A / B-тестирование: как это работает и зачем оно вам нужно

Данные есть везде. Независимо от того, являетесь ли вы частным лицом, небольшой компанией или многонациональной фирмой, вы должны иметь дело с большим количеством данных, включая данные о клиентах, необходимых для обслуживания клиентов и повышения вашей прибыли.

Маркетологи используют различные методы для увеличения прибыли. Понятно, что не все методы могут работать или не все могут быть одинаково эффективны.

Вы не можете создать кампанию, основанную на догадках или чувствах. Вам нужны числа, но они не всегда могут быть четкими. Вот почему компаниям необходимо A / B-тестирование - уникальный метод, который помогает предприятиям выбрать правильный путь.

В этой статье мы поговорим об A / B-тестировании и выделим его преимущества, а также выделим некоторые из лучших программ для A / B-тестирования.

Давайте начнем:

Что такое A / B-тестирование?

A / B-тестирование можно определить как метод сравнения двух вариантов, используемых для достижения одного и того же, чтобы найти тот, который предлагает лучшие результаты.

Мы используем A / B-тестирование почти каждый день, и говорят, что этому методу более 100 лет. Однако сейчас он становится все более популярным благодаря внедрению интернет-маркетинга. Маркетологи используют A / B-тесты, чтобы сравнить два маркетинговых метода и найти тот, который предлагает наилучшую окупаемость инвестиций; однако это не единственное использование A / B-тестов.

Биолог и статистик Рональд Фишер рандомизировал контролируемые эксперименты в 1920-х годах. Он выяснил основы математики и принципы и превратил эту идею в науку.
Фишер провел несколько сельскохозяйственных экспериментов, чтобы найти ответы на основные вопросы, например, что произойдет, если я поменяю удобрения или использую больше удобрений.

Принципы, которые он представил, оказались верными, и в начале 1950-х годов ученые официально начали проводить клинические испытания в области медицины.

Маркетологи адаптировали эту технику в конце 1960-х годов. Они хотят оценить прямые кампании, например: если персонализированные письма или открытки предлагают больше продаж.

Однако тогда A / B-тестирование было не таким. В нынешнем виде он появился в середине 1990-х годов. Он использует те же концепции, но был перенесен в виртуальную среду и в режиме реального времени.

Каковы преимущества A / B-тестирования?

Теперь, когда вы знаете определение A / B-тестирования, пришло время взглянуть на основные преимущества AB-тестирования.

Экономит деньги

A / B-тестирование позволяет предприятиям экономить деньги, выявляя процессы, обеспечивающие более высокую отдачу. Никакие две маркетинговые кампании не дадут одинаковой отдачи, одна всегда будет лучше другой.

С помощью анализа данных A / B-тестирования компании могут найти вариант, который предлагает более высокую отдачу, и избавиться от процесса, который предлагает более низкую отдачу, и тратить деньги там, где они платят больше.

Увеличивает прибыль

Как подчеркивается в определении AB-тестирования, это помогает увеличить прибыль, улучшая конверсию и позволяя бизнесу охватить больше людей. Около 60% предприятий считают, что это помогает повысить конверсию.

В дополнение к этому, результаты A / B-тестирования могут улучшить показатель отказов и повысить вовлеченность. Эти факторы важны для роста бизнеса. В конце концов, бизнес начинает приносить больше денег за счет снижения затрат и увеличения продаж.

Помогает выявлять проблемы

Многие маркетинговые кампании терпят неудачу из-за мелких ошибок. Лучшие инструменты тестирования AB могут распознать эти ошибки, чтобы бизнес мог работать бесперебойно.

Это может помочь выявить множество проблем, таких как плохой дизайн UX. Это важно, потому что лучший дизайн может увеличить конверсию до 400 процентов.

Улучшает контент

Несмотря на то, что все говорят, контент по-прежнему правит. Проблема, однако, в том, что есть множество вариантов на выбор, включая письменный контент, визуальный контент и т. Д.

