A/B testování pro začátečníky: Vše, co byste měli vědět, abyste mohli začít

Publikováno Před rokem 1 by Max Komonov

Pokud provozujete malou firmu, pak víte, že každá koruna se počítá. Nemůžete si dovolit utrácet peníze za reklamní kampaně, které nefungují, nebo se spokojit s webem, který nemění návštěvníky na kupující.

Proto je A/B testování takové důležité — to vám pomůže při rozhodování o vašem webu, e-mailových kampaních a reklamních kampaních, která by mohla vést k většímu prodeji s minimálními investicemi.

V tomto článku si vysvětlíme, co je A/B testování, jak začít a jaké jsou výhody používání tohoto jednoduchého, ale účinného marketingového nástroje.

Co je A/B testování?

A/B testování, známé také jako rozdělené testování, je výkonná metoda testování variací marketingového aktiva nebo webové stránky, abyste zjistili, která z nich funguje lépe.

To zahrnuje vytvoření dvou (nebo více) verzí stejného obsahu, každý se specifickou variací, a pak ukázat je různým segmentům vašeho publika, abyste mohli měřit jejich výkon s předem definovaným cílem.

Porovnáním výsledků můžete identifikovat nejúčinnější verzi a využít tyto poznatky k optimalizaci svého marketingového úsilí, zvýšení konverzí a podpoře obchodního růstu.

A/B testování vám to v podstatě umožňuje jemné ladění vaše marketingové strategie na základě reálný svět data, která zajistí, že každý prvek vaší kampaně bude připraven na úspěch.

Můžete například vytvořit dva různé návrhy pro a Vstupní stránka a posílat provoz na obě stránky rovnoměrně. Sledováním výkonu jednotlivých verzí můžete určit, která z nich je efektivnější. Na základě shromážděných dat se pak můžete rozhodovat.

Zdroj obrázku: Směrem k datové vědě

A/B testování pomáhá identifikovat efektivní prvky ve vašich marketingových strategiích. Od designu vašeho webu až po váš e-mail marketing, je to nejlepší způsob, jak zjistit, co vyhovuje vaší cílové skupině.

Jak provést A/B test

Následující kroky vás provedou, jak spustit A/B testování. Tyto kroky můžete použít k vytvoření vlastních testů a použití výsledků ve vaší firmě.

Krok 1. Definujte své proměnné

Úplně prvním krokem A/B testu je jasné určení toho, co chcete hodnotit. První otázka je, bude to? mimo lokalitu or na místě otestovat?

Na stránce testy zahrnují všechny prvky vašeho webu, které jsou související s prodejem. Můžete například otestovat svůj text CTA, umístění vašich CTA, nadpisy, obrázky, videoobsah, vyskakovací okna, potenciál doménových jmen, a více.

Mimo lokalitu testy sledují efektivitu reklam a prodejních e-mailů. Tento druh testu provedete, abyste zjistili, zda vaše reklamy a e-maily zvyšují návštěvnost a vedou ke konverzím.

Rozhodnutí, co přesně potřebujete otestovat, závisí na vašich aktuálních cílech. Co chcete zlepšit? Pokud například nejste spokojeni se svou poslední reklamní kampaní, můžete otestovat nové reklamní kreativy a zlepšit tak výkon svých marketingových kampaní. Nebo, pokud předěláváte svůj web, můžete otestovat různé domovské stránky a zjistit, na které z nich návštěvníci tráví na webu více času.

Krok 2. Vymyslete hypotézu

Nyní, když víte, jaké proměnné budete testovat, je čas vytvořit hypotézu. Přemýšlejte o tom, jaké změny můžete provést, abyste dosáhli požadovaných výsledků.

Udělejte si seznam všeho, co si myslíte, že můžete udělat lépe, a způsobů, jak se zlepšit. Měl bys napsat lepší CTA? Mohou vaše e-maily používat více obrázků? Měl by mít váš web jiný vzhled?

Poté, co přijdete s různými hypotézami, je třeba je upřednostnit. Identifikujte ty nejlepší a nejdůležitější. Přemýšlejte o tom, jak můžete provést A/B testy, abyste je otestovali. Zvažte také, jak náročná bude jejich implementace a jejich potenciální dopad na zákazníky.

