Советы по дизайну A/B-тестирования для формулирования эффективных маркетинговых экспериментов

Дизайн A/B-тестирования — важная часть успеха каждого цифрового маркетолога.

Независимо от того, используете ли вы его для рекламы с оплатой за клик (PPC), проектирования пользовательского опыта (UX) или любого другого цифрового исполнения, этот столп маркетинговых экспериментов поможет вам выявить области низкой эффективности, разработать стратегии для улучшения и оптимизировать результаты. для каждой вашей кампании.

Чтобы создать эффективное A/B-тестирование для UX-дизайна, создания контента и других форм цифрового маркетинга, вам необходимо знать, как создавать варианты тестов, которые не только действительны, но и надежны. С помощью этого основанного на данных руководства от Propelrr вы сможете принимать правильные бизнес-решения, которые помогут добиться успехов в цифровом маркетинге на благо вашего бренда уже сегодня.

Готовы углубиться в сплит-тестирование и вариантное проектирование? Тогда ознакомьтесь с этим руководством, чтобы узнать больше прямо сейчас.

Понимание планирования эксперимента A/B-тестирования

Как определить, работает ли PPC-объявление или нет? Есть ли у вас способы оптимизировать один из них для пользы ваших будущих кампаний? Ответы на эти вопросы просты: вы можете определить, работает ли ваше объявление или нет, и оптимизировать его для будущих кампаний с помощью A/B-тестирования на основе данных.

Эта форма экспериментирования, также известная как сплит-тестирование, проводится для проверки двух или более вариантов рекламы в социальных сетях, целевой страницы, текста или другого аспекта онлайн-рекламы. Это помогает маркетологам увидеть, какой вариант исполнения лучше всего подходит для целей бизнеса, что позволяет вам оптимизировать больше кампаний в долгосрочной перспективе.

Базовый сплит-тест сравнивает исходную версию «А» с вариантной версией «Б», отсюда и название «А/В». С другой стороны, многомерный тест сравнивает большее количество переменных друг с другом. Многостраничный эксперимент проверяет согласованность вариаций на нескольких страницах, что позволяет еще больше оптимизировать большее количество целевых страниц.

Тестирование помогает маркетологам множеством способов. Вы можете использовать его для принятия важных решений в рамках кампании, снижения потерь малоэффективной рекламы и даже повышения эффективности целевой страницы. Вы также можете использовать эту форму экспериментирования для оптимизации практически любого выполнения. От форматов социальных сетей до оптимизации рекламных слов, сплит-тесты могут выявить множество способов улучшить платные маркетинговые усилия сегодня.

Как разработать валидное и надежное A/B-тестирование

Учитывая ценность тестирования для ваших цифровых маркетинговых кампаний, вполне естественно, что вы захотите провести точный A/B-анализ, который даст полезные результаты. Для этого вам необходимо сформулировать действительные и надежные варианты тестов, основанные на данных, чтобы получить информацию, которая повысит производительность ваших выполнения, а не снизит ее.

Чтобы создать тест, который возвращает результаты на основе данных для вашего бренда, все, что вам нужно сделать, это выполнить следующие пять шагов:

1. Исследуйте свое «почему».

Прежде чем приступить к любому A/B-тестированию, вам необходимо провести исследование, чтобы понять, почему вы вообще экспериментируете. Какую кампанию или аспект вашего маркетинга вы анализируете и почему вы хотите улучшить их для своего бизнеса?

Без этого предварительного исследования у вас не будет четкого представления о том, каких целей цифрового маркетинга вы хотите достичь в целом. Вы пытаетесь найти призыв к действию (CTA), который лучше всего обеспечит конверсию для вашей целевой страницы продаж? Сравниваете ли вы эффективность заголовков маркетинговых писем?

Сначала изучите выбранное вами исполнение и проведите исследование, чтобы увидеть, есть ли что-то, что вы можете улучшить, прежде чем запускать какие-либо тесты. Узнайте, какие показатели вам нужны для измерения заметного улучшения вашей кампании, например рейтинг кликов, конверсии, вовлеченность и т. д.

2. Сформулируйте четкую гипотезу.

Следующее, что вам нужно сделать, — это сформулировать четкую и конкретную гипотезу для вашего анализа. В этой гипотезе должна быть изложена проблема, которую вы пытаетесь решить, показатель, который вы пытаетесь улучшить, и изменения, которые вы пытаетесь увидеть в своей кампании. Базовый пример гипотезы может выглядеть так:

Изменение цвета кнопки CTA с синего на красный увеличит количество кликов на 10% за две недели.

Конечно, эта гипотеза будет вам полезна только в том случае, если вы укорените ее в исследованиях, которые вы провели на предыдущем шаге. Не делайте ошибку, создавая гипотезу из ниоткуда; обязательно исследуйте и изучайте свои прошлые данные, цели кампании и показатели, чтобы сформулировать эффективную гипотезу для вашего эксперимента.

