ujawniono testy wielowymiarowe

Testowanie wielowymiarowe (MVT) to metoda, która pozwala analizować wiele wariantów reklamy, strony docelowej, witryny internetowej, UX lub innej realizacji marketingowej, aby sprawdzić, która kombinacja zmiennych sprawdzi się najlepiej w przypadku danej realizacji. Ponieważ przy użyciu tego typu wersji można jednocześnie testować więcej wersji, można uzyskać bardziej złożone wyniki niż w przypadku tradycyjnej analizy A/B.

Biorąc pod uwagę tę definicję, kolejnymi zaletami tej metody eksperymentowania są:

• Efektywna optymalizacja. Dzięki MVT możesz efektywniej optymalizować swoją reklamę, witrynę, UX lub stronę docelową, ponieważ możesz przetestować więcej elementów w krótszym czasie.
• Kompleksowe spostrzeżenia. Ponieważ w ramach tego typu eksperymentu gromadzi się więcej punktów danych, można uzyskać bardziej wszechstronne informacje, które umożliwiają także ekstrapolację wyników.
• Eliminuje potrzebę przeprowadzania wielu testów A/B. MVT to w zasadzie zbiór testów A/B nałożonych jeden na drugi, więc stosując tę ​​metodę eksperymentowania, możesz wyeliminować potrzebę przeprowadzania kilku kolejnych testów A/B z rzędu.
• Wyniki istotne statystycznie. Ten typ testu wymaga do prawidłowego działania znacznego ruchu w witrynie; oznacza to, że dzięki większej puli odbiorców możesz zapewnić statystycznie istotne wyniki.

Z drugiej strony wady MVT obejmują:

• Złożona metodologia. Biorąc pod uwagę sposób, w jaki ten typ testuje wiele zmiennych z wielu wariantów, można spodziewać się bardziej złożonej metodologii, która wymaga głębokiej analizy interakcji wspomnianych zmiennych ze sobą.
• Mniej iteracyjny charakter. Ta metoda pozwala za jednym razem przetestować wszystko, czego potrzebujesz do reklamy, ale jeśli chcesz zastosować bardziej iteracyjne podejście do optymalizacji konwersji, ta metoda nie jest dla Ciebie.
• Do prawidłowego działania wymaga większego ruchu w witrynie. Ponieważ potrzebujesz wystarczającej ilości danych użytkownika, aby przetestować wszystkie kombinacje zmiennych, MVT wymaga znacznej ilości ruchu w witrynie do prawidłowego działania. Jeśli jesteś nową firmą lub masz małą firmę, być może nie masz jeszcze ruchu w tej witrynie – co oznacza, że ​​nie możesz przeprowadzić udanego eksperymentu dla swojej marki.
• Wymaga większej wiedzy specjalistycznej niż testy podzielone. Ponieważ ten typ porównuje więcej zmiennych i ich wzajemne interakcje, ten typ najlepiej nadaje się dla zaawansowanych marketerów cyfrowych z większym doświadczeniem w eksperymentowaniu.

Istnieją pewne unikalne implikacje przypadków użycia dla MVT, w świetle zalet i wad wymienionych powyżej. Odkryj sytuacje i scenariusze, w których możesz skorzystać z tej formy analizy, sprawdzając poniższe listy.

Oto przykłady scenariuszy, w których możesz wykorzystać MVT do optymalizacji realizacji działań marketingowych:

• Wiele zmian w formularzu rejestracyjnym. Dzięki tej metodzie możesz eksperymentować z rozmieszczeniem, długością i językiem formularza rejestracyjnego, aby zobaczyć, która wersja zapewnia największą liczbę udanych rejestracji.
• Skomplikowane odmiany płatnej reklamy. Możesz także zmienić nagłówek, tekst i grafikę reklamy, aby dowiedzieć się, która wersja generuje najwięcej konwersji. Ma to kluczowe znaczenie, szczególnie w przypadku płatnych reklam, które zużywają krytyczne zasoby.
• Zmiana układu całego landing page’a. Jakie umiejscowienie tekstu najlepiej prowadzi użytkowników przez stronę docelową? Optymalizując za pomocą MVT, możesz przenosić nagłówki i tekst główny, aby zobaczyć, jaki układ najlepiej prowadzi użytkowników do wezwania do działania na stronie.
• Złożone odmiany reklamy CTA. Podczas gdy wcześniej można było testować tylko jeden element na raz, tutaj możesz zmienić kolor, położenie, kopię i/lub kształt przycisku CTA w swojej witrynie, aby sprawdzić, która wersja zapewnia wyższy współczynnik klikalności.

Tymczasem oto przykłady studiów przypadków, w których MVT został wykorzystany i wykonany poprawnie:

• Meble Ashley. Usuwając całkowicie nieistotną sekcję ze strony kasy, firma Ashley Furniture była w stanie poprawić swój UX, zmniejszyć współczynnik odrzuceń o 4% i zwiększyć konwersje sprzedaży o 15%.
• Odkrycie. Optymalizując zarówno zaangażowanie wideo, jak i widoczność reklam na swoich stronach z treścią, Discovery było w stanie uzyskać 6% wzrost liczby kliknięć w przypadku filmów oferowanych w swojej sieci programów online.