Nakonec se musíte rozhodnout, jak bude váš A/B test probíhat. Například při testování e-mailů budete muset odeslat dvě různé verze a sledovat, která verze dosahuje nejlepších výsledků.

Za tímto účelem určete, které prvky e-mailu budete testovat, jako je předmět, kopie, obrázky atd. Poté zvážit metriky měření jako open rate nebo click-through míra (CTR) k odlišení a porovnání verzí.

Krok 3. Nastavte časový limit

Musíte se také rozhodnout, jak dlouho bude A/B test probíhat. To není něco, co za vás může rozhodnout někdo jiný – budete se muset naučit vlastní intuicí a najít si časový rámec, který vám bude nejlépe vyhovovat.

Obecně platí, že A/B testy pro e-mailové kampaně mohou probíhat od dvou hodin až po jeden den, v závislosti na tom, jak určíte výhru verze – obvykle na základě otevření, kliknutí nebo tržeb. Doporučuje se počkejte alespoň dvě hodiny na určení vítěze na základě otevření, jednu hodinu na určení vítěze na základě kliknutí a 12 hodin na určení vítěze na základě tržeb.

Příklad nastavení testu v Mailchimpu k porovnání toho, jaký obsah e-mailů přináší vyšší příjmy

U reklam byste měli spustit kampaň pro a minimálně 7-day Testy, protože kratší testy mohou přinést neprůkazné výsledky. U reklam na Facebooku můžete spouštět A/B testy po dobu až 30 dnů.

Pokud jde o webové stránky, doporučení se liší, což naznačuje, že byste měli provádět A/B testy po dobu jednoho týdne až měsíce. Než se rozhodnete, mějte na paměti rozdíl mezi nákupním chováním o víkendu a ve všední dny.

Pokud s A/B testováním teprve začínáte a nejste si jisti, jak dlouho by měl váš test běžet, můžete použít Kalkulačka délky A/B testu. Po provedení několika testů získáte lepší představu o ideálním časovém limitu pro každý typ testu.

Krok 4. Otestujte každou proměnnou samostatně

Jakmile určíte, které proměnné chcete testovat, měli byste je zúžit pouze na jednu. Proměnnou otestujete vytvořením dvou alternativ. Budete je testovat proti sobě.

Máte-li k testování více prvků kampaně nebo webu, vždy spusťte vždy jeden test.

Je lepší spouštět A/B testy odděleně, než je spouštět všechny současně. Testování příliš mnoha proměnných najednou ztíží určení, které části byly úspěšné nebo ne.

Tím, že změníte pouze jednu proměnnou, zatímco zbytek zůstane konstantní, budou výsledná data snadno pochopitelná a použitelná.

Krok 5. Analyzujte výsledky

Vaše cíle určí, jak budete analyzovat výsledky svého A/B testu. Pokud chcete například otestovat způsoby, jak zvýšit návštěvnost webu, měli byste otestovat názvy blogových příspěvků a názvy webových stránek. Tituly by totiž měly upoutat něčí pozornost a vzbudit v něm chuť dozvědět se více.

Každá proměnná, pro kterou testujete, bude mít různé metriky a bude poskytovat různé výsledky. Zde je několik příkladů potenciálních cílů a proměnných, které je třeba v A/B testu změnit:

Zlepšení konverzního poměru (můžete změnit text výzvy k akci, barvy a umístění prvků)
Snížení míry okamžitého opuštění (testovací popisy produktů, písma, která používáte v záznamech, a doporučené obrázky)
Zvyšuje návštěvnost webu (změňte umístění odkazů)
Nižší míra opuštění košíku (použijte různé fotografie produktů)

Výsledky můžete také rozdělit podle různých segmentů publika. Můžete určit, odkud váš provoz pochází, jaké prvky fungují nejlepší pro uživatele mobilních zařízení a počítačů, jak jsou přitahováni noví návštěvníci a další.

