A/B testēšana

Šodien daudzās jomās lēmumu pieņemšanas procesu vada dati un analīze. Tiešsaistes vidē viena no visbiežāk izmantotajām metodēm, lai iegūtu vērtīgu ieskatu, ir A/B testēšana.

Tālāk atrodams viss, kas jums jāzina par A/B testēšanu. No definēšanas līdz metrikas izpratnei.

Manuāli veikt A/B testēšanu praktiski nav iespējams. Lai automatizētu procesu, visi uzņēmumi izmanto testēšanas programmu, kas ir īpaši izveidota A/B testēšanas vajadzībām. Testēšanas process ir tikpat vienkāršs kā divu mājaslapas lapas versiju izveide. Viena versija tiek rādīta vienai tīmekļa vietnes apmeklētāju grupai, bet otra — citai grupai. Abas grupas novērtē savu produkta pieredzi.

Pēc A/B testēšanas pabeigšanas jūs iegūsit ieskatu rezultātos un uzzināsit, kura versija darbojas labāk.

Visi šie ieskati ir ļoti vērtīgi, ja runa ir par mārketinga stratēģiju. Vai tas ir satura mārketings, klientu pieredze vai dažādu pieeju izmēģināšana reklāmas stratēģijām. Jūsu mārketinga komandas gūs lielu labumu no iedziļināšanās datos, kas nāk tieši no jūsu mērķauditorijas.

Ko darīt, pirms uzsākat A/B testēšanu?

A/B testēšanas veikšana pirms plāna izstrādes nav noderīga. Pirms sākat A/B testēšanu, ir jāpaveic vairāki būtiski uzdevumi:

• Nosakiet savus mērķus — ir daudz elementu, kuriem jāpievērš uzmanība, izmantojot testus. Piemēram, produktu aprakstiem, īpašām pogām vai Aicinājumam uz Rīcību (CTA). Lai saprastu, kurus elementus testēt, jums ir jānosaka savi mērķi. Piemēram, jūsu mērķis varētu būt palielināt reklāmguvumu līmeni, tāpēc jūsu testam būtu jābūt atbilstošam;
• Izsakiet hipotēzi — hipotēze palīdzēs jums labāk pārbaudīt testa rezultātus. Būtībā tā ir prognoze par to, kādus rezultātus jūs sagaidāt pēc testa pabeigšanas;
• Izlemiet, kādus A/B testus vēlaties izpildīt — ar mērķiem un hipotēzēm kļūs vieglāk noteikt, kurus konkrētos A/B testus veikt;
• Izvēlieties A/B testēšanas programmu — ne visas A/B testēšanas programmas ir vienādas. Dažās atsevišķi funkciju testi tiek veikti, bet citi netiek veikti. Paturot prātā, kuri testi ir jāveic, jums būs vieglāk izvēlēties. Apsverot turpmākos testus, ņemiet to vērā.

Cik ilgi būtu jāveic A/B tests?

Testēšanas biežums ietekmē eksperimenta izpildes laiku, kas savukārt ietekmē parauga lielumu un nozīmīgumu. Jo lielāks parauga lielums, jo visaptverošāki rezultāti. Jūsu dienas vidējais tīmekļa lapu apmeklētāju skaits svārstās. Tāpēc ir labāk ļaut būt jūsu testam garākam.
Cik ilgs laiks nepieciešams, lai sasniegtu nozīmīgus rezultātus? Ir jāņem vērā vairāki faktori, piemēram, kā tieši jūs veicat A/B testu un parauga lielums. Ir ieteicams pagaidīt, līdz saņemsit pietiekami daudz datplūsmas, lai sasniegtu statistiski nozīmīgus rezultātus.

Rīki A/B testēšanai

A/B testēšanas programmatūra ir plaši pieejama. Bet visbiežāk lietotie ir Google Analytics A/B testēšanas un personalizācijas rīki Google Optimize un LiveAgent palīdzības dienesta programmatūra.

Google Analytics ir bezmaksas testēšanas rīks, kas izveidots, lai optimizētu A/B mājaslapas lapu testēšanu. Varat noteikt, kurš virsraksts piesaista apmeklētājus, kura dizaina un izkārtojuma dēļ vietnē tiek pavadīts vairāk laika, un kurš aicinājums uz rīcību ģenerē vairāk klikšķu un daudz ko citu.