Вы не всегда можете быть уверены, что сработает, а что нет, если у вас нет надежного анализа данных A / B-тестирования.

Хороший для бизнеса имидж

A / B-тестирование стало очень популярным, и более 70 процентов компаний проводят как минимум два теста в месяц. A / B-тестирование веб-сайтов позволяет компаниям избавиться от процессов или шагов, которые оставляют плохое впечатление у клиентов.

В результате имидж становится более сильным, а доброжелательность возрастает.

Облегчает анализ

Около 77 процентов предприятий проводят A / B-тесты на своих веб-сайтах (включая целевые страницы) для выявления проблем с дизайном, шрифтами и другими подобными проблемами.

Это помогает уменьшить количество брошенных корзин, выделяя причины, по которым покупатели прерывают корзину. Причин может быть множество, например, плохая планировка, скрытые затраты и т. Д.

С помощью A / B-тестирования компании могут найти настоящую причину и поработать над ней.

Больше вовлеченности

Компании ищут заинтересованных подписчиков и покупателей, поэтому неудивительно, что 59% компаний проводят A / B-тесты электронных писем. Это может помочь предприятиям определить, какой контент работает больше, чтобы они могли больше сосредоточиться на нем.

Как работает A / B-тестирование?

A / B-тестирование может показаться сложным явлением, но на самом деле это очень просто. Первый шаг - решить, что вы хотите протестировать и почему.

Предположим, вы хотите протестировать размер кнопки «Купить» на своем сайте, чтобы узнать, сколько людей «купят», если вы измените размер, т. Е. Сделаете его больше или меньше. Как только вы определитесь с тем, что хотите протестировать, вы должны быть уверены в том, как вы собираетесь оценивать производительность.

Например, количество людей, нажимающих на кнопку, может быть хорошим показателем того, как размер кнопки влияет на восприятие.

Вы также можете использовать количество конечных покупателей для вынесения суждения, но это может быть несправедливым вариантом, поскольку посетители могут отказаться от покупки и по другим причинам.

На следующем этапе вам нужно будет разделить пользователей на две группы. Набор должен быть случайным, если вы не пытаетесь изучить, как пользователи из определенной демографической группы реагируют на изменение.

Затем создайте две похожие страницы, но с разными размерами кнопок. Теперь посмотрите на аналитику и посмотрите, какая страница получает больше кликов.

Решение о нажатии зависит от нескольких факторов, таких как размер кнопки, цвет текста и используемое устройство. Для наглядности вы можете разделить пользователей на определенные группы, например: мобильные пользователи и пользователи настольных компьютеров.

Это связано с тем, что одна и та же кнопка может выглядеть по-разному для мобильных пользователей и по-разному для пользователей настольных компьютеров. Таким образом, вы сможете узнать, какую кнопку показывать конкретным пользователям.

«Тест A / B можно рассматривать как самый простой вид рандомизированного контролируемого эксперимента», - говорит Кайзер Фунг, автор нескольких книг, в том числе « Чувство числа: как использовать большие данные в ваших интересах» .

«В простейшей форме есть два лечения, и одно действует как контроль для другого», - добавляет он. Убедитесь, что вы правильно оценили размер вашей выборки, чтобы результат был правильным, а не из-за фонового шума.

Некоторые другие переменные могут повлиять на результаты. Например, пользователям мобильных устройств может не нравиться нажимать кнопки, или кнопка может быть неправильно расположена на настольной версии вашего веб-сайта.

Рандомизация может привести к тому, что один набор будет содержать больше мобильных пользователей, чем другой набор, что может привести к тому, что один набор будет иметь более низкую или более высокую частоту, независимо от размера кнопки.

Лучший способ избежать таких предубеждений - разделить посетителей на настольных и мобильных пользователей, а затем случайным образом распределить их по определенным группам. Этот трюк известен как блокирование.

A / B-тестирование и результаты: как интерпретировать

Это был простой пример. В реальном мире вы будете проверять не только размер, но и другие факторы, включая текст, положение и цвет кнопки.

