Ce este testarea A/B? (Definiție + Cum să rulezi un test A/B)

Dacă desfășurați campanii de marketing, trimiteți e-mailuri sau încercați să obțineți clienți potențiali de pe site-ul dvs. web, produceți în mod regulat conținut valoros pentru urmăritorii dvs.

Dar știi cât de bine funcționează acel conținut?

Ești mulțumit de rezultatele pe care le-ai văzut? Dacă ați încercat să vă dați seama de ce unele piese de conținut par să aibă mult mai mult succes decât altele, ați putea dori să vă gândiți să efectuați un test A/B.

Acest instrument valoros elimină presupunerile din strategia de conținut și vă oferă datele de care aveți nevoie pentru a lua cele mai bune decizii pentru afacerea dvs. Nu sunteți sigur ce este testarea A/B sau cum să rulați una? Vom merge direct la elementele de bază cu acest ghid, astfel încât să vă puteți rula propriile teste în cel mai scurt timp!

Ce este testarea A/B?

O componentă cheie a unei strategii de marketing de succes este să știi ce funcționează și să folosești aceste informații. Testarea A/B vă oferă această perspectivă cheie și elimină nevoia de a ghici ce funcționează cel mai bine. Cu testarea A/B, rulați un experiment aleatoriu folosind două părți similare de conținut pe care le partajați cu grupuri diferite și monitorizați pentru a vedea care dintre ele dă rezultatele dorite.

Acest lucru se face adesea cu e-mailuri, în care pot fi utilizate diferite linii de subiect sau unghiuri pentru a testa ceea ce duce la o rată de deschidere mai mare. Sau puteți testa două anunțuri pentru aceeași ofertă cu o copie ușor diferită pentru a vedea ce versiune duce la o rată de clic mai mare.

Piesele de conținut care produc cel mai bun set de rezultate sunt considerate eșantionul „câștigător” și sunt folosite în campanii viitoare sau pentru a crea alte materiale de marketing. Dacă descoperiți că ambele mostre au rezultate identice sau similare, ar putea însemna că trebuie să le faceți mai distincte pentru a le testa corect.

Desigur, asta nu înseamnă că eșantionul „pierdetor” este rău. De fapt, cunoașterea performanței sale poate fi crucială pentru a vă ajuta să decideți cum să comunicați cel mai bine cu un segment mai mic al publicului dvs. sau ce să evitați să faceți în viitor.

De ce ar trebui să efectuați un test A/B?

Fără testarea AB, zburați orb. Distribuiți conținut și sperați că ați creat mesajul potrivit pentru publicul pe care încercați să-l atrageți. Motivul principal pentru a efectua teste A/B este acela de a aduna informații despre publicul dvs. și despre modul în care acesta răspunde la conținutul dvs. Acest lucru vă oferă date pe care le puteți utiliza apoi pentru a îmbunătăți conținutul pe care îl produceți, frecvența cu care este partajat și chiar platforma pe care este publicat.

În etapele inițiale de producție a conținutului, utilizați informații generale pentru a vă ghida, dar testarea A/B vă permite să vă ajustați abordarea. Dacă ați făcut un test A/B pe un e-mail și l-ați trimis unui grup la ora 10 dimineața și celălalt la ora 15, puteți utiliza tarifele deschise ale fiecăruia pentru a determina cel mai bun moment pentru a vă trimite e-mailurile. În mod similar, puteți face modificări minore la rândurile de subiect sau la previzualizarea e-mailului pentru a vedea care produce un răspuns mai bun din partea abonaților dvs.

Cum funcționează testarea A/B?

Testarea A/B sună destul de simplă, dar trebuie executată corect pentru a produce rezultate fiabile. Lucrezi cu o serie de variabile necontrolate, cum ar fi timpul, software-ul și oamenii, așa că există o mare spațiu pentru erori. Acesta este locul în care o planificare adecvată poate ajuta. Iată câțiva pași cheie pe care ar trebui să îi urmați pentru a efectua un test AB de succes și pentru a obține rezultate precise.