3. Создавайте вариации.

Этот шаг является самым важным в этом руководстве. Чтобы создать действительные и надежные варианты для этого сравнения, вам необходимо определить «контрольную» или переменную A и «претендент» или переменную B на основе хорошо изученной гипотезы, которую вы выдвинули на предыдущем шаге.

Вот некоторые примеры весьма специфических переменных, для которых можно создавать варианты:

• Заголовки
• Копировать
• призывы к действию
• Изображений
• Фоны
• Цвета
• Размеры
• Размещение
• Аудитории
• Демография

Это лишь некоторые из множества переменных, для которых вы можете создать тестовые варианты сегодня.

Если вы впервые проводите маркетинговый эксперимент такого типа, вам следует сравнивать только одну переменную за раз. Если вы сравниваете совершенно разные переменные друг с другом или создаете варианты со слишком большим количеством разных переменных, вам будет сложнее отслеживать данные и определять точные результаты для вашей кампании.

Сравнивая только одну переменную с другой в ваших вариантах, вы получите наиболее точные результаты для своего эксперимента, тем самым гарантируя надежные улучшения вашей целевой страницы, UX-дизайна, рекламы в социальных сетях или тела электронного письма в долгосрочной перспективе.

4. Запустите тест.

После того, как у вас есть исследование, гипотеза и варианты, вы, наконец, можете запустить тестовую кампанию для реализации вашего цифрового маркетинга. Опять же, не забудьте оставить все остальные переменные в ваших вариантах нетронутыми, чтобы вы могли действительно получить точные результаты своего эксперимента. В противном случае вы получите расплывчатые и бесполезные результаты, потратив тем самым свое драгоценное время и ресурсы на кампанию.

5. Анализируйте результаты и внедряйте изменения.

Последнее, что вам придется сделать при проведении эксперимента A/B, — это проанализировать результаты и внедрить соответствующие изменения. Как варианты контроля и претендента достигли заданного показателя? Заметили ли вы какие-либо существенные различия или аномалии на протяжении всего эксперимента? Насколько вы уверены в точности своих результатов?

Имея правильные варианты для вашего анализа, вы сможете использовать новый и улучшенный способ сделать выбранное вами исполнение более эффективным. Конечно, всегда есть больше возможностей для оптимизации — вы можете оптимизировать другие элементы на своей целевой странице, изучить другой аспект вашего UX и даже провести еще одно сравнение вариантов на основе результатов вашего первого теста.

Имея в виду это пошаговое руководство по A/B-тестированию и экспериментированию, вы теперь можете открыть для себя более совершенные способы создания эффективных вариантов для вашего пути оптимизации уже сегодня. Продолжайте читать, чтобы узнать советы экспертов по улучшению собственных вариантов теста для будущего сплит-теста.

Что нужно подготовить для проектирования системы A/B-тестирования

Помимо проведения предварительного исследования для предстоящего сравнения, вам необходимо заранее подготовить еще кое-что. Чтобы создать систему A/B-тестирования, которая дает достоверные и надежные результаты на основе ваших вариантов, вам необходимо:

• Определите свои показатели успеха. Метрики успеха — это количественные индикаторы, которые вы используете для оценки эффективности ваших вариантов, чтобы определить выигрышный вариант. Эти показатели должны отражать ваши общие бизнес-цели и могут включать такие примеры, как рейтинг кликов, конверсии и многое другое.
• Сегментируйте целевую аудиторию. Чтобы эффективно проводить сравнения вариантов, вам следует сначала сегментировать целевую аудиторию вашего теста. Сегментация означает, как вы разделяете целевую аудиторию на значимые подгруппы на основе характеристик или поведения, имеющих отношение к вашему эксперименту. Они могут включать сегменты по возрасту, полу, местоположению и т. д.
• Ввести рандомизацию, чтобы уменьшить предвзятость. Прежде чем приступить к анализу целевой аудитории, заранее проведите рандомизацию, чтобы уменьшить погрешность в общих результатах. Рандомизация — это когда вы распределяете аудиторию по каждому варианту случайным и равномерным образом; это уменьшает предвзятость отбора и обеспечивает справедливую сопоставимость между группами.

Учитывая всю эту подготовку к проектированию системы, которую вам необходимо провести заранее, вам понадобится воспользоваться инструментом или платформой A/B-тестирования, чтобы автоматизировать процесс, сэкономить деньги и усилия, а также эффективно оптимизировать план эксперимента уже сегодня.