Известно, что аналитики A / B-тестирования проводят последовательные тесты для сравнения различных элементов. Сначала они проверит размер кнопки (маленький или большой), затем перейдут к цвету (красный или синий), затем к положению (вверху или внизу) и т. Д.

Это помогает им достичь идеальной версии страницы. Это важно, потому что одновременное изменение нескольких факторов может затруднить вывод о том, что вызывает изменения в поведении (например, количество кликов).
Однако теперь у нас есть инструменты A / B-тестирования, которые могут обрабатывать сложные тесты.

«При A / B-тестировании мы, как правило, хотим проводить большое количество одновременных независимых тестов, в значительной степени потому, что мы думаем о количестве возможных комбинаций, которые вы можете протестировать», - говорит Фунг.

«Используя математику, вы можете грамотно выбрать и запустить только определенные подмножества этих методов лечения; тогда вы сможете вывести остальное из данных », - предлагает он.

Этот прием известен как «многомерное» тестирование. Это форма A / B-тестирования. Это означает запуск не только A / B-теста, но и A / B / C-теста и так далее.

A / B-тестирование и результаты: как интерпретировать

Большинство маркетологов и аналитиков используют для проведения таких тестов разные инструменты сплит-тестирования. Вы найдете множество программ для тестирования AB, но не все из них могут вам подойти.

Вы должны знать, как проводить A / B-тестирование, чтобы иметь возможность интерпретировать результаты. Помните, что правильный инструмент зависит от того, что вы хотите протестировать.

Например, Adoric может выполнять множество задач, включая A / B-тестирование.

Adoric - это комплексное программное обеспечение, которое может помочь вам запускать, управлять и анализировать кампании, чтобы вы могли определить лучшую из них и правильно использовать свои ресурсы.

Основная цель A / B-тестирования - увеличить конверсию. Вы можете сделать это, изменив различные элементы, такие как размер шрифта, текст и использование изображений. Вы также можете использовать его для тестирования элементов дизайна веб-сайтов и других подобных функций.

Adoric в основном концентрируется на всплывающих окнах, маркетинговом инструменте, который при правильном использовании может предложить коэффициент конверсии 11%. Наше программное обеспечение может помочь вам сравнить различные варианты оформления всплывающих окон и выбрать подходящий.

Adoric используется такими именами, как P&G, PMI и Toyota. Доверяйте имени, которому доверяют любимые вами бренды.

Вам нужно искать программное обеспечение, которое не только предоставляет числа, но и объясняет, что они означают. В противном случае вам придется нанять A / B-тестера или статистика для интерпретации результатов.

Есть как платные, так и бесплатные программы для сплит-тестирования; однако мы рекомендуем вам перейти на платную версию, поскольку она более детализирована и проста в использовании. Такое программное обеспечение обычно представляет коэффициенты конверсии или отчеты:

Один для пользователей, которые видели вашу обычную страницу

Другой для пользователей, просмотревших тестовую страницу.

В отчете обычно выделяется несколько факторов. Ищите различия между важными цифрами, такими как количество кликов.

Вы также можете увидеть следующую информацию:

• Контроль: 15 процентов (+/- 2,2 процента)
• Вариация 18 процентов (+/- 1,9 процента)

Это означает, что около 18 процентов ваших посетителей или читателей открыли письмо с вашей новой темой. Показатель имеет погрешность - 2,3 процента.

Это не означает, что фактическая ставка составляет от 16,1 до 19,9 процента.

«Настоящая интерпретация состоит в том, что если вы запускаете свой A / B-тест несколько раз, 95 процентов диапазонов будут отражать истинный коэффициент конверсии - другими словами, коэффициент конверсии выходит за пределы погрешности в 5 процентах случаев (или что-то еще. установленный вами уровень статистической значимости) », - поясняет Фунг.

Если это слишком сложно понять, знайте, что вы не единственный. Обратитесь к программному обеспечению, которое может аккуратно представить эту информацию, чтобы вам было легко ее понять и использовать.