Liveagent programmatūrai ir e-pastam paredzēts A/B testēšanas rīks, lai jūs varētu pārbaudīt savu e-pasta saņēmēju atsaucību un izmērīt to atvēršanas un klikšķu skaitu.

Lielākā daļa rīku ļauj novērot rezultātus reāllaikā, kas ļauj veikt izmaiņas mārketinga kampaņas laikā.

Kad jums nevajadzētu veikt A/B testu?

Ja nevarat piekļūt attiecīgajiem rezultātiem vai jums ir darīšana ar sarežģītu novērtēšanu, izvairieties no A/B testiem. Ko tas nozīmē? Ja nepieciešams veikt sarežģītu novērtēšanu, iespējams, ir jāveic vairāku mainīgu testu un dalītu URL testēšana, kas apvienota ar servera puses eksperimentiem. A/B testēšana šajā gadījumā nenodrošinās ticamus rezultātus.

Lai iegūtu atbilstošus rezultātus, nepieciešama pietiekama datplūsma. Bez pietiekamas datplūsmas rezultāti nebūs ticami. Turklāt jums nepieciešama zināma hipotēze un pietiekams laiks, lai noteiktu, ko testēt, visu iestatītu un rūpīgi pārbaudītu rezultātus.

Kā tiek veikta A/B testēšana?

Pieņemsim, ka vēlaties noskaidrot, vai jaunā mājaslapas lapa vai pašreizējā lapas versija tuvinās jūs jūsu mērķiem. Jūs esat atbildīgs par atbilstošu mērķu izveidi. Un tie var būt, sākot ar uzlabotu lietotāja pieredzi un beidzot ar uzlabotu reklāmguvumu līmeni.

A/B testēšanā A apzīmē kontroles versijas mainīgais, kas ir jūsu pašreizējā mājaslapas lapa. B ir variants vai jauna mājaslapas lapas versija. Tiklīdz ir gatava gan A, gan B lapa, jums ir jāizlemj, kādai procentuālajai daļai no jūsu mērķa auditorijas tiks rādīta pašreizējā lapa un kādai – varianta lapa.

Parasti uzņēmumi lietotāju bāzi sadala vienādās daļās. Šādā veidā mēs iegūstam visuzticamākos testa rezultātus, un mēs varam tieši salīdzināt abas iespējas.

Kāda veida metrikai jāpievērš uzmanība, kad tiek veikts A/B tests?

Pabeidzot A/B testu un iestatot datplūsmas sadali, jūs saņemsit atskaiti. Lai iegūtu rīcībai izmantojamus ieskatus, jāpievērš uzmanība pareizajām metrikām. Jūsu mērķiem būtu jābūt jūsu izmantoto metriku noteicošajam faktoram.

Pieņemsim, ka vēlaties piesaistīt vairāk apmeklētāju savai mājaslapai un palielināt zīmola atpazīstamību. Šajā gadījumā jāpievērš uzmanība datplūsmas metrikai. Ja jūsu mērķis ir reklāmguvumu līmeņa optimizācija, jums ir jāseko reklāmguvumu metrikai. Klikšķu skaitam ir svarīgi sekot, ja vēlaties vairāk klientu novirzīt savā pārdošanas piltuvē. Varat izsekot arī citas metrikas, piemēram, lietotnes avārijas, mērķauditorijas priekšrokas un iesaistes pieaugumu.

Šo metriku kopvērtējums var sniegt jums labāku ieskatu un palīdzēt atlasīt lapu ar vislabāko veiktspēju.

Noskatieties video par A/B testēšanu

Atklājiet sev A/B testēšanas nozīmi uz datiem balstīta lēmuma pieņemšanā. Uzziniet, kā uzņēmumi izmanto šo metodi, lai optimizētu veiktspēju, mazinātu riskus un pieņemtu pārdomātus lēmumus. Noskaidrojiet A/B testēšanas galvenajos elementos, tostarp hipotēžu izstrādi, gadījumrakstura testēšanu, statistikas nozīmi un iteratīvo pieeju. Noskatieties šo video, lai sasniegtu A/B testēšanas potenciālu, veicinot reklāmguvumus un uzlabojot lietotāju iesaisti.