Ecwid emuārs>A/B testēšana iesācējiem: viss, kas jums jāzina, lai sāktu

A/B testēšana iesācējiem: viss, kas jums jāzina, lai sāktu

Rakstīja by Makss Komonovs

Ja jūs vadāt mazu uzņēmumu, tad zināt, ka katrs santīms ir svarīgs. Jūs nevarat atļauties tērēt naudu reklāmas kampaņām, kas nedarbojas, vai samierināties ar vietni, kas nepārvērš apmeklētājus par pircējiem.

Tāpēc A/B testēšana ir tāda svarīgi — tas palīdz pieņemt lēmumus par jūsu vietni, e-pasta kampaņām un reklāmu kampaņām, kas varētu palielināt pārdošanas apjomu ar minimāliem ieguldījumiem.

Šajā rakstā mēs izskaidrosim, kas ir A/B testēšana, kā sākt un dažas priekšrocības, ko sniedz šī vienkāršā, bet efektīvā mārketinga rīka izmantošana.

Kā pārdot tiešsaistē
Padomi no E-komercijas eksperti mazo uzņēmumu īpašniekiem un topošajiem uzņēmējiem.
Lūdzu, ievadiet derīgu e-pasta adresi

Kas ir A/B testēšana?

A/B testēšana, kas pazīstama arī kā dalītā testēšana, ir efektīva metode testēšanas variācijas mārketinga līdzekli vai tīmekļa lapu, lai noteiktu, kurš no tiem darbojas labāk.

Tas ietver izveidojot divas (vai vairākas) versijas viena un tā paša satura, katrs ar noteiktu variāciju, un pēc tam parādot tos dažādiem segmentiem auditoriju, lai novērtētu viņu sniegumu ar iepriekš noteiktu mērķi.

Salīdzinot rezultātus, jūs varat noteikt visefektīvāko versiju un izmantojiet šo ieskatu, lai optimizētu mārketinga pasākumus, palielinātu reklāmguvumu skaitu un veicinātu uzņēmējdarbības izaugsmi.

Būtībā A/B testēšana ļauj precizēt jūsu mārketinga stratēģijas balstoties uz īstā pasaule datus, nodrošinot, ka katrs jūsu kampaņas elements ir veiksmīgs.

Piemēram, varat izveidot divus dažādus dizainus a galvenā lapa un vienādi nosūtīt trafiku uz abām lapām. Izsekojot katras versijas veiktspēju, varat noteikt, kura no tām ir efektīvāka. Pēc tam varat pieņemt lēmumus, pamatojoties uz savāktajiem datiem.

A/B testēšana palīdz identificēt jūsu mārketinga stratēģiju iedarbīgos elementus. No jūsu vietnes dizaina līdz jūsu e-pasta mārketinga, tas ir labākais veids, kā atrast to, kas atbilst jūsu mērķauditorijai.

Kā veikt A/B testu

Tālāk norādītās darbības palīdzēs jums sākt A/B testēšanu. Varat izmantot šīs darbības, lai veiktu savus testus un izmantotu rezultātus savā uzņēmumā.

1. darbība. Definējiet savus mainīgos

Pats pirmais A/B testa solis ir skaidri noteikt, ko vēlaties novērtēt. Pirmais jautājums ir, vai tas būs ārpus teritorijas or uz vietas pārbaudīt?

Uz vietas testos ir iekļauti visi jūsu vietnes elementi, kas ir saistīti ar pārdošanu. Piemēram, varat pārbaudīt savu CTA tekstu, CTA izvietojumu, virsrakstus, attēlus, video saturu, uznirstošie logi, potenciāls domēnu vārdi, un vēl.

ārpus vietnes testos tiek aplūkota reklāmu un pārdošanas e-pastu efektivitāte. Jūs veiksiet šāda veida pārbaudi, lai noteiktu, vai jūsu reklāmas un e-pasta ziņojumi veicina trafiku un nodrošina reklāmguvumus.

Izlemšana, kas tieši jums jāpārbauda, ​​ir atkarīga no jūsu pašreizējiem mērķiem. Ko jūs vēlaties uzlabot? Piemēram, ja neesat apmierināts ar savu pēdējo reklāmas kampaņu, varat pārbaudīt jaunas reklāmas, lai uzlabotu mārketinga kampaņu veiktspēju. Vai arī, ja pārveidojat savu vietni, varat pārbaudīt dažādas sākumlapas, lai noskaidrotu, kura liek apmeklētājiem vietnē pavadīt vairāk laika.

