Programa: kaip atlikti A/B testą nukreipimo puslapyje (pavyzdžio dydis ir nugalėtojo skaičiuotuvai)
A / B testavimas, taip pat žinomas kaip Splitas bandymai, yra galingas metodas, kurį įmonės naudoja dviem skaitmeninio elemento versijoms palyginti, kad nustatytų, kuri iš jų yra našesnė. Tai gali apimti bet kokį interaktyvų kontaktinį tašką, kuriame naudotojai naudojasi produktu ar paslauga, pvz., tinklalapius, programų mobiliesiems ekranus, el. pašto kampanijas, skaitmeninius skelbimus, vartotojo sąsajos komponentus arba konkrečias programinės įrangos funkcijas.
- Pagal Invesp, 60 % įmonių mano, kad A/B testavimas yra svarbiausias konversijų rodiklio optimizavimas (CRO) metodas.
- VWO ataskaitose teigiama, kad A/B testavimas gali padidinti vidutinį konversijų rodiklį (CR) nukreipimo puslapių 14 %.
- HubSpot nustatė, kad vien tik A/B testuojant raginimo veikti mygtukus, konversija pagerėjo 202 %.
Įmonės gali rinkti konkrečius duomenis apie vartotojų pageidavimus ir elgesį, sistemingai tikrindamos šiuos elementus. Šis duomenimis pagrįstas metodas padeda įmonėms priimti pagrįstus sprendimus, optimizuoti vartotojų patirtį įvairiose skaitmeninėse platformose ir galiausiai paskatinti augimą gerinant pagrindinius našumo rodiklius.
Turinys
Kodėl A/B testavimas yra būtinas
A/B testavimas yra labai svarbus įmonėms, norinčioms pagerinti savo skaitmeninį buvimą ir rinkodaros pastangas. Štai kodėl:
- Duomenimis pagrįstas sprendimų priėmimas: A/B testavimas pašalina spėliones ir leidžia įmonėms priimti sprendimus remiantis konkrečiais duomenimis, o ne prielaidomis.
- Nuolatinis tobulinimas (CI): Įmonės gali laipsniškai pagerinti savo konversijų rodiklius ir naudotojų patirtį nuolat tikrindamos ir tobulindamos elementus.
- Rizikos mažinimas: Pakeitimų testavimas prieš įgyvendinimą padeda įmonėms išvengti galimai brangių klaidų.
- Į vartotoją orientuotas požiūris: A/B testavimas padeda įmonėms suprasti vartotojų pageidavimus ir elgesį, todėl gaminiai ir paslaugos yra patogesni.
- Padidėjęs IG: Optimizuodami pagal bandymų rezultatus, įmonės gali pagerinti investicijų grąžą rinkodaros ir plėtros pastangoms.
Įprastos A/B testavimo spąstai, kurių reikia vengti
- Bandoma per daug kintamųjų: Norėdami gauti tikslių rezultatų, vienu metu sutelkite dėmesį į vieną pakeitimą.
- Testų pabaiga per anksti: Venkite užbaigti testus prieš pasiekdami statistinį reikšmingumą.
- Mažų laimėjimų ignoravimas: Netgi nedideli patobulinimai laikui bėgant gali susilpnėti.
- Neatsižvelgiant į išorinius veiksnius: Žinokite sezonines tendencijas arba įvykius, kurie gali turėti įtakos rezultatams.
- Nepavykus segmentuoti rezultatų: Skirtingos vartotojų grupės gali skirtingai reaguoti į pakeitimus.
Veiksmingo A/B testavimo vadovas
Atlikite šiuos veiksmus, kad atliktumėte veiksmingus A/B testus:
- Nustatykite savo tikslą: aiškiai apibrėžkite, ko norite pasiekti savo testu. Tai gali būti prisiregistravimo didinimas, paspaudimų rodiklių gerinimas arba pardavimų padidėjimas.
- Pasirinkite vieną kintamąjį: pasirinkite vieną elementą, kurį norite išbandyti. Tai gali būti antraštė, raginimo veikti mygtukas (įskaitant jo spalvą, tekstą arba vietą), vaizdai, išdėstymas, kainodaros struktūra arba formos laukai. Sutelkdami dėmesį į vieną elementą, bet kokius našumo pokyčius galite priskirti tam konkrečiam pakeitimui, todėl bandymo rezultatai bus naudingesni ir informatyvesni.
- Sukurkite dvi versijas: sukurkite dvi pasirinkto elemento versijas: valdiklį (dabartinė versija) ir variantą. Įsitikinkite, kad tik pasirinktas kintamasis skiriasi tarp dviejų versijų.
