Testare A/B: Cum funcționează și de ce aveți nevoie de el

Datele sunt peste tot. Indiferent dacă sunteți o persoană fizică, o companie mică sau o firmă multinațională, trebuie să aveți de-a face cu o mulțime de date, inclusiv date despre clienți necesare pentru a răspunde clienților și pentru a vă îmbunătăți profitul.

Specialiștii în marketing folosesc o varietate de tehnici pentru a crește profiturile. De înțeles, nu toate tehnicile pot funcționa sau nu toate pot fi la fel de eficiente.

Nu poți crea o campanie bazată pe bănuieli sau sentimente. Ai nevoie de numere, dar s-ar putea să nu fie întotdeauna clare. Acesta este motivul pentru care companiile au nevoie de testare A/B, o metodă unică care ajută companiile să aleagă calea potrivită.

În acest articol, vom vorbi despre testarea A/B și vom evidenția beneficiile acesteia, evidențiind, de asemenea, unele dintre cele mai bune software de testare A/B.

Să începem:

Ce este testarea A/B?

Testarea A/B poate fi definită ca o metodă de a compara două opțiuni folosite pentru a realiza același lucru pentru a afla pe cea care oferă rezultate mai bune.

Folosim teste A/B aproape în fiecare zi și se spune că tehnica are peste 100 de ani. Cu toate acestea, acum devine din ce în ce mai popular datorită introducerii marketingului online. Specialiştii în marketing folosesc teste A/B pentru a compara două metode de marketing pentru a găsi cea care oferă cea mai bună rentabilitate a investiţiei; cu toate acestea, aceasta nu este singura utilizare a testelor A/B.

Biologul și statisticianul Ronald Fisher a randomizat experimente controlate în anii 1920. El a descoperit matematica și principiile de bază și a transformat această idee într-o știință.
Fisher a efectuat mai multe experimente agricole pentru a găsi răspunsuri la întrebări de bază, cum ar fi ce se întâmplă dacă schimb îngrășămintele sau folosesc mai mult îngrășământ.

Principiile pe care le-a introdus s-au dovedit a fi adevărate, iar oamenii de știință au început oficial să efectueze studii clinice la începutul anilor 1950 în domeniul medicinei.

Specialiștii de marketing au adaptat tehnica la sfârșitul anilor 1960. Vor să evalueze campaniile directe, adică: dacă scrisorile sau cărțile poștale personalizate oferă mai multe vânzări.

Cu toate acestea, testarea A/B nu era aceeași pe atunci. A ajuns la forma actuală la mijlocul anilor 1990. Folosește aceleași concepte, dar s-a mutat într-un mediu virtual și în timp real.

Care sunt beneficiile testării A/B?

Acum că cunoașteți definiția testării A/B, este timpul să vă uitați la principalele avantaje ale testării AB.

Economisește bani

Testarea A/B permite companiilor să economisească bani prin identificarea proceselor care oferă randamente mai bune. Nu există două campanii de marketing care să ofere profituri similare, una va fi întotdeauna mai bună decât cealaltă.

Cu ajutorul științei datelor de testare A/B, companiile pot găsi opțiunea care oferă randamente mai bune și pot scăpa de procesul care oferă randamente mai mici și pot cheltui banii acolo unde plătesc mai mult.

Crește Profiturile

După cum se subliniază în definiția testării AB, ajută la creșterea profiturilor prin îmbunătățirea conversiilor și permițând afacerii să ajungă la mai mulți oameni. Aproximativ 60% dintre companii cred că ajută la îmbunătățirea conversiei.

În plus, rezultatele testelor A/B pot îmbunătăți ratele de respingere și pot crește implicarea. Acești factori sunt importanți pentru a ajuta o afacere să se dezvolte. La sfârșitul zilei, afacerile încep să câștige mai mulți bani datorită reducerii costurilor și creșterii vânzărilor.

Ajută la identificarea problemelor

Multe campanii de marketing eșuează din cauza unor mici erori. Cele mai bune instrumente de testare AB pot recunoaște aceste erori, astfel încât o afacere să poată funcționa fără probleme.

Poate ajuta la identificarea o mulțime de probleme, cum ar fi un design slab UX. Acest lucru este important deoarece un design mai bun poate crește conversia cu până la 400 la sută.

Îmbunătățește conținutul

În ciuda a ceea ce spune toată lumea, conținutul încă domnește. Problema, totuși, este că există o mulțime de opțiuni din care să alegeți, inclusiv conținut scris, conținut vizual etc.