2. solis. Izvirziet hipotēzi

Tagad, kad zināt, kādus mainīgos lielumus pārbaudīsit, ir pienācis laiks izveidot hipotēzi. Padomājiet par to, kādas izmaiņas varat veikt, lai iegūtu vēlamos rezultātus.

Izveidojiet sarakstu ar visu, ko jūs domājat, ka varat darīt labāk, un veidiem, kā jūs varat uzlabot. Vai jums vajadzētu rakstīt labāki CTA? Vai jūsu e-pastos var izmantot vairāk attēlu? Vai jūsu vietnei vajadzētu būt citam izkārtojumam?

Pēc tam, kad esat izvirzījis dažādas hipotēzes, jums tās ir jānosaka par prioritāti. Nosakiet labākos un svarīgākos. Padomājiet par to, kā varat veikt A/B testus, lai tos pārbaudītu. Apsveriet arī to, cik grūti būs tos ieviest, un to iespējamo ietekmi uz klientiem.

Visbeidzot, jums ir jāizlemj, kā darbosies A/B tests. Piemēram, pārbaudot e-pasta ziņojumus, jums būs jāizsūta divas dažādas versijas un jāizseko, kura versija sniedz vislabākos rezultātus.

Lai to izdarītu, nosakiet, kurus e-pasta elementus vēlaties pārbaudīt, piemēram, tēmas rindiņu, kopiju, attēlus utt apsveriet mērījumu metriku piemēram, atvērtā likme vai klikšķu likme (VKS), lai atšķirtu un salīdzinātu versijas.

3. darbība. Iestatiet laika ierobežojumu

Jums arī jāizlemj, cik ilgi veikt A/B testu. To nevar izlemt kāds cits jūsu vietā — jums būs jāmācās pēc savas intuīcijas un jāatrod jums vispiemērotākais laika posms.

Parasti e-pasta kampaņu A/B testi var ilgt no divām stundām līdz vienai dienai atkarībā no tā, kā nosakāt laimestu. versija - parasti pamatojoties uz atvēršanas gadījumiem, klikšķiem vai ieņēmumiem. Ir ieteicams pagaidiet vismaz divas stundas, lai noteiktu uzvarētāju pamatojoties uz atvēršanu, vienu stundu, lai noteiktu uzvarētāju, pamatojoties uz klikšķiem, un 12 stundas, lai noteiktu uzvarētāju, pamatojoties uz ieņēmumiem.

Piemērs testa iestatīšanai programmā Mailchimp, lai salīdzinātu, kāds e-pasta saturs rada lielākus ieņēmumus

Reklāmām kampaņu vajadzētu palaist a vismaz 7 dienu testi, jo īsāki testi var dot nepārliecinošus rezultātus. Facebook reklāmām varat veikt A/B testus līdz 30 dienām.

Runājot par vietnēm, ieteikumi var atšķirties, kas liek domāt, ka A/B testi jāveic no vienas nedēļas līdz mēnesim. Pirms lēmuma pieņemšanas ņemiet vērā atšķirību starp iepirkšanās paradumiem nedēļas nogalē un darba dienās.

Ja jūs tikko sākat darbu ar A/B testēšanu un neesat pārliecināts, cik ilgi testam vajadzētu darboties, varat izmantot A/B testa ilguma kalkulators. Pēc dažu testu veikšanas jūs iegūsit labāku priekšstatu par ideālo laika ierobežojumu katram testa veidam.

4. darbība. Pārbaudiet katru mainīgo atsevišķi

Kad esat noteicis, kurus mainīgos vēlaties pārbaudīt, sašauriniet to līdz vienam. Jūs pārbaudīsit mainīgo, izveidojot divas alternatīvas. Jūs tos pārbaudīsit viens pret otru.

Ja jums ir jāpārbauda vairāki kampaņas vai vietnes elementi, vienmēr izpildiet vienu testu vienlaikus.

Labāk ir palaist A/B testus atsevišķi, nevis visus vienlaikus. Pārbaudot pārāk daudz mainīgo vienlaikus, būs grūti noteikt, kuras daļas bija veiksmīgas vai nē.