Vaše možnosti jsou téměř neomezené:

Zdroj: Přímo na interaktivní

Nejste si jisti výsledky testů, které jste dostali? Jedním ze způsobů, jak zjistit přesnost svých testů, je zpětná vazba od zákazníků. Po změně marketingu na základě vašich zjištění vložte a průzkumový formulář na svém webu, abyste získali zpětnou vazbu od publika, abyste zjistili, zda se jim změny, které jste provedli, líbí.

Krok 6. Upravte a opakujte

Práce nekončí, jakmile máte všechny své analýzy úhledně rozvrženy. Nyní musíte znovu testovat. Proveďte další změny, spusťte více testů a učte se z nových dat.

Samozřejmě nemusíte spouštět A/B testy jeden po druhém. Místo toho si dejte čas na to, abyste se poučili z dat, která jste shromáždili, a vyviňte kreativní způsoby, jak upravit svůj přístup, než vydáte nový test.

Co můžete A/B testovat

Zde je seznam prvků webu, které můžete A/B testovat, abyste optimalizovali výkon svého elektronického obchodu:

Obrázky hrdinů domovské stránky: Upoutejte pozornost působivými vizuály, které jsou v souladu s identitou značky a vyvolávají zvědavost.
Výzva k akci barvy tlačítek: Vyzkoušejte zářivé odstíny, které podpoří zapojení uživatelů a motivují je prokliky.
Rozvržení stránky produktu: Experimentujte s různými uspořádáními, abyste optimalizovali uživatelský dojem a prodejní konverze.
Formáty zobrazení cen: Testujte různé cenové struktury, aby byly jasné a přesvědčivé.
Návrhy stránek pokladny: Optimalizujte rozvržení pro zjednodušenou navigaci a bezproblémové uživatelské prostředí.
Umístění posudků: Posuďte dopad umístění reference zákazníků strategicky pro důvěryhodnost a budování důvěry.
Styly navigační nabídky: Návrhy nabídek testu A/B pro intuitivní, uživatelsky příjemný navigace.
Umístění vyhledávací lišty: Vyhodnoťte optimální umístění pro snadný přístup a vylepšené uživatelské pohodlí.
Email opt-in tvarové variace: Vyzkoušejte různé návrhy formulářů, abyste zvýšili akvizici a zapojení odběratelů.
Obsah a rozvržení zápatí: Experimentujte s uspořádáním obsahu pro lepší viditelnost a interakci uživatele.
Návrhy propagačních bannerů: A/B test vizuálně atraktivních bannerů pro propagaci s cílem maximalizovat pozornost a konverze.
Prvky sociálního důkazu: Posuďte účinnost sociálního důkazu při budování důvěry a zvyšování konverzí.
Umístění videoobsahu: Otestujte umístění videa pro maximální dopad na zapojení a porozumění produktu.
Prezentace odznaků důvěry: Experimentujte s umístěním odznaku důvěry, abyste zvýšili důvěryhodnost a uklidnili potenciální zákazníky.
Styly a velikosti písma: A/B testovací fonty pro čitelnost a estetickou přitažlivost napříč zařízeními a platformami.
Mobilní citlivost: Optimalizujte pro bezproblémové uživatelské prostředí a konverzi na mobilních zařízeních.
Uspořádání sekce souvisejícího produktu: Test rozložení pro jízdu křížový prodej a zvýšit průměrnou hodnotu objednávky.
Viditelnost zásad dopravy a vrácení: A/B test na výtečnost, který vzbuzuje důvěru a snižuje váhání při nákupu.
Zobrazení funkcí živého chatu: Testovací umístění a viditelnost pro lepší zákaznickou podporu a spokojenost.
Exit Záměr pop-up varianty: A/B test k upoutání pozornosti a podpoře konverzí před tím, než návštěvníci web opustí.

Stručně řečeno, můžete otestovat každý prvek vašeho internetového obchodu a zlepšit jej efektivitu vašeho online podnikání.

A/B testování vám může pomoci dosáhnout lepších příjmů

A/B testování vám to umožňuje jemné ladění vaše webové stránky a marketingové materiály, abyste zajistili, že budou optimalizovány pro maximální dopad.