Pasul 1. Decideți ce variabilă doriți să testați

Primul pas este să știi exact ce vei testa. Pentru fiecare test AB pe care îl rulați, trebuie să vă concentrați doar pe un singur lucru. Această variabilă ar putea fi subiectul dvs. sau utilizarea personalizării pentru un set de e-mailuri sau copia folosită pentru apelul dvs. la acțiuni. Deși puteți testa mai multe variabile pentru o singură bucată de conținut, asigurați-vă că testați fiecare set de variabile în momente diferite. Dacă încercați să testați mai multe variabile simultan, nu veți putea spune care variabilă a fost cu adevărat mai eficientă.

În plus, restrângând exact ceea ce doriți să testați, puteți decide mai bine cum să creați variabilele. Dacă doriți să testați cât de eficientă este personalizarea în creșterea ratelor de deschidere, știți că un set de e-mailuri va trebui să includă personalizarea, iar celălalt nu. În mod similar, dacă vă concentrați pe modul în care copia dvs. vă afectează ratele de clic, vă va concentra pe crearea a două seturi diferite de copii cu îndemn.

Pasul 2. Identificați pe ce măsură să vă concentrați

De asemenea, trebuie să știți ce doriți să măsurați. Sunt ratele tale de clic? Tarifele tale deschise? Numărul de noi abonați? Fiind clar în ceea ce privește valoarea, știți exact pe ce date să vă concentrați atunci când decideți ce versiune este cea mai eficientă.

În unele cazuri, mai ales dacă aveți date existente, vă ajută să aveți în vedere un obiectiv real sau chiar o ipoteză. De exemplu, este posibil să fi observat că anumite cuvinte vă afectează negativ rata de deschidere și intenționați să efectuați un test AB pentru a vedea dacă acest lucru este adevărat. Ipoteza dvs. ar putea fi că utilizarea cuvântului „burnout” în subiectul meu reduce rata mea de deschidere cu 3% . Scopul tău va fi să identifici ce linie de subiect are ca rezultat o rată de deschidere mai mare.

Pasul 3. Configurați un control și un Challenger

Parcurgând primii doi pași, ați identificat variabilele și rezultatul dorit. Acum vei fi gata să decizi care sunt „controlul” și „provocatorul” tău. Pentru controlul dvs., vă veți crea conținutul așa cum ați proceda în mod normal.

Revenind la exemplul nostru de încercare de a crește ratele de deschidere prin testarea liniilor de subiect, ați folosi formatul tipic al liniei de subiect cu includerea cuvântului „burnout”. De exemplu, Zece moduri dovedite de a preveni epuizarea ca creativ .

Provocatorul tău este locul în care ai începe să faci ajustări în funcție de ipoteza pe care o ai. În acest caz, subiectul dvs. ar putea arăta cam așa: Zece moduri de a vă alimenta energia creativă.

Pasul 4. Împărțiți eșantionul în mod egal dacă este necesar

Modul în care vă împărțiți eșantionul este determinat de tipul de conținut pe care îl testați și de instrumentul pe care îl utilizați. Pentru e-mailuri, de obicei împărțiți eșantionul în mod egal, astfel încât fiecare grup să fie destul de asemănător, dar puteți opta și pentru a-l împărți aleatoriu de instrumentul de testare AB.

Pentru alt conținut asupra căruia aveți mai puțin control, cum ar fi o pagină de destinație sau anunțuri, eșantionul dvs. va fi împărțit aleatoriu.

Pasul 5. Alegeți dimensiunea eșantionului

La fel ca și în cazul alegerii modului de împărțire a eșantionului, veți determina dimensiunea reală a eșantionului în funcție de instrumentul pe care îl utilizați și de conținutul pe care îl testați. Pentru e-mailuri, puteți trimite de obicei controlul și contestatorul la un mic subset al listei de e-mailuri. Odată ce o țintă specifică a fost atinsă, „câștigătorul” va fi trimis persoanelor de contact rămase.

Paginile web și anunțurile sunt foarte diferite, deoarece nu aveți un număr stabilit de persoane pe care vă așteptați să le vedeți. Prin urmare, dimensiunea eșantionului dvs. va fi determinată de cât timp este partajat conținutul sau de câți bani sunt cheltuiți pentru anunț.