Nu puteți fi întotdeauna sigur ce va funcționa și ce nu, dacă nu aveți o analiză fiabilă a datelor de testare A/B.

Bun pentru imagine de afaceri

Testarea A/B a devenit foarte populară și peste 70% dintre companii efectuează cel puțin două teste pe lună. Testarea A/B pentru site-uri web permite companiilor să scape de procese sau pași care lasă o impresie proastă asupra clienților.

Drept urmare, imaginea primește un impuls și bunăvoința crește.

Face analiza mai ușoară

Aproximativ 77% dintre companii rulează teste A/B pe site-urile lor web (inclusiv paginile de destinație) pentru a identifica designul, fontul și alte astfel de probleme.

Acest lucru ajută la reducerea abandonului coșului prin evidențierea cauzelor care îi determină pe cumpărători să abandoneze un coș. Pot exista o varietate de motive, cum ar fi un aspect slab, costuri ascunse etc.

Cu testarea A/B, companiile pot găsi cauza reală și pot lucra la ea.

Mai multă implicare

Companiile caută adepți și cumpărători implicați, de aceea nu este surprinzător faptul că 59% dintre companii rulează teste A/B pe e-mailuri. Poate ajuta companiile să identifice ce tip de conținut funcționează mai mult, astfel încât să se poată concentra mai mult asupra acestuia.

Cum funcționează testarea A/B?

Testarea A/B ar putea suna ca un fenomen complex, dar este de fapt foarte simplu. Primul pas este să decideți ce doriți să testați și de ce.

Să presupunem că doriți să testați dimensiunea butonului „Cumpărați acum” de pe site-ul dvs. pentru a vedea câți oameni „cumpără” dacă schimbați dimensiunea, adică: faceți-l mai mare sau mai mic. Odată ce sunteți clar ce doriți să testați, trebuie să fiți sigur despre cum veți evalua performanța.

Câți oameni fac clic pe buton, de exemplu, poate fi un bun indiciu al modului în care dimensiunea butonului influențează percepția.

De asemenea, puteți utiliza numărul de cumpărători finali pentru a face o judecată, dar aceasta poate să nu fie o opțiune corectă, deoarece vizitatorii pot abandona o achiziție și din alte motive.

În pasul următor, va trebui să împărțiți utilizatorii în două seturi. Setul trebuie să fie aleatoriu, cu excepția cazului în care încercați să studiați modul în care utilizările unui anumit grup demografic reacționează la o schimbare.

Apoi, creați două pagini similare, dar cu butoane de dimensiuni diferite. Acum, uitați-vă la analize și vedeți ce pagină primește mai multe clicuri.

Decizia de a face clic depinde de mai mulți factori, cum ar fi dimensiunea butonului, culoarea textului, dispozitivul pe care îl folosește. Pentru claritate, vă puteți împărți utilizatorii în grupuri specifice, de exemplu: utilizatori de telefonie mobilă și utilizatori de desktop.

Acest lucru se datorează faptului că același buton poate apărea diferit pentru utilizatorii de dispozitive mobile și diferit pentru utilizatorii de desktop. În acest fel, veți putea ști ce buton să servească anumitor utilizatori.

„Testul A/B poate fi considerat cel mai elementar tip de experiment controlat randomizat”, spune Kaiser Fung, omul din spatele mai multor cărți, inclusiv Number Sense: How to Use Big Data to Your Advantage .

„În forma sa cea mai simplă, există două tratamente și unul acționează ca control pentru celălalt”, adaugă el. Asigurați-vă că estimați corect dimensiunea eșantionului, astfel încât rezultatul să fie corect și nu din cauza zgomotului de fond.

Alte variabile pot afecta rezultatele. De exemplu, utilizatorilor de telefonie mobilă le pot displace să facă clic pe butoane sau este posibil ca butonul să nu fie poziționat corect pe versiunea desktop a site-ului dvs.

Randomizarea poate face ca un set să conțină mai mulți utilizatori de telefonie mobilă decât celălalt set, ceea ce poate duce la o rată mai mică sau mai mare a unui set, indiferent de dimensiunea butonului.

Cea mai bună modalitate de a evita astfel de părtiniri este de a împărți vizitatorii pe utilizatori de desktop și de dispozitive mobile și apoi de a le atribui aleatoriu unor seturi specifice. Acest truc este cunoscut sub numele de blocare.