Mainot tikai vienu mainīgo, bet pārējo saglabājot nemainīgu, iegūtos datus būs viegli saprast un lietot.

5. darbība. Analizējiet rezultātus

Jūsu mērķi noteiks, kā analizēsiet A/B testa rezultātus. Piemēram, ja vēlaties pārbaudīt veidus, kā palielināt vietnes trafiku, jums jāpārbauda emuāra ziņu un tīmekļa lapu virsraksti. Galu galā nosaukumiem vajadzētu piesaistīt kāda uzmanību un radīt vēlmi uzzināt vairāk.

Katram mainīgajam, kuru pārbaudāt, būs atšķirīga metrika, un tie radīs dažādus rezultātus. Tālāk ir sniegti daži iespējamo mērķu un mainīgo piemēri, kas jāmaina A/B testā.

Varat arī sadalīt rezultātus pēc dažādiem auditorijas segmentiem. Varat noteikt, no kurienes nāk jūsu trafika, kādi elementi darbojas vislabāk mobilo ierīču lietotājiem, salīdzinot ar galddatoru lietotājiem, kā tiek piesaistīti jauni apmeklētāji un daudz ko citu.

Jūsu iespējas ir gandrīz neierobežotas:

Vai neesat pārliecināts par iegūtajiem testa rezultātiem? Viens veids, kā pārbaudīt savu testu precizitāti, ir klientu atsauksmes. Pēc mārketinga maiņas, pamatojoties uz saviem atklājumiem, ieguliet a aptaujas veidlapa savā vietnē, lai saņemtu atsauksmes no auditorijas, lai noskaidrotu, vai viņiem patīk jūsu veiktās izmaiņas.

6. solis. Pielāgojiet un atkārtojiet

Darbs neapstājas, tiklīdz esat kārtīgi izkārtojis visu savu analīzi. Tagad jums ir jāpārbauda vēlreiz. Veiciet vairāk izmaiņu, veiciet vairāk testu un mācieties no jaunajiem datiem.

Protams, jums nav jāveic A/B testi viens pēc otra. Tā vietā dodiet sev laiku mācīties no savāktajiem datiem un izstrādāt radošus veidus, kā pielāgot savu pieeju pirms jauna testa izlaišanas.

Ko var pārbaudīt A/B

Šeit ir saraksts ar vietnes elementiem, kurus varat pārbaudīt A/B, lai optimizētu e-komercijas veiktspēju.

Īsi sakot, varat pārbaudīt katru sava tiešsaistes veikala elementu, lai uzlabotu jūsu tiešsaistes biznesa efektivitāti.

A/B testēšana var palīdzēt gūt lielākus ieņēmumus

A/B testēšana ļauj jums precizēt jūsu vietne un mārketinga materiāli, lai nodrošinātu, ka tie ir optimizēti maksimālai ietekmei.

Palieliniet ieņēmumus

A/B testēšana ļauj eksperimentēt ar dažādiem jūsu vietnes, produktu lapu vai mārketinga materiālu versijas, palīdzot noteikt elementus, kas veicina augstāku reklāmguvumu līmeni. Autors laba skaņa Šos kritiskos saziņas punktus, jūs varat efektīvi vadīt apmeklētājus pa pārdošanas piltuvi, palielinot reklāmguvumu iespējamību un ieņēmumu palielināšana.

Uzlabojiet lietotāja pieredzi

Izmantojot A/B testēšanu, varat novērtēt ietekmi dažāds dizains, izkārtojums un funkcionalitāte izmaiņas lietotāju pieredzē. Precīzi nosakot elementus, kas vislabāk piesaista un rezonē ar jūsu auditoriju, varat izveidot netraucētu un intuitīvu lietotāja ceļu, kas mudina apmeklētājus radīt reklāmguvumus, tādējādi uzlabojot ieņēmumu plūsmas.

Uzlabojiet produktu prezentāciju

A/B testēšana ļauj pārbaudīt dažādus produktus attēlus, aprakstus un cenu noteikšanas stratēģijas lai noteiktu jūsu piedāvājumam vispievilcīgāko prezentāciju. Tas ļauj parādīt savus produktus vislabākajā gaismā, efektīvi ietekmējot lēmumus par pirkumiem un veicinot ieņēmumu pieaugumu.

