Сплит-тестирование: мифы и реальность

Проведение сплит-тестирование – привычная практика для многих маркетологов и владельцев бизнеса. Новичкам же указанное понятие может показаться незнакомым. Следовательно, прежде чем развенчать распространенные мифы A / B-тестирования, рассмотрим, что собой представляет данный процесс.

Для выполнения A / B теста используются две разные версии одного фрагмента контента (зачастую целевые страницы, электронные письма, призыва к действию) и сравнивают их эффективность при помощи двух одинаковых групп потребителей. Для определения выигрышного варианта измеряют, являются ли результаты статистически значимыми (вероятность достоверности должна быть выше 96%). Главная цель – оптимизация имеющихся инструментов для увеличения количества лидов, повышения коэффициента конверсии.

К сожалению, существует множество мифов, мешающих квалифицированным специалистам принимать точные решения, основанные на данных. Наша задача – развенчать наиболее популярные из них, определить истинное положение вещей. Приступим!

1. Инстинкты маркетологов работают лучше тестов

Даже самые талантливые и опытные профессионалы ошибаются. Многолетний опыт подсказывает, что необходимо предпринять для превращения посетителей ресурса в лидов, а лидов – в потенциальных клиентов. Однако управлять принятием решений должны не только инстинкты.

Сплит-тестирование позволяет использовать данные для роста трафика на корпоративный сайт и увеличения коэффициента конверсии. Результаты его проведения – увеличение числа потенциальных клиентов на 30-40% для сектора B2B и на 20-25% для интернет-магазинов  – заставляют задуматься.

Мораль: полагаясь на мнение самого высокооплачиваемого работника, вы упускаете возможность увеличения дохода.

2. Необходимо применять сплит-тестирование при принятии каждого решения

Согласны, оно помогает принять важные решения, имеющие непосредственное отношение к продвижению продукта, однако далеко не всегда. Мельчайшие изменения не требуют тестирования. Другое дело, когда меняется цвет кнопки призыва к действию или появляется необходимость сравнить эффективность двух заголовков с различным позиционированием. Здесь тестирование действительно необходимо.

3. Многовариантное тестирование эффективнее сплит-тестов

Указанные технологии являются отличными способами применения данных для принятия маркетинговых решений, однако используются они для достижения разных целей. Первый вариант предполагает тестирование нескольких элементов, второй – сравнение нескольких вариаций одного элемента.

Например, A / B тестирование выполняется для проверки влияния цвета призыва к действию на коэффициент конверсии. Остальные элементы страницы: источники трафика, категория потребителей, макет формы, текст коммерческого послания, изображение остаются неизменными. Здесь важно влияние именно цвета кнопки на конверсию. Сочетание цветов, количество полей регистрационной формы, тип визуальных материалов особой роли не играют.

Вывод: оба типа эффективны, просто подходят они для выполнения разных задач.

 4. Методики, приносящие пользу одному маркетологу, подойдут всем специалистам

Несмотря на успех определенных макетов, дизайнов, коммерческих текстов никогда не следует слепо копировать тактики других специалистов без проведения самостоятельных проверок. Каждая ситуация уникальна. Интернет- проекты имеют разный трафик, целевую аудиторию, рекламные акции. Методики, показавшие высокие результаты на одном веб-портале могут оказаться совершенно бесполезными для вашего ресурса.

5. Проведение сплит-тестов требует технической подкованности и солидного бюджета

Проверки не обязательно должны дорого обойтись компании. При наличии скромного бюджета, воспользуйтесь бесплатными инструментами, например, Google Analytics 'Content Experiments. Правда работа с ним требует определенных технических навыков.

Помимо технических навыков и улаживания вопросов, связанных с бюджетом, правильное выполнение тестов, умение интерпретировать полученные результаты, требует знаний математики.

Необходимые технологические и математические умения будут меняться в зависимости от имеющихся ресурсов, однако недостаток финансовых средств никогда не должен препятствовать проведению необходимых тестов.

6. Проверяются только элементы сайтов с большим объемом трафика

Поскольку сравниваются только два объекта, для получения правдоподобных результатов не нужно много посетителей. Достаточно, чтобы вероятность достоверности достигла отметки в 96%. Справедливо утверждение, что чем больше посетителей, тем точнее картина, однако универсального минимального количества посетителей не существует.

7. A / B тестирование отрицательно влияет на SEO

Очень распространенное заблуждение. Потребители полагают, что при сравнении нескольких версий одного контента сайта Google посчитает их дублированным контентом. В итоге ресурс будет оштрафован.

На самом деле Google поощряет желание веб-мастеров улучать сайт. Гигант поиска разрабатывает рекомендации по усовершенствованию контента для увеличения числа визитов на сайт без риска попасть под санкции.

Надеемся, что развенчание популярных мифов A / B-тестирования поможет избежать досадных ошибок и провести проверки, приносящие пользу сайту и бизнесу.