Biorąc pod uwagę wszystkie te doskonałe definicje i przykłady metod A/B i MVT, jesteś teraz lepiej przygotowany, aby zrozumieć, która metoda może najlepiej spełnić Twoje dzisiejsze potrzeby w zakresie marketingu cyfrowego. Pogłębiaj swoją wiedzę na temat tych dwóch typów, porównując je ze sobą w następnej sekcji.

Kluczowe różnice między testowaniem A/B a testowaniem wielowymiarowym

Każdy test jest przydatny na swój sposób i jeden może nie być dobrym substytutem drugiego ze względu na pewne kluczowe różnice. Porównując każdy typ testu pod kątem celów optymalizacji, pamiętaj o uwzględnieniu następujących unikalnych różnic między obiema metodami:

Wybór najlepszej metody będzie nieuchronnie zależał od potrzeb optymalizacji wybranej kampanii marketingowej. Oprócz tego, czy test jest odpowiedni dla Twoich potrzeb, powinieneś także sprawdzić, jakie narzędzia masz do dyspozycji, aby ogólnie przeprowadzić te eksperymenty.

Przejdź do następnej sekcji, aby odkryć cztery podstawowe narzędzia i platformy do przeprowadzenia analizy A/B lub MVT w tym roku.

Względy techniczne dotyczące wdrożenia testów wielowymiarowych vs. A/B

Proces decyzyjny dotyczący wyboru pomiędzy tymi dwoma typami powinien również uwzględniać narzędzia, platformy i technologie dostępne podczas prowadzenia eksperymentu. Jeśli na przykład nie masz narzędzi potrzebnych do przeprowadzenia analizy wielowymiarowej, może być konieczna zmiana strategii i zamiast tego wykonanie porównania A/B.

Oto kilka przykładów niezbędnych narzędzi i platform testowych do konfigurowania eksperymentów, śledzenia ich postępu i gromadzenia danych do interpretacji eksperckiej:

• AB Smaczne. Wykorzystywany przez ogromne globalne firmy, takie jak Fenty i Lush, A/B Tasty zapewnia zarówno analizę rozdzieloną, jak i możliwości MVT po konkurencyjnych cenach – nawet dla małych i średnich firm.
• Konwertować. Zaufana przez UNICEF i Sony firma Convert oferuje swoim klientom wyjątkowy 15-dniowy bezpłatny okres próbny, dzięki któremu mogą przetestować możliwości platformy A/B i wielowymiarowe.
• Rozwijaj sztuczną inteligencję. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w Evolv AI pozwalają firmom takim jak Twoja skutecznie optymalizować kampanie za pośrednictwem adaptacyjnych platform eksperymentalnych A/B i MVT.
• Optymalnie. Używany przez Pizza Hut, eBay, Yamaha i Microsoft, Optimizely umożliwia markom dostęp do funkcji A/B, MVT i wielostronicowych w ramach szerokiej gamy usług.

Dzięki tej krótkiej liście wydajnego oprogramowania do eksperymentów marketingowych i optymalizacji możesz od tego momentu ustawić solidny punkt wyjścia do ulepszania swoich kampanii i treści.

Wspieranie innowacji opartych na danych

Bez względu na to, którą metodę wybierzesz, ważne jest, aby pamiętać, że zawsze powinieneś eksperymentować z treścią. Testowanie kampanii jest kluczem do osiągnięcia celów biznesowych; bez tego nie będziesz w stanie wprowadzać innowacyjnych rozwiązań w skuteczny i oparty na danych sposób.

Testowanie i eksperymentowanie wzmacnia innowacje oparte na danych w marketingu cyfrowym. Dzięki nim możesz rozwiązać krytyczne problemy, odkryć rozwiązania oparte na danych i prowadzić kampanie, które w dłuższej perspektywie przyniosą Twojej marce rzeczywiste rezultaty.

Kluczowe wnioski

Już dziś wprowadzaj innowacje dzięki odpowiednim typom testów. Oto kilka ostatnich przypomnień, które warto zabrać ze sobą, rozpoczynając już dziś swoją podróż z marketingiem cyfrowym:

• Określ dlaczego. Po co w ogóle przeprowadzasz ten eksperyment? Ustalając kontekst i powód tego porównania, będziesz w stanie określić, która metoda jest najlepsza dla Twoich celów.
• Podejmij decyzje w oparciu o dane. Kiedy już ustalisz powody do eksperymentowania, powinieneś wykorzystać wszystkie dostępne dane, aby zdecydować, czy do wykonania zastosować analizę A/B czy MVT.
• Skonsultuj się z ekspertami ds. eksperymentów. Nie jesteś zbyt pewny swoich umiejętności analitycznych w przypadku większych kampanii marketingowych? Nie bój się skorzystać z usług Propelrr, aby uzyskać dodatkowe porady i wskazówki już dziś.

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.