Maximalizujte výnosy

A/B testování vám umožňuje experimentovat s různými verze vašeho webu, produktových stránek nebo marketingových materiálů, které vám pomohou identifikovat prvky, které zvyšují míru konverze. Podle doladění těchto kritických kontaktních bodů můžete návštěvníky efektivně vést prodejní cestou a zvýšit tak pravděpodobnost konverzí a zvýšení příjmů.

Upřesněte uživatelskou zkušenost

Prostřednictvím A/B testování můžete posoudit dopad různý design, rozvržení a funkčnost změny uživatelské zkušenosti. Když určíte prvky, které nejlépe zaujmou a osloví vaše publikum, můžete vytvořit bezproblémovou a intuitivní cestu uživatele, která povzbudí návštěvníky ke konverzi, což v konečném důsledku povede ke zlepšení toků příjmů.

Vylepšete prezentaci produktu

A/B testování vám umožňuje testovat různé produkty obrázky, popisy a cenové strategie určit nejpřesvědčivější prezentaci pro vaši nabídku. To vám umožní předvést své produkty v tom nejlepším světle, účinně ovlivňovat nákupní rozhodování a podporovat růst tržeb.

Marketingová sdělení na míru

Lze použít i A/B testování e-mail marketing, text reklamy a další propagační obsah. Testováním různých strategií zasílání zpráv, nabídek a výzvy k akci, můžete identifikovat nejúčinnější přístupy k upoutání pozornosti publika a přimět je k nákupu, a tím zvýšit příjmy.

Příklad testování různých předmětů pro propagační e-mailovou kampaň

Klady a zápory A/B testování

Stejně jako každá medaile má A/B testování dobré i špatné stránky. Pojďme je zjistit.

Odborníci na A/B testování

Data-řízený rozhodnutí: A/B testy poskytují konkrétní data pro informovaná rozhodnutí o změnách, což firmám umožňuje založit optimalizační strategie na skutečných uživatelských interakcích a preferencích.
Vylepšené uživatelské prostředí: Testováním různých variant mohou podniky zdokonalit a zlepšit uživatelský dojem, což povede k vyšší spokojenosti a zapojení do jejich platformy elektronického obchodu.
Zvýšené míry konverze: A/B testování může vést k vyššímu konverznímu poměru tím, že identifikuje a implementuje nejúčinnější prvky designu a obsahu, které rezonují s cílová skupina.
Snížená míra okamžitého opuštění: Prostřednictvím iterativního testování mohou podniky určit a opravit prvky, které přispívají k vysoké míře okamžitého opuštění, což v konečném důsledku zlepšuje udržení a zapojení uživatelů.
Vylepšený obsah: A/B testování umožňuje hodnocení a zpřesňování obsahu, což vede ke zlepšení zasílání zpráv a komunikace s potenciálními zákazníky.

Zápory A/B testování

Časově náročné: Proces nastavení, spouštění a analýzy A/B testů může být časově náročné, vyžaduje pečlivé plánování a provádění, aby přineslo smysluplné výsledky.
Omezený rozsah: Testování A/B může mít omezení v komplexním testování na celém webu změny, protože se obvykle zaměřuje na konkrétní prvky nebo variace najednou.
Riziko falešných poplachů: Existuje riziko vyvození chybných závěrů z výsledků A/B testů, které mohou vést k nesprávným optimalizačním rozhodnutím, pokud není důsledně dodržována statistická významnost.
Technické chyby: Chyby při implementaci a provádění v A/B testech mohou vést ke zkresleným výsledkům, což podkopává spolehlivost výsledků testování.
Krátkozrakost: Zaměření pouze na A/B testování může vést k důrazu na drobné změny designu na úkor holistického, velký obraz vylepšení, které potenciálně přicházejí o širší možnosti optimalizace.

3 typy A/B testování

Existují tři hlavní typy A/B testování.