Основываясь на этом результате, мы можем сказать, что новый метод более эффективен, поскольку он заставляет больше людей открывать электронные письма. Однако из-за допустимой погрешности мы не можем точно гарантировать, сколько людей откроет электронное письмо, но, исходя из числа, оно будет выше, чем текущий процент открытий.

A / B-тестирование: ошибки, которых следует избегать

Вот некоторые из наиболее распространенных ошибок A / B-тестирования. Обязательно избегайте этого:

Слишком быстрое завершение тестов

Считается, что около 57 процентов экспериментаторов заканчивают A / B-тесты, когда кажется, что их первоначальная гипотеза была доказана. Это форма предвзятого отношения к инфляции, известная как p-hacking, считается «выборочной отчетностью» и может привести к плохим результатам.
Важно, чтобы каждый тест проходил своим чередом, даже если вы можете видеть результаты в режиме реального времени.

Отсутствие достойного образца

Согласно статье на VentureBeat, для проведения A / B-тестирования требуется около 25 000 посетителей, чтобы охватить значительную выборку.

К сожалению, большинство маркетологов используют меньший размер выборки, что не является истинным представлением всей совокупности, поэтому результат оказывается «ненадежным».

Небольшое повторное тестирование

Очень немногие компании выбирают повторное тестирование. Большинство один раз протестируют и верят в это. Исследования доказали, что одного раза может быть недостаточно из-за риска получения ложного срабатывания.

Более того, вам следует пробовать каждые несколько месяцев, потому что все может измениться. Например, у вас могут появиться новые посетители, которым может понравиться другой цвет или размер кнопки.

Вы никогда не сможете найти подходящий вариант без повторного тестирования.

Подсчет слишком большого количества показателей

Хотя сложные тесты полезны, они не всегда могут быть эффективными. Одновременный просмотр слишком большого количества показателей может привести к «ложным корреляциям».

Даже если ваше программное обеспечение предлагает слишком много показателей, вы должны знать, на каких из них следует сосредоточиться. Это поможет избежать случайных колебаний и позволит вам сосредоточиться на важных цифрах.

A / B-тестирование: часто задаваемые вопросы

Используют ли крупные компании A / B-тестирование?
Да, это так. Google провел свой первый тест в 2000 году, чтобы определить правильное количество результатов на странице. Компания по-прежнему активно использует A / B-тестирование и в 2011 году провела более 7000 тестов.

Другие громкие имена, такие как Booking.com, Facebook и Amazon, также регулярно проводят контролируемые эксперименты. Более того, это также используется в политике.

Кампания Обамы привлекла дополнительно 75 миллионов долларов за счет улучшения процесса принятия решений, зачисленного на A / B-маркетинг. Это также увеличило конверсию пожертвований примерно на 79 процентов.

Как долго длятся A / B-тесты?
Они могут длиться от одного часа до недели в зависимости от метода, в зависимости от того, что вы пытаетесь проверить.

Например, компания, тестирующая модель подписки, должна попробовать ее как минимум в течение месяца.

С другой стороны, маркетинговый тест по электронной почте даст вам результаты через 24–48 часов, поскольку более 50 процентов людей читают электронные письма, связанные с работой, всего за 24 часа.

Кому нужно A / B-тестирование?
Каждому интернет-маркетологу или онлайн-бизнесу необходимо A / B-тестирование для определения правильной маркетинговой техники.

Он используется для сравнения всех элементов, которые могут повлиять на решение вашего конечного покупателя. Вы увидите, как его используют в SEO, электронном маркетинге, веб-разработке и т. Д.

A / B-тестирование: заключение

Проще говоря, A / B-тестирование используется для сравнения двух вариантов и поиска того, который предлагает лучшие результаты. Не позволяйте ничему вас сбивать с толку, попробуйте Adoric, если вы ищете удобное программное обеспечение для A / B-тестирования и смотрите, как растет ваша прибыль.

Попробуйте Adoric бесплатно