Советы по созданию эффективных вариантов

Подготовив справедливый и надежный проект системы, вы можете разработать варианты для запуска эффективной методологии A/B-тестирования. Для этого обязательно:

• Разработайте варианты, соответствующие вашей гипотезе. Основываясь на проведенном исследовании и гипотезе, установленной для вашего анализа, вы сможете легче ответить на свой проблемный вопрос и обеспечить результаты тестирования, которые более четко отражают изменения в вашей кампании.
• Внедрите существенные и измеримые изменения по сравнению с вашим вариантом. Как только вы закончите тестирование и выберете лучший вариант, внесите изменения из указанного варианта, чтобы увидеть, действительно ли он улучшит вашу кампанию, UX или маркетинговую эффективность. Затем обязательно измерьте эти изменения для будущей оптимизации и экспериментов.
• Избегайте потенциальных ошибок при создании вариантов. Не тестируйте несколько переменных одновременно, иначе вы запутаете пул тестирования и получите неопределенные результаты. Не забудьте заранее определить целевую аудиторию, чтобы можно было провести эксперимент на соответствующем сегменте пользователей. Наконец, определите, как долго вы планируете проводить анализ, чтобы достичь статистической значимости теста.

Следуя этим советам по разработке своих вариантов, вы получите более четкие результаты, которые сообщат о конкретных изменениях, которые вам необходимо внести, чтобы оптимизировать реализацию цифрового маркетинга для успеха вашего бизнеса в долгосрочной перспективе.

Надежность и воспроизводимость испытаний

Хотите обеспечить надежность и воспроизводимость вашего исследования и методологии тестирования во всех кампаниях? Вот несколько советов, которые стоит принять во внимание сегодня:

• Познакомьтесь с типами валидности тестов. Внутренняя валидность означает, что ваша методология способна изолировать изменения от варианта (по сравнению с изменениями, вызванными другими факторами), что делает ваши результаты более достоверными. Внешняя валидность означает, что дизайн вашего исследования можно сделать достаточно общим, чтобы его можно было применять к внешним выводам из других ситуаций, например, различных устройств, браузеров или сегментов аудитории. Понимая эти типы, вы можете отслеживать достоверность своих результатов и надежно воспроизводить свой проект с другими переменными и вариантами.
• Выявите угрозы достоверности вашего теста. Определите все потенциальные угрозы достоверности вашего исследования, такие как неправильное сегментирование аудитории, продолжительность тестирования или размер выборки. Затем обязательно удалите эти угрозы из вашей методологии, чтобы повысить ее общую надежность и воспроизводимость.
• Минимизируйте мешающие переменные. Смешивающие переменные — это переменные, которые появляются в середине A/B-тестирования, создавая тем самым угрозу достоверности ваших результатов. Примеры включают обновления алгоритмов поисковых систем, сбои в работе веб-сайтов или серверов и другие внезапные изменения. Чтобы свести к минимуму риск смешивания переменных, обязательно отслеживайте все потенциальные угрозы и разумно рассчитывайте время выполнения, чтобы избежать неожиданных изменений в тесте.

Последовательность является ключевым фактором, когда дело доходит до A/B-анализа. Сделайте свой дизайн исследования надежным и воспроизводимым, обеспечив единообразие на протяжении всего первоначального выполнения сплит-анализа.

Как точно анализировать результаты A/B

Чтобы точно проанализировать результаты вашего A/B-эксперимента, всегда возвращайтесь к исходной гипотезе. Соответствовал ли конечный результат ожиданиям вашей постановки задачи или же он показал обратное? Что это значит, если вы вернули результаты, противоположные вашим ожиданиям?

Вернувшись к исходной гипотезе, обязательно визуализируйте данные, собранные в ходе эксперимента. Это поможет вам более четко проанализировать результаты и получить больше информации о других факторах, таких как сегменты вашей аудитории, продолжительность или размер выборки.

Если вам сложно выполнить эту часть A/B-анализа, обратитесь к экспертам в вашей области, чтобы получить точную аналитику для нужд вашего бизнеса уже сегодня.

Ключевые выводы

Разработайте сплит-тестирование как профессионал, если вы знаете, как создать эффективные варианты для сравнения уже сегодня. Вот несколько заключительных напоминаний, которые следует взять с собой, когда вы начинаете исследование A/B-анализа для достижения успеха в цифровом маркетинге:

• Основывайте свои стратегии на данных. Формулируете ли вы гипотезу или создаете вариант для сравнения, обязательно основывайте свой выбор на данных предыдущих маркетинговых кампаний, чтобы обеспечить точность и актуальность результатов, которые вы получите.
• Не торопитесь с постановкой эксперимента. Вы не можете спешить с сплит-тестом и сразу же ожидать надежных результатов. Не торопитесь с подготовкой анализа, чтобы обеспечить надежность результатов и воспроизводимость плана исследования.
• Если сомневаетесь, обратитесь. Вы еще не слишком уверены в своих навыках A/B-тестирования? Не бойтесь воспользоваться экспертными услугами цифрового маркетинга от Propelrr для квалифицированного анализа и маркетинговых экспериментов уже сегодня.

Если у вас есть другие вопросы, отправьте нам сообщение через наши учетные записи Facebook, X и LinkedIn. Давай общаться!

Подпишитесь также на информационный бюллетень Propelrr, если вы найдете эту статью и другой наш контент полезными для ваших нужд.