Rozdělené testování: Tato klasická forma A/B testování zahrnuje porovnání dvou verzí (A a B) jedné proměnné, aby se určilo, která má lepší výkon při dosahování konkrétního cíle, jako např. click-through sazby nebo konverze. Je ideální pro posouzení dopadu jednotlivých změn, např výzva k akci barva tlačítka nebo text nadpisu poskytující cenné informace o preferencích a chování uživatelů.
Vícerozměrné testování: Na rozdíl od rozděleného testování vám vícerozměrné testování umožňuje vyhodnotit dopad více variant různých prvků současně. Analýzou kombinovaných účinků různých změn, jako je nadpis, obrázek a barva tlačítka, získáte přehled o tom, jak tyto prvky vzájemně ovlivňují zapojení uživatelů a míru konverze, což vám pomůže činit informovaná rozhodnutí o holistických optimalizacích stránek.
Vícestránkový Testování: Tento přístup zahrnuje testování celých webových stránek proti sobě spíše než konkrétních prvků. Je to cenné pro vyhodnocení celkového rozvržení, struktury obsahu a designu různých verzí stránek a poskytuje přehled o tom, které konfigurace stránek nejlépe rezonují s vaším publikem a podporují požadované akce uživatelů.

Tyto testovací metody umožňují podnikům elektronického obchodování dělat na základě dat rozhodování, optimalizaci uživatelského dojmu a maximalizaci míry konverze tím, že pochopí dopad změn na jejich weby nebo aplikace.

4 Nejčastější chyba v A/B testování

Pokud jde o A/B testování, vyhýbání se běžným chybám je klíčové pro využití jeho plného potenciálu. Zde jsou čtyři nejčastější chyby, na které je třeba pamatovat:

Hypotéza chyby: Nejčastější chybou v A/B testování je neplatná hypotéza. Každý test začíná hypotézou, a pokud je nesprávná, test pravděpodobně nepřinese smysluplné výsledky. Je důležité jasně formulovat, na základě dat hypotézy k zajištění platnosti a účinnosti A/B testů. Bez solidní hypotézy může celý proces testování postrádat směr a neposkytovat použitelné statistiky pro optimalizaci uživatelského dojmu a zvyšování počtu konverzí.
Ignorování statistické významnosti: Zanedbání zajištění statisticky významných výsledků může vést k chybným závěrům, což ohrozí spolehlivost výsledků testování. Je důležité důsledně posuzovat statistickou významnost výsledků A/B testů, abyste mohli činit informovaná rozhodnutí a vyvarovat se vyvozování zavádějících závěrů.
Testování příliš mnoha hypotéz současně: Zapojení se do více hypotéz v rámci jednoho testu může zkomplikovat data a bránit schopnosti přesně určit přesný dopad každé jednotlivé změny. Soustředění se na příliš mnoho hypotéz najednou může oslabit jasnost poznatků získaných z testovacího procesu, což brání schopnosti dobře informovaný optimalizační rozhodnutí.
Předčasná implementace změn: Spěchání s implementací změn na základě předběžných nebo neprůkazných výsledků A/B testů může být kontraproduktivní. Před provedením významných změn ve vašem systému je nezbytné shromáždit spolehlivá a průkazná data po vhodnou dobu e-commerce platforma, která zajistí, že rozhodnutí budou vycházet ze spolehlivých a spolehlivých poznatků.

Vyhýbání se těmto úskalím může zvýšit efektivitu A/B testování a umožnit podnikům elektronického obchodu informovat, na základě dat rozhodnutí a s jistotou optimalizovat uživatelské zkušenosti.

I vy můžete provádět efektivní a komplexní A/B testy

Tady to máš to – rada abyste mohli začít se silnými A/B testy, které vašemu podnikání rychle pomohou. Pamatujte, že vaše firma je jedinečná a zde sdílené znalosti vám poskytují pouze šablonu, ze které můžete pracovat. Využijte naše kroky k vytvoření nejlepších A/B testů pro vás a vaše cíle, i když nejste marketingový guru.

O autorovi

Max pracuje v odvětví elektronického obchodu posledních šest let a pomáhá značkám zavádět a zvyšovat obsahový marketing a SEO. Přesto má s podnikáním zkušenosti. Ve volném čase je spisovatelem beletrie.