Testare A/B și rezultate: Cum se interpretează

Acesta a fost un exemplu de bază. În lumea reală, nu veți verifica doar dimensiunea, ci și alți factori, inclusiv textul, poziția și culoarea butonului.

Analiștii de testare A/B sunt cunoscuți că efectuează teste secvenţiale pentru a compara diferite elemente. Ei vor testa mai întâi dimensiunea butonului (mic sau mare), apoi vor trece la culoare (roșu sau albastru), apoi la poziția (sus sau jos), etc.

Acest lucru îi ajută să ajungă la o versiune a paginii care este perfectă. Acest lucru este important deoarece modificarea mai multor factori simultan poate face dificilă concluzia care provoacă schimbări în comportament (adică: numărul de clicuri).
Cu toate acestea, acum avem instrumente de testare A/B care pot gestiona teste complexe.

„Cu testarea A/B, avem tendința de a dori să rulăm un număr mare de teste simultane și independente, în mare parte pentru că mintea se umfla la numărul de combinații posibile pe care le puteți testa”, spune Fung.

„Folosind matematica, puteți alege și rula inteligent doar anumite subseturi ale acelor tratamente; apoi puteți deduce restul din date”, sugerează el.

Acest truc este cunoscut sub numele de testare „multivariată”. Este o formă de testare A/B. Înseamnă să rulați nu doar un test A/B, ci și un test A/B/C și așa mai departe.

Testare A/B și rezultate: Cum se interpretează

Majoritatea agenților de marketing și experților în analiză folosesc diferite instrumente de testare divizată pentru a efectua astfel de teste. Veți găsi multe programe de testare AB, dar nu toate sunt potrivite pentru dvs.

Trebuie să știi cum să faci teste A/B pentru a putea interpreta rezultatele. Rețineți că instrumentul potrivit depinde de ceea ce doriți să testați.

De exemplu, Adoric se poate ocupa de o varietate de sarcini, inclusiv testarea A/B.

Adoric este un software complet care vă poate ajuta să rulați, să gestionați și să analizați campanii, astfel încât să o puteți identifica pe cea mai bună și să vă folosiți resursele în mod corect.

Scopul principal al testării A/B este creșterea conversiilor. Puteți face acest lucru schimbând o varietate de elemente, cum ar fi dimensiunea fontului, textul și utilizarea imaginilor. De asemenea, îl puteți folosi pentru a testa elemente de design site-uri web și alte astfel de caracteristici.

Adoric se concentrează în principal pe ferestre pop-up, un instrument de marketing care poate oferi o rată de conversie de 11% dacă este utilizat corect. Software-ul nostru vă poate ajuta să comparați diferite modele pop-up și opțiuni pentru a-l alege pe cel potrivit.

Adoric este folosit de nume precum P&G, PMI și Toyota. Aveți încredere într-un nume în care mărcile pe care le iubiți au încredere.

Trebuie să căutați un software care nu oferă doar numere, ci și să explice ce înseamnă acestea. În caz contrar, va trebui să angajați un tester A/B sau un statistician pentru a interpreta rezultatele.

Există atât software de testare împărțit plătit, cât și gratuit; cu toate acestea, vă sugerăm să alegeți o versiune plătită, deoarece acestea sunt mai detaliate și mai ușor de utilizat. Un astfel de software prezintă de obicei rate de conversie sau rapoarte:

Unul pentru utilizatorii care v-au văzut pagina obișnuită

Celălalt pentru utilizatorii care au văzut pagina de test

Raportul evidențiază de obicei mai mulți factori. Căutați diferențe între cifrele importante, cum ar fi numărul de clicuri.

De asemenea, puteți vedea următoarele informații:

• Control: 15 la sută (+/- 2,2 la sută)
• Variație 18 la sută (+/- 1,9 la sută)

Aceasta înseamnă că aproximativ 18% dintre vizitatorii sau cititorii tăi au deschis e-mailul cu noua linie de subiect. Cifra are o marjă de eroare – 2,3 la sută.

Acest lucru nu înseamnă că rata reală este între 16,1 la sută și 19,9 la sută.

„Interpretarea reală este că, dacă ați rulat testul A/B de mai multe ori, 95 la sută din intervale vor capta rata de conversie reală - cu alte cuvinte, rata de conversie se încadrează în afara marjei de eroare 5 la sută din timp (sau orice altceva). nivelul de semnificație statistică pe care l-ați stabilit),” explică Fung.