Pielāgojiet mārketinga ziņojumus

Var piemērot arī A/B testēšanu e-pasta mārketinga, reklāmas kopija un cits reklāmas saturs. Pārbaudot dažādas ziņojumapmaiņas stratēģijas, piedāvājumus un aicinājumi uz darbību, varat noteikt visefektīvākās pieejas, lai piesaistītu auditorijas uzmanību un virzītu viņu uz pirkumu, tādējādi palielinot ieņēmumus.

Piemērs dažādu priekšmetu testēšanai reklāmas e-pasta kampaņai

A/B testēšanas plusi un mīnusi

Tāpat kā katrai medaļai, A/B testēšanai ir gan labās, gan sliktās puses. Noskaidrosim tos.

A/B testēšanas profesionāļi

  1. Datu vadīts lēmumi: A/B testi sniedz konkrētus datus, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus par izmaiņām, ļaujot uzņēmumiem balstīt optimizācijas stratēģijas uz reālu lietotāju mijiedarbību un preferencēm.
  2. Uzlabota lietotāja pieredze: Pārbaudot dažādas variācijas, uzņēmumi var uzlabot un uzlabot lietotāju pieredzi, tādējādi nodrošinot lielāku apmierinātību un iesaisti viņu e-komercijas platformā.
  3. Paaugstināts reklāmguvumu līmenis: A/B testēšana var nodrošināt augstāku reklāmguvumu līmeni, identificējot un ieviešot visefektīvākos dizaina un satura elementus, kas rezonē ar mērķauditorija.
  4. Samazināts atlēcienu līmenis: izmantojot iteratīvo testēšanu, uzņēmumi var precīzi noteikt un izlabot elementus, kas veicina augstu atlēcienu līmeni, tādējādi uzlabojot lietotāju noturēšanu un iesaisti.
  5. Uzlabots saturs: A/B testēšana ļauj novērtēt un pilnveidot saturu, tādējādi uzlabojot ziņojumapmaiņu un saziņu ar potenciālajiem klientiem.

A/B testēšanas mīnusi

  1. Laikietilpīgs: A/B testu iestatīšanas, palaišanas un analīzes process var būt laikietilpīgs, nepieciešama rūpīga plānošana un izpilde, lai iegūtu nozīmīgus rezultātus.
  2. Ierobežots apjoms: A/B testēšanai var būt ierobežojumi visaptverošai pārbaudei vietnes mērogā izmaiņas, jo tas parasti koncentrējas uz konkrētiem elementiem vai variācijām vienlaikus.
  3. Viltus pozitīvu rezultātu risks: Pastāv risks, ka no A/B testu rezultātiem var izdarīt kļūdainus secinājumus, kas var izraisīt kļūdainus optimizācijas lēmumus, ja netiek stingri ievērots statistiskais nozīmīgums.
  4. Tehniskas kļūdas: Ieviešanas un izpildes kļūdas A/B testos var novest pie izkropļotiem rezultātiem, mazinot testēšanas rezultātu ticamību.
  5. Tuvredzība: koncentrējoties tikai uz A/B testēšanu, var likt uzsvaru uz nelielām dizaina izmaiņām uz holistisku, liela bilde uzlabojumus, iespējams, palaižot garām plašākas optimizācijas iespējas.

3 A/B testēšanas veidi

Ir trīs galvenie A/B testēšanas veidi.

  1. Split testēšana: Šis klasiskais A/B testēšanas veids ietver viena mainīgā divu versiju (A un B) salīdzināšanu, lai noteiktu, kura no tām ir labāka konkrēta mērķa sasniegšanā, piemēram, klikšķu kursi vai reklāmguvumi. Tas ir ideāli piemērots atsevišķu izmaiņu ietekmes novērtēšanai, piemēram aicinājumu uz rīcību pogas krāsa vai virsraksta teksts, sniedzot vērtīgu ieskatu lietotāju preferencēs un uzvedībā.
  2. Daudzfaktoru pārbaude: atšķirībā no dalītās testēšanas, daudzfaktoru testēšana ļauj vienlaikus novērtēt dažādu elementu vairāku variantu ietekmi. Analizējot dažādu izmaiņu, piemēram, virsraksta, attēla un pogas krāsas, kombinēto ietekmi, jūs gūstat ieskatu par to, kā šie elementi mijiedarbojas, lai ietekmētu lietotāju iesaisti un reklāmguvumu līmeni, palīdzot pieņemt pārdomātus lēmumus par holistisku lapu optimizāciju.
  3. Vairākas lapas testēšana: šī pieeja ietver visu tīmekļa lapu, nevis konkrētu elementu testēšanu. Tas ir vērtīgs, lai novērtētu dažādu lapu versiju vispārējo izkārtojumu, satura struktūru un dizainu, sniedzot ieskatu par to, kuras lapas konfigurācijas vislabāk atbilst jūsu auditorijai un veicina vēlamās lietotāja darbības.

