+38 (063) 03-03-666
Проведення спліт-тестування – звична практика для багатьох маркетологів і власників бізнесу. Новачкам же зазначене поняття може здатися незнайомим. Отже, перш ніж розвінчати поширені міфи A / B-тестування, розглянемо, що собою являє даний процес.
Для виконання A / B тесту використовуються дві різні версії одного фрагмента контенту (часто цільові сторінки, електронні листи, заклики до дії) і порівнюють їх ефективність за допомогою двох однакових груп споживачів. Для визначення виграшного варіанту вимірюють, чи є результати статистично значущими (ймовірність достовірності повинна бути вище 96%). Головна мета – оптимізація наявних інструментів для збільшення кількості лідів, підвищення коефіцієнта конверсії.
На жаль, існує безліч міфів, що заважають кваліфікованим фахівцям приймати точні рішення, засновані на даних. Наше завдання – розвінчати найпопулярніші з них, визначити справжній стан речей. Приступимо!
Навіть найталановитіші та найдосвідченіші професіонали помиляються. Багаторічний досвід підказує, що необхідно зробити для перетворення відвідувачів ресурсу в лідів, а лідів – в потенційних клієнтів. Однак керувати прийняттям рішень повинні не тільки інстинкти.
Спліт-тестування дозволяє використовувати дані для зростання трафіку на корпоративний сайт і збільшення коефіцієнта конверсії. Результати його проведення – збільшення числа потенційних клієнтів на 30-40% для сектора B2B і на 20-25% для інтернет-магазинів – змушують задуматися.
Мораль: покладаючись на думку найвисокооплачуванішого працівника, ви втрачаєте можливість збільшення доходу.
Згодні, воно допомагає прийняти важливі рішення, що мають безпосереднє відношення до просування продукту, проте далеко не завжди. Найдрібніші зміни не вимагають тестування. Інша справа, коли змінюється колір кнопки заклику до дії або з'являється необхідність порівняти ефективність двох заголовків з різним позиціонуванням. Тут тестування дійсно необхідне.
Зазначені технології є відмінними способами застосування даних для прийняття маркетингових рішень, однак використовуються вони для досягнення різних цілей. Перший варіант передбачає тестування декількох елементів, другий – порівняння декількох варіацій одного елемента.
Наприклад, A / B тестування виконується для перевірки впливу кольору заклику до дії на коефіцієнт конверсії. Решта елементів сторінки: джерела трафіку, категорія споживачів, макет форми, текст комерційного повідомлення, зображення залишаються незмінними. Тут важливий вплив саме кольору кнопки на конверсію. Поєднання кольорів, кількість полів реєстраційної форми, тип візуальних матеріалів особливої ролі не відіграють.
Висновок: обидва типи ефективні, просто підходять вони для виконання різних завдань.
Незважаючи на успіх певних макетів, дизайнів, комерційних текстів, ніколи не слід сліпо копіювати тактики інших фахівців без проведення самостійних перевірок. Кожна ситуація унікальна. Інтернет-проекти мають різний трафік, цільову аудиторію, рекламні акції. Методики, які показали високі результати на одному веб-порталі, можуть виявитися абсолютно марними для вашого ресурсу.
Перевірки не обов'язково повинні дорого обійтися компанії. При наявності скромного бюджету, скористайтеся безкоштовними інструментами, наприклад, Google Analytics 'Content Experiments. Правда робота з ним вимагає певних технічних навичок.
Крім технічних навичок і вирішення питань, пов'язаних з бюджетом, правильне виконання тестів, вміння інтерпретувати отримані результати вимагає знань математики.
Необхідні технологічні та математичні навички будуть змінюватися залежно від наявних ресурсів, проте брак фінансових коштів ніколи не повинен перешкоджати проведенню необхідних тестів.
Оскільки порівнюються тільки два об'єкти, для отримання правдоподібних результатів не потрібно багато відвідувачів. Достатньо, щоб ймовірність достовірності досягла позначки в 96%. Справедливим є твердження, що чим більше відвідувачів, тим точніша картина, проте універсальної мінімальної кількості відвідувачів не існує.
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.