Dacă acest lucru este prea greu de înțeles, atunci știi că nu ești singurul. Apelați la un software care poate prezenta aceste informații într-un mod ordonat, astfel încât să vă fie ușor de înțeles și de utilizat.

Pe baza acestui rezultat, putem spune că noua metodă este mai eficientă, deoarece determină mai mulți oameni să deschidă un e-mail. Cu toate acestea, din cauza marjei de eroare, nu putem garanta exact câte persoane vor deschide un e-mail, dar pe baza numărului acesta va fi mai mare decât rata curentă de deschidere.

Testare A/B: greșeli de evitat

Iată câteva dintre cele mai frecvente greșeli de testare A/B. Asigurați-vă că le evitați:

Încheierea testelor prea curând

Se crede că aproximativ 57% dintre experimentatori încheie testele A/B odată ce pare că ipoteza lor inițială a fost dovedită. Cunoscută sub numele de p-hacking, este o formă de părtinire a inflației care este considerată „raportare selectivă” și poate duce la rezultate slabe.
Este important să lăsați fiecare test să își urmeze cursul, chiar dacă puteți vedea rezultatele în timp real.

Neavând un eșantion decent

Testarea A/B are nevoie de aproximativ 25.000 de vizitatori pentru a ajunge la un eșantion semnificativ, conform acestui articol VentureBeat.

Din păcate, majoritatea agenților de marketing folosesc o dimensiune mai mică a eșantionului, care nu este o reprezentare adevărată a populației totale, prin urmare rezultatul ajunge să fie „nefiabil”.

Mica Retestare

Foarte puține companii optează pentru retestare. Majoritatea testează o dată și cred. Cercetările au demonstrat că o dată poate să nu fie suficientă din cauza riscului de fals pozitiv.

Mai mult, ar trebui să încerci o dată la câteva luni pentru că lucrurile se pot schimba. De exemplu, puteți câștiga vizitatori noi cărora le-ar plăcea o culoare sau o dimensiune diferită a butonului.

Nu veți putea niciodată să găsiți opțiunea potrivită fără a testa din nou.

Se numără prea multe valori

Deși testele complexe sunt utile, este posibil să nu fie întotdeauna eficiente. Privind prea multe valori simultan poate duce la „corelații false”.

Chiar dacă software-ul tău oferă prea multe valori, trebuie să știi pe care să te concentrezi. Acest lucru va ajuta la evitarea fluctuațiilor aleatorii și vă va permite să vă concentrați asupra cifrelor care contează.

Testare A/B: Întrebări frecvente

Companiile mari folosesc testarea A/B?
Da, ei fac. Google a efectuat primul său test în 2000 pentru a determina numărul corect de rezultate pe pagină. Compania încă folosește în mod activ testele A/B și a efectuat peste 7.000 de teste în 2011.

Alte nume mari precum Booking.com, Facebook și Amazon, de asemenea, efectuează în mod regulat experimente controlate. Mai mult, este folosit și în politică.

Campania lui Obama a strâns încă 75 de milioane de dolari datorită îmbunătățirii procesului de luare a deciziilor creditate de marketingul A/B. De asemenea, a crescut conversiile donațiilor cu aproximativ 79 la sută.

Cât durează testele A/B?
Acestea pot dura de la o oră la o săptămână la o metodă, în funcție de ceea ce încercați să testați.

De exemplu, o companie care testează un model de abonament ar trebui să îl încerce cel puțin o lună.

Pe de altă parte, un test de marketing prin e-mail vă va oferi rezultate în 24-48 de ore, deoarece peste 50% dintre oameni citesc e-mailuri legate de muncă în aproximativ 24 de ore.

Cine are nevoie de testare A/B?
Fiecare agent de marketing online sau afacere online are nevoie de teste A/B pentru a identifica tehnica de marketing potrivită.

Este folosit pentru a compara toate elementele care pot afecta decizia cumpărătorului final. Veți vedea că este folosit în SEO, marketing prin e-mail, dezvoltare web etc.

Testare A/B: Concluzie

Cu cuvinte simple, testarea A/B este folosită pentru a compara două opțiuni și pentru a găsi cea care oferă rezultate mai bune. Nu lăsați nimic să vă încurce, încercați Adoric dacă sunteți în căutarea unui software prietenos de testare A/B și urmăriți-vă profiturile crescând.

Încercați Adoric gratuit