Нет никого, кто интересуется цифровым маркетингом и не слышал об A/B-тестировании. На самом деле, если вы хорошо провели исследование Специальный проводник вы, вероятно, несколько раз встречали это предложение: Итак, если вы спросите, действительно ли это так, ответ будет: Абсолютно!
Итак, давайте вернемся к началу и начнем наше обучение A/B-тестированию.
Что такое A/B-тестирование?
A/B-тестирование — это процесс тестирования различных вариантов вашей кампании чтобы определить , какая из них работает лучше.
вы создаете две идентичные во всем кампании, просто меняете заголовки и публикуете их. Наконец, какого бы результата вы ни хотели достичь, например посещаемости веб-сайта, вы решаете, какой заголовок лучше, глядя на то, какая кампания приносит больше трафика
А/Б тестирование; Он используется во многих областях цифрового маркетинга, таких как реклама, контент веб-сайтов и электронная почта.
Почему вам следует проводить A/B-тестирование?
Если вы читаете эту статью, то уже знаете, что вам нужно проводить A/B-тестирование, но давайте все равно их перечислим:
а что нет, вы начнете использовать кампании
которые будут больше привлекать ваших пользователей, и заметите рост коэффициентов конверсии. По данным Statista за 2018 год, в 74,6% онлайн-покупок товары оставались в корзине и не превращались в продажи. Что такое A/B-тестирование Представьте себе возможность тестировать элементы в этой области и оптимизировать их в соответствии с предпочтениями пользователя. Если сайт, который вы посещаете, меняет свою форму в соответствии с вашими привычками, разве вы не станете делать больше покупок? Данные по Вьетнаму
Тестируя свои кампании, вы получаете более оптимизированную и целенаправленную кампанию с более подходящим контентом, изображениями или аудиторией, что означает снижение показателей отказов.
Одна из лучших особенностей A/B-тестирования — то
что его анализ вполне понятен! Тест обычно дает понять, кто победитель, а кто проигравший, вам остается только внести необходимые коррективы.
Представьте, что вы радикально меняете свой сайт или запускаете рекламную кампанию с большим бюджетом. Предварительно проверив детали, в которых вы не уверены, вы предотвратите напрасную трату своих усилий и денег.
Какие элементы наиболее часто используются в A/B-тестировании?
Некоторые элементы, которые вы используете в маркетинге, оказывают большее влияние, чем другие. Например, изменение слова в среднем абзаце вашего электронного письма не будет иметь такого же эффекта, как изменение заголовка или призыва к действию электронного письма.
Учитывая, что ваше время ценно и ограничено, полезно протестировать наиболее важные элементы. Согласно Simple Grain, эти элементы можно перечислить следующим образом:
Сейчас начинается самый важный этап: что делать до, во время и после A/B-тестирования?
- Определите свою цель. Прежде чем приступить к тестированию, решите, что для вас важно. Если вы определите параметр, на который следует обратить внимание после теста, вы можете слишком поздно решить, что ваша тестовая переменная неэффективна или не является лучшим инструментом тестирования.
- Выберите переменную, которую вы будете тестировать. Выберите параметр, в эффекте которого вы не уверены и который важен для вашей цели. В этом процессе вы можете протестировать несколько элементов, вам просто нужно действовать по порядку.
- Убедитесь, что другие параметры остаются постоянными. Если вы подготовили два или более разных контента, убедитесь, что все они имеют одинаковые параметры и отличается только один параметр. Например, если вы тестируете внешний вид вашего объявления; В тестах A, B и C вы должны убедиться, что заголовок, описание и аудитория одинаковы, различаются только изображения.
- Сохраняйте свою целевую аудиторию прежней или выбирайте случайным образом. Если то, что вы тестируете, не является целевой аудиторией, вам необходимо сохранить это значение постоянным. Если вы не можете охватить одну и ту же аудиторию, вам следует сохранять беспристрастность, случайным образом выбирая людей, с которыми вы тестируете.
- Определите, насколько точным должен быть ваш тест. Мы не можем ожидать, что двухдневный тест и месячный тест или тест, проведенный на 10 людях, и тест, Данные по Тайваню проведенный на 1000 человек, будут иметь одинаковый уровень точности. По этой причине нам следует скорректировать наши ожидания относительно окончательных результатов и соответствующим образом скорректировать бюджет