- Padalinkite savo auditoriją: Atsitiktinai padalykite auditoriją į dvi grupes, kurių kiekviena matys po vieną testo versiją. Naudokite A/B testavimo įrankius, kad užtikrintumėte teisingą padalijimą.
- Nustatykite mėginio dydį ir tyrimo trukmę: Apskaičiuokite būtiną imties dydį statistiniam reikšmingumui.
- Pradinis konversijų rodiklis (%): Apsvarstykite tai savo išeities tašku. Tai rodo, kaip dažnai žmonės šiuo metu atlieka jums rūpimą veiksmą (pvz., ką nors perka, prisiregistruoja, spusteli mygtuką). Tarkime, 5 iš 100 lankytojų ką nors perka – jūsų bazinis rodiklis yra 5%.
- Mažiausias aptinkamas efektas (%): Tai yra jūsų tikslų nustatymas. Kiek patobulinimų turėtų įtakos jūsų verslui? Jei pardavimų padidinimas nuo 5% iki 5.1% nėra vertas pastangų, jūsų minimalus aptinkamas efektas turi būti didesnis, galbūt 1% ar 2%.
- Statistinė galia (%): Įsivaizduokite tai kaip apsauginį tinklą. Jūs norite būti tikri, kad jūsų testas tikrai pagerins, jei toks bus. Didesnė galia reiškia, kad mažesnė rizika praleisti gerą pakeitimą, tačiau paprastai norint atlikti testą reikia daugiau žmonių.
- Reikšmingumo lygis (%): Tai yra apie klaidingų pavojaus signalų išvengimą. Tai nustato kartelę, kiek jūs turite būti tikri, kad bet koks teste matomas pokytis nėra tik atsitiktinė sėkmė. Standartas yra 5%, o tai reiškia, kad yra 5% tikimybė, kad manysite, kad kažkas pavyko, o ne.
A/B testo pavyzdžio dydžio skaičiuoklė
%
%
- Užtikrinkite statines sąlygas: Norėdami išlaikyti testo galiojimą, kiek įmanoma daugiau faktorių išlaikykite pastovius tarp dviejų versijų:
- Vienu metu paleiskite abi versijas, kad išvengtumėte laiko pagrįstų kintamųjų
- Abiejose versijose naudokite tuos pačius srauto šaltinius
- Bandymo metu nedarykite kitų svetainės ar rinkodaros pakeitimų
- Apsvarstykite išorinius veiksnius (šventes, įvykius), kurie gali iškreipti rezultatus
- Abiejose grupėse naudokite tuos pačius taikymo kriterijus
- Analizės rezultatai: Baigę testą, analizuokite duomenis naudodami statistinio reikšmingumo skaičiuokles. Prieš paskelbdami nugalėtoją, įsitikinkite, kad pasitikėjimo lygis yra bent 95%.
A/B testo nugalėtojo skaičiuoklė
Kontrolinis testas
Lankytojų skaičius:
Renginių skaičius:
Variacijos testas
Lankytojų skaičius:
Renginių skaičius:
- Įdiekite ir kartokite: Jei jūsų variantas yra geresnis už valdiklį, atlikite pakeitimą. Tada pradėkite planuoti kitą testą, kad galėtumėte tęsti optimizavimą.
Takeaways
A/B testavimas yra galingas įrankis įmonėms, norinčioms optimizuoti savo skaitmeninį buvimą ir rinkodaros pastangas. Priimdamos duomenimis pagrįstus sprendimus, įmonės gali nuolat gerinti naudotojų patirtį, didinti konversijų rodiklius ir skatinti augimą. Prisiminkite šiuos pagrindinius dalykus:
- A/B testavimas pašalina spėliones ir leidžia priimti pagrįstus sprendimus.
- Netgi nedideli patobulinimai laikui bėgant gali duoti reikšmingos naudos.
- Bandymo sąlygų nuoseklumas yra labai svarbus norint gauti patikimus rezultatus.
- Prieš baigdami testus, visada siekite statistinio reikšmingumo.
- A/B testavimą žiūrėkite kaip nuolatinį optimizavimo procesą, o ne vienkartinį darbą.
Įtraukdami A/B testavimą į savo verslo strategiją, pasiruošite nuolat tobulėti ir sėkmingai dirbti skaitmeninėje aplinkoje. Pradėkite nuo mažo, būkite nuoseklūs ir leiskite duomenims vadovautis jūsų sprendimais.
Susijęs Martech Zone Turinys