Indiferent de metoda folosită, doriți să vă asigurați că permiteți testului să ruleze suficient de mult pentru a obține rezultate concludente.

Pasul 6. Stabiliți cât de semnificative ar trebui să fie rezultatele dvs

Vă amintiți acel pas anterior pentru a identifica valoarea pe care doriți să vă concentrați? Aici devine deosebit de important. Trebuie să determinați cât de semnificative ar trebui să fie rezultatele dvs. pentru a alege conținutul „câștigător” sau mai performant. Aici intervine semnificația statistică. Dacă a trecut ceva timp de când nu ai făcut un curs de statistică, este timpul pentru o reîmprospătare rapidă.

Semnificația statistică arată cât de probabil este ca rezultatele tale să se datoreze erorii sau întâmplării. Cu cât semnificația dvs. statistică este mai mare, cu atât rezultatele dvs. sunt mai fiabile, deoarece aceasta înseamnă că este puțin probabil ca rezultatele dvs. să fi fost aleatorii sau obținute prin eroare.

Amintiți-vă, rezultatul testului dvs. va fi folosit pentru a determina strategia dvs. de marketing, modul în care bugetați cheltuielile publicitare și modul în care comunicați cu publicul. Prin urmare, doriți să fiți cât mai sigur posibil că datele care ghidează aceste decizii sunt corecte. De obicei, doriți să aveți un nivel de încredere de cel puțin 95%, dar puteți ajunge până la 99%.

Calcularea semnificației statistice și a nivelurilor de încredere poate fi un proces destul de complicat, dar, din fericire, există instrumente la îndemână care se pot ocupa de asta pentru tine.

Pasul 7. Alegeți un instrument de testare A/B

Multe dintre instrumentele populare de marketing digital de pe piață pot fi folosite pentru a rula teste A/B. Instrumente precum Facebook Ads Manager, Google Optimizer, Hubspot, ActiveCampaign, Adobe Target și Visual Website Optimizer sunt doar câteva exemple de software care pot rula teste A/B pentru e-mailuri, pagini web sau reclame.

Când alegeți un instrument, doriți să luați în considerare modul în care îl veți folosi, ce tipuri de conținut sau campanii veți testa, accesibilitatea și ușurința în utilizare. O altă caracteristică crucială pe care trebuie să vă concentrați este modul în care datele sunt adunate și partajate. Aceste numere sunt cele mai importante rezultate de care veți avea nevoie, așa că doriți să alegeți un instrument care oferă rapoarte detaliate într-un format ușor de înțeles.

Pasul 8. Testați versiunile A și B în același timp

Testul dvs. trebuie făcut atât cu controlul, cât și cu contestatorul în același timp. Aceasta înseamnă că nu puteți trimite e-mailul A astăzi și e-mailul B săptămâna viitoare sau nu puteți difuza fiecare anunț la intervale de zile. Ele trebuie testate în aceleași condiții, singurele diferențe fiind elementul modificat și indivizii efectivi care văd conținutul.

Singura excepție de la această regulă este atunci când testul se referă la sincronizarea dvs. Dacă încerci să găsești momentul sau ziua potrivită pentru a ajunge la publicul tău, atunci, în mod natural, vei distribui conținutul tău în momente diferite. În acest caz, însă, singura diferență între control și contestator ar fi timpul .

Pasul 9. Concentrați analiza asupra obiectivului dvs. principal

Odată ce ați efectuat testul și ați început să culegeți rezultatele, veți fi inundat de date. Deși toate acestea sunt relevante, trebuie să acordați prioritate valorii pe care v-ați propus să o măsurați. Dacă obiectivul dvs. principal a fost să aflați ce funcționează cel mai bine pentru rata de deschidere, atunci acesta trebuie să fie punctul central al analizei dvs. Acesta va fi factorul determinant sau care dintre cele două a avut succes.

