Все мы в той или иной степени знаем, что такое A/B-тестирование. И хотя иногда маркетологи могут почувствовать усталость от этой рутины, лучшего способа принимать хорошо просчитанные решения не существует. И хотя мы не можем предложить вам более увлекательную альтернативу, мы можем попытаться подстегнуть ваше вдохновение и объяснить, почему A/B-тестирование важно и стоит каждой минуты, потраченной на него. Читайте дальше, чтобы узнать о сути A/B-тестирования, о том, что можно тестировать, как правильно тестировать и зачем вообще это делать. Проверьте свои знания и сравните, как много информации вам уже известно!
Суть A/B-тестирования
Вы когда-нибудь задумывались над тем, является ли наполовину наполненный стакан воды частично наполненным или частично опустошенным? В зависимости от того, как вы представите аудитории то или иное явление, вы получите разные результаты — это так называемый эффект фрейминга. Только этот эффект может сделать ваши рекламные кампании успешными или провальными.
Знание того, как правильно подать рекламу, является ключом к успеху, но как этому научиться? Ответ — A/B-тестирование, оно же сплит-тестирование. Это простой метод сравнения двух возможных альтернатив. Эти альтернативы могут включать различные макеты, цветовые схемы, языки и диалекты, текстовые сообщения, этапы воронки и даже вертикали — вы можете сравнивать элементы любого масштаба.
- Создайте однородную тестовую аудиторию и разделите ее.
- Представьте каждой группе разные альтернативы
- Соберите результаты
- Сравните их между собой, чтобы прийти к определенному выводу
- В дальнейшем принимайте решения, основанные на данных.
Для того чтобы тест точно отражал реальное явление, необходим целый ряд условий. Во-первых, убедитесь, что ваша аудитория однородна, так что значение имеет только изменение объекта тестирования.
Или же измените объект так, чтобы им стала сама аудитория, но не изменяйте ничего другого! Помните, что две переменные могут иметь внутреннюю корреляцию, поэтому изменение любой из них влияет и на вторую. Поэтому не рекомендуется тестировать более одной переменной, например, макет сайта + цветовая схема.
Аудитория тестирования должна быть достаточно большой, чтобы результаты были достоверными, т.е. статистически значимыми. Если вы бросаете монету и получаете решку, это не означает, что все монеты имеют решку. Просто количество ваших тестов недостаточно для того, чтобы сделать какие-либо выводы. Для проверки значимости результатов используйте специальные инструменты, например, VWO.
Вот неполный список преимуществ сплит-тестирования:
- Повышение вовлеченности пользователей
- Повышение качества контента
- Снижение количества отказов
- Более высокий уровень конверсии
- Простой анализ результатов
- Относительно быстрые результаты
- Неограниченное количество объектов тестирования
- Меньше рисков благодаря принятию решений на основе данных
- Меньше отказов от корзины
- Просто лучшие продажи!
Что тестировать и как часто?
Начнем с последнего пункта: в идеале вы должны постоянно проводить A/B-тестирование. Если же говорить о более реалистичном подходе, то тестируйте так часто, как только можете. Только не забудьте перед началом тестирования четко сформулировать свои цели, чтобы придерживаться первоначального плана. Что именно можно подвергать A/B-тестированию?
- Креативы Push-уведомлений
- Призывы к действию
- Изображения
- Посадочные страницы
- Время публикации
- Посты в социальных сетях
- и т.д.
Следует помнить, что люди обладают ограниченной рациональностью, т.е. они абсолютно рациональны в рамках своего конкретного кругозора. Именно поэтому трудно предсказать, как ваша аудитория отреагирует на то или иное изменение в вашей воронке. Возьмем, к примеру, конкурс «InMyFeelings», когда люди выходят из машин (иногда движущихся), чтобы станцевать и продемонстрировать свой результат в Интернете. Вместо того чтобы назвать это безрассудным вождением, зрители находят это вдохновляющим и модным.
Мы хотим сказать, что при разработке кампании ваша догадка может оказаться ошибочной. Чем больше факторов вы учитываете, тем выше вероятность ошибиться. А/Б-тестирование облегчает это бремя и помогает собрать большое количество однородных данных. Обрабатывая такую порцию больших данных, вы минимизируете риск совершения ошибки. A/B-тестирование не гарантирует успеха, но на сегодняшний день это лучший метод прогнозирования будущего результата без лишних затрат.
Как проводить A/B-тестирование?
Общий алгоритм был приведен в первом разделе статьи. Перейдем к более практической стороне вопроса.
- Найдите объект тестирования: целевую страницу
- Придумайте гипотезу: добавление элемента социального доказательства, например фотографий клиентов, сделает лендинг более правдоподобным и повысит конверсию и продажи
- Создайте две версии тестового объекта: стандартную посадочную страницу и страницу с отзывами клиентов (или более двух с помощью функции Multi Creatives).
- Проверьте статистическую значимость: узнайте, сколько тестов необходимо провести, чтобы считать результаты достоверными, а не случайными.
- Разделите аудиторию и покажите каждой группе свою версию: убедитесь, что аудитория однородна
- Соберите и обработайте результаты: пришло время выявить наиболее эффективный вариант!
- Прибыль! …и протестировать что-нибудь еще
На что следует обратить внимание при проведении тестов по приведенному выше алгоритму:
- Выбирайте наиболее выгодные потенциальные изменения: т.е. найдите то, что легко изменить и что даст большой эффект. К числу таких важных компонентов относятся заголовки — не торопитесь составлять их лаконично.
- Устраните «подводные камни»: тестируйте не то, что вам нравится, а то, что больше всего страдает с точки зрения производительности. Оптимизация этих мест дает наибольший эффект.
- Если это работает, то не надо с этим возиться: этот пункт подтверждает предыдущий: вместо того чтобы рисковать и ломать то, что уже работает, займитесь неясными местами, которые, как кажется, тянут вас вниз.
- Отдалите A от B как можно дальше: постарайтесь придумать как можно более удаленные варианты, чтобы эффект был наиболее заметен. Добавление запятой не произведет большого эффекта, сосредоточьтесь на перефразировании всего текста. При необходимости используйте ChatGPT.
- Привлекайте всевозможную помощь: самостоятельно вы не сможете сгенерировать множество идей для тестирования. Учитывайте отзывы клиентов, предложения коллег, различные статьи — любые источники, которые только можно придумать.
- Проводите только параллельные тесты: одной из переменных, которую необходимо контролировать, является время, если только оно не является вашим объектом тестирования. Последовательные тесты плохи тем, что время в них не контролируется. По возможности выбирайте тестирование явлений в реальном времени.
- Тестируйте не менее недели: чтобы не попасть в пики или ямы трафика, лучше проводить длительные тесты, чтобы быть уверенным в своих результатах. Подумайте, перед Днем благодарения большинство индеек уже распродано. Но сохранится ли эта тенденция после?
- Продолжайте тестировать: это может показаться издевательством, но начинать тестирование, когда вы находитесь на самом низком уровне, легче, чем когда вы выигрываете. Не позволяйте краткосрочному успеху ослепить вас и продолжайте тестирование даже после выхода из затруднительного положения.
Заключение
Вот и все, дамы и господа. Надеюсь, нам удалось объяснить, почему A/B-тестирование так важно для минимизации рисков. Этот вид тестирования прост в проведении, быстро дает результаты, не требует больших затрат и позволяет принимать взвешенные решения. Все, что от вас требуется, — это отказаться от тщеславия и усердно выполнять ежедневные упражнения по партнерскому маркетингу. Как и в случае с тренажерным залом, регулярное проведение A/B-тестирования окупается в долгосрочной перспективе.