Šīs testēšanas metodes dod iespēju e-komercijas uzņēmumiem veikt datu vadītā lēmumus, optimizēt lietotāju pieredzi un maksimāli palielināt reklāmguvumu līmeni, izprotot izmaiņu ietekmi viņu vietnēs vai lietotnēs.

4 Visizplatītākā kļūda A/B testēšanā

Kad runa ir par A/B testēšanu, izvairīšanās no parastajām kļūmēm ir ļoti svarīga, lai pilnībā izmantotu tās potenciālu. Šeit ir četras visizplatītākās kļūdas, kas jāņem vērā:

  1. Vainas hipotēze: visizplatītākā kļūda A/B testēšanā ir nederīga hipotēze. Katrs tests sākas ar hipotēzi, un, ja tā ir nepareiza, tests, visticamāk, nedos nozīmīgus rezultātus. Ir svarīgi skaidri formulēt, datu vadītā hipotēzes, lai nodrošinātu A/B testu derīgumu un efektivitāti. Bez pārliecinošas hipotēzes visam testēšanas procesam var trūkt virzības un tas nesniegs praktisku ieskatu lietotāju pieredzes optimizēšanai un reklāmguvumu veicināšanai.
  2. Ignorējot statistisko nozīmīgumu: statistiski nozīmīgu rezultātu neievērošana var novest pie kļūdainiem secinājumiem, apdraudot testēšanas rezultātu ticamību. Ir ļoti svarīgi rūpīgi novērtēt A/B testu rezultātu statistisko nozīmīgumu, lai pieņemtu pārdomātus lēmumus un izvairītos no maldinošu secinājumu izdarīšanas.
  3. Pārāk daudzu hipotēžu vienlaicīga pārbaude: iesaistoties vairākās hipotēzēs vienā pārbaudē, dati var tikt sagrozīti un kavēt spēju precīzi noteikt katras atsevišķas izmaiņas ietekmi. Koncentrēšanās uz pārāk daudzām hipotēzēm vienlaikus var vājināt testēšanas procesā iegūto ieskatu skaidrību, kavējot spēju labi informēts optimizācijas lēmumi.
  4. Priekšlaicīga izmaiņu ieviešana: Steidzoties ieviest izmaiņas, pamatojoties uz provizoriskiem vai nepārliecinošiem A/B testa rezultātiem, var būt neproduktīva. Pirms būtisku izmaiņu veikšanas ir obligāti jāapkopo pārliecinoši un pārliecinoši dati atbilstošā laika periodā E-komercijas platformu, nodrošinot, ka lēmumi tiek pieņemti pamatotos un uzticamos ieskatos.

Izvairoties no šīm nepilnībām, var uzlabot A/B testēšanas efektivitāti, dodot e-komercijas uzņēmumiem iespēju būt informētiem, datu vadītā pieņemt lēmumus un ar pārliecību optimizēt lietotāju pieredzi.

Arī jūs varat veikt efektīvus un visaptverošus A/B testus

Tur jums ir tas — padoms lai jūs varētu sākt ar spēcīgiem A/B testiem, kas ātri palīdzēs jūsu uzņēmumam. Atcerieties, ka jūsu uzņēmums ir unikāls, un šeit sniegtās zināšanas sniedz tikai veidni, no kuras varat strādāt. Izmantojiet mūsu darbības, lai izveidotu labākos A/B testus, kas atbilst jums un jūsu mērķiem, pat ja neesat mārketinga guru.

 

Par Autors
Makss ir strādājis e-komercijas nozarē pēdējos sešus gadus, palīdzot zīmoliem izveidot un uzlabot satura mārketingu un SEO. Neskatoties uz to, viņam ir pieredze uzņēmējdarbībā. Brīvajā laikā viņš ir fantastikas rakstnieks.

Sāciet pārdošanu savā vietnē

Reģistrējieties bez maksas