Asta nu înseamnă că ar trebui să renunți la datele rămase. Acest lucru poate fi folosit pentru a vă ajuta să vă înțelegeți mai bine publicul și chiar să vă îmbunătățiți în continuare conținutul. Lucrul important de reținut este că aceste date suplimentare sunt pur și simplu plăcute de a avea – nu obiectivul principal al testului.

Pasul 10. Măsurați-vă rezultatele cu un calculator de testare A/B

În această etapă, aveți toate datele și vărsați peste cifre. Deci, cum vă măsurați de fapt rezultatele și să determinați dacă acestea sunt suficient de substanțiale pentru a face modificări strategiei dvs.?

Instrumente precum Hubspot sau calculatorul de testare A/B de la Survey Monkey pot elimina presupunerile. Folosind aceste instrumente, veți introduce numărul de persoane care au primit fiecare variabilă și câte persoane au luat măsuri. Acest lucru va produce ratele de conversie pentru fiecare și va oferi un indicator clar despre care a avut o performanță mai bună.

Pasul 11. Utilizați rezultatele pentru a vă ghida următoarea acțiune

Acum că aveți date solide, le puteți folosi cu încredere pentru a determina ce modificări, dacă există, sunt necesare pentru strategia dvs. Rețineți că testarea AB nu este întotdeauna o activitate unică. Puteți testa conținutul câștigător față de un alt concurent pentru a obține și mai multe informații până când sunteți mulțumit că ceea ce produceți va produce rezultate optime.

Și dacă nu sunteți mulțumit de rezultate, puteți oricând să o luați de la capăt cu seturi complet noi de conținut. Lucrul grozav este că, chiar dacă rezultatele sunt nesatisfăcătoare, ele vă oferă totuși informații valoroase pe care le puteți folosi.

Cum se interpretează rezultatele testării A/B

Am vorbit destul de mult despre cât de valoroase sunt informațiile primite în urma testului dvs., dar cum le interpretați corect? Încă o dată trebuie să te concentrezi asupra obiectivului tău principal. Dacă valoarea pe care te-ai concentrat a fost ratele deschise, atunci te vei uita mai întâi la acestea. Acesta este numărul pe care îl veți conecta la instrumentul dvs. de testare A/B.

În continuare, veți analiza diferențele dintre ratele de conversie. Este posibil să fi văzut o rată de conversie de 3% pentru e-mailul A, dar o rată de conversie de 7% pentru e-mail-ul B, cu un nivel de încredere de 95%. Aceste rezultate sunt considerate semnificative din punct de vedere statistic și vă puteți aștepta ca utilizarea e-mailului B ca model pentru viitoarele e-mailuri să aibă ca rezultat o rată de conversie mai mare.

Puteți, de asemenea, să vă uitați mai departe în alte informații – datele demografice ale publicului, cum ar fi vârsta, sexul, locația, tipul de dispozitiv sau ora în care au fost deschise e-mailurile dvs. Toate aceste informații vă oferă o perspectivă mai largă despre cine este publicul dvs. și ce ar putea funcționa pentru ei.

Greșeli frecvente de testare A/B de evitat

Chiar și agenții de marketing experimentați comit erori cu testarea AB care le pot afecta negativ rezultatele și, prin extensie, strategia. Iată o privire la unele dintre cele mai frecvente greșeli și la pașii pe care îi puteți lua pentru a evita să le faceți.

Nu permite testului să ruleze suficient de lung

Testele AB se fac de obicei printr-o platformă specifică, iar aceste platforme furnizează date în timp real. Acum, acesta poate fi un mare beneficiu atâta timp cât ai răbdare. Este ușor să vezi performanța inițială a testului și să-l închei prematur pentru că vrei să iei rapid o decizie. Problema cu asta este că nu permiteți testului să ruleze suficient de mult pentru a vă oferi o privire la imaginea de ansamblu. Dacă vă terminați testul după câteva ore, nu ar fi fost suficient timp pentru a obține rezultate reale.

Pentru a evita acest lucru, decideți în etapa de planificare cât timp doriți să ruleze testele. Dacă vă decideți pentru 24 de ore , nu faceți nimic pentru acele 24 de ore, indiferent de performanța conținutului.

Există, de asemenea, problema că oamenii nu își alocă o perioadă de timp adecvată pentru a-și efectua testele. Rețineți că diferite tipuri de conținut trebuie testate în diferite circumstanțe. Anunțurile dvs. nu pot fi testate pentru aceeași perioadă de timp ca e-mailurile sau paginile de destinație, de exemplu. În plus, veți dori să acordați mai mult timp pentru un public mai mare. Se poate aștepta ca un grup mic de 50 de persoane va produce rezultate semnificative în mai puțin timp decât un grup de 35.000.

Testarea prea multor variabile deodată

Există un motiv pentru care se numește testare AB – testați elementul A față de elementul B. Deși există teste multivariate, aceasta este o formă complet diferită de testare și se face în condiții diferite. Ce se întâmplă atunci când rulați un test AB și includeți prea multe variabile este că rezultatele nu pot fi de încredere. Ar exista prea multe cazuri de eroare sau șansă aleatorie care ar fi putut afecta rezultatul. Dacă trimiteți e-mailurile la momente diferite, acesta ar putea fi ceea ce forțează rata de deschidere și nu linia de subiect. Dacă modificați designul butonului de îndemn și copia, nu puteți fi sigur care a făcut diferența.

Acesta este motivul pentru care este esențial să vă cunoașteți obiectivul și să îl utilizați pentru a ghida modul în care este efectuat testul. Dacă doriți să vă concentrați pe rate deschise, variabila dvs. ar trebui să se refere la asta. Dacă încercați să obțineți mai multe vizite pe site-ul web, ar trebui să aveți doar o singură variabilă care se referă la asta și nimic altceva. Când faci asta, te poți baza cu mai multă încredere pe rezultate.

Testare Prea Devreme

Acest lucru poate suna puțin confuz, dar suportați-mă. Cu cât ai mai mult trafic, cu atât publicul tău este mai mare, cu atât poți include mai mulți oameni în testul tău și rezultatele tale vor fi mai fiabile.

Acest lucru nu înseamnă că nu ar trebui să îți testezi conținutul atunci când ai început, dar nu te poți baza prea mult pe datele pe care le obții. Va trebui să retestați din nou pe măsură ce numărul crește. Cealaltă avertizare este că testarea prea devreme ar putea fi determinată de un sentiment de disperare de a vedea numere mai bune care vă pot modifica testul. Acest lucru te face să fii nerăbdător atunci când rulezi testul și s-ar putea să cazi în capcana de a-l termina prea devreme, lăsându-ți date neconcludente sau eșuate.

Cel mai bun mod de a evita să faci această greșeală este pur și simplu să ai răbdare. Așteptați până când conținutul original a avut șansa de a funcționa și apoi decideți dacă există loc de îmbunătățire. Acordați-vă puțin timp pentru a începe să vă creșteți audiența și să vă atrageți țintele ideale, astfel încât datele să fie cu adevărat relevante pentru dvs. Sunt șanse, cu suficient timp, să nu mai fie nevoie să rulați un test – campaniile dvs. vor începe să crească viteză, iar dacă nu, atunci puteți lua decizia.

Sunteți gata să utilizați testarea AB pentru a vă îmbunătăți strategia de marketing?

Nu există nicio îndoială că testarea A/B este o parte vitală a oricărei strategii de marketing de succes, dar trebuie să fie bine executată. Aceasta înseamnă să vă identificați obiectivul, valoarea principală, instrumentele pe care trebuie să le utilizați și să vă identificați variabilele.

Dacă v-ați planificat corect testul utilizând pașii menționați mai sus, colectarea și interpretarea rezultatelor ar trebui să fie simplă. Introduceți datele în calculator și decideți dacă diferența este suficient de semnificativă pentru a aduce modificări conținutului dvs.

Dacă este, fă-ți timp să te uiți cu adevărat la datele și să-ți interpretezi rezultatele. Apoi, folosiți-vă descoperirile pentru a da un impuls strategiei dvs. de marketing.

Și înainte să știi, tu și afacerea ta veți culege beneficiile testării AB.