Tänapäeval juhivad andmed ja analüüs paljude valdkondade otsustusprotsesse. Veebikeskkonnas on üks kõige sagedamini kasutatavaid väärtusliku ülevaate kogumise meetodeid A/B testimine.
Altpoolt leiate kogu A/B testimise vajaliku info. Alates selle määratlemisest kuni mõõdikute mõistmiseni.
Mis on A/B testimine?
A/B testimist nimetatakse sageli poolitatud testimiseks. Teisisõnu, see on protseduur, millega võrreldakse sama toote kahte versiooni. Veebis kasutatakse seda sageli konkreetse turundusvara, meili või veebilehe kahe versiooni võrdlemiseks. See võib tähendada lihtsaid muudatusi, näiteks erineva nupu värvi proovimist, või kogu veebisaidi kujunduse muutmist. E-kaubandusega tegelevas ettevõttes kasutatakse seda kõige sagedamini veebisaidi toimivuse mõõtmiseks.
A/B testide käsitsi läbiviimine on praktiliselt võimatu. Kõik ettevõtted kasutavad protsessi automatiseerimiseks spetsiaalselt A/B testimiseks loodud testimisprogrammi. Testimisprotsess on sama lihtne kui veebilehe kahe versiooni loomine. Annate ühe versiooni oma veebisaidi külastajate ühele rühmale ja teise versiooni teisele rühmale. Mõlemad rühmad hindavad oma kogemust tootega.
Kui A/B testimine on lõppenud, saate tulemuste kohta ülevaate ning teada, milline versioon toimib paremini.
Kõik need teadmised on teie turundusstrateegia jaoks väga väärtuslikud. Olgu selleks sisuturundus, kliendikogemused või reklaamistrateegiate erinevate lähenemisviiside proovimine. Teie turundusmeeskonnad saavad palju kasu, kui sukelduvad otse teie sihtrühma andmetesse.
Mida teha enne A/B testimisega alustamist?
A/B testimine enne plaani koostamist ei ole otstarbekas. Enne A/B testimisega alustamist peate tegema mitu olulist ülesannet:
- Eesmärkide tuvastamine – võimalik on sihtida palju testimise elemente. Nende hulka kuuluvad tootekirjeldused, konkreetsed nupud või CTA. Testitavate elementide tuvastamiseks peate määratlema oma eesmärgid. Näiteks võiks teie eesmärk olla konversioonimäära suurendamine, seega testiksite just seda.
- Püstitage hüpotees – hüpotees aitab teil testi tulemusi paremini uurida. Põhimõtteliselt on see ennustus selle kohta, milliseid tulemusi ootate pärast testi lõpetamist.
- Otsustage, milliseid A/B teste soovite käitada -eesmärkide ja hüpoteeside abil on lihtsam kindlaks teha, milliseid A/B-teste peate käitama.
- Valige A/B testimise programm – kõik A/B testimisprogrammid pole ühesugused. Võidakse sooritada teatud teste ning teisi mitt. Kui teate, milliseid teste peate läbima, on programmi valimine lihtsam. Kaaluge programmi otsides ka tulevasi teste.
Kuidas tuleks käitada A/B testi?
Testimise sagedus mõjutab katse käitamise ajaperioodi mõjutab valimi suurust ja olulisust. Mida suurem on valimi suurus, seda põhjalikumad on tulemused. Teie päevane keskmine veebilehe külastajate arv kõigub. Seetõttu on parem lasta testil kauem kesta.
Kui kaua kulub oluliste tulemuste saamiseks? Arvesse tuleb võtta mitmeid tegureid, näiteks A/B testi läbiviimise viis ja valimi suurus. Statistiliselt oluliste tulemuste saamiseks tasub oodata, kuni saate piisavalt liiklust.
A/B testimise tööriistad
A/B testimise tarkvara on laialdaselt saadaval. Kuid kõige sagedamini kasutatavad on Google Analyticsi A/B testimis- ja isikupärastamistööriistad Google Optimize ja LiveAgenti klienditoe tarkvara.
Google Analytics on tasuta testimistööriist, mis on loodud A/B veebilehtede testimise sujuvamaks muutmiseks. Saate määrata, milline pealkiri külastajaid meelitab, milline kujundus ja paigutus aitavad teie saidil rohkem aega veeta, milline CTA tekitab rohkem klikke ja palju muud.
LiveAgenti tarkvaraga on kaasas e-posti A/B testimise tööriist, et saaksite testida oma meilisaajate reageerimisvõimet ning mõõta nende avamise ja klikkimise määra.
Enamik tööriistu võimaldab teil jälgida tulemusi reaalajas, mis omakorda võimaldab oma turunduskampaanias käigupealt muudatusi teha.
Millal ei tohiks A/B testimist kasutada?
Kui te ei pääse asjakohastele tulemustele juurde või teil on tegemist keerulise hindamisega, peaksite vältima A/B teste. Mida see tähendab? Kui teil on vaja läbi viia keerukashindamine, on mitme muutujaga testimine ja poolitatud URL-i testimine koos serveripoolsete katsetega tõenäoliselt nõutavad. A/B testimine ei anna usaldusväärseid tulemusi.
Asjakohaste tulemuste saamiseks peab teil olema piisavalt liiklust. Ilma piisava liikluseta ei ole teie tulemused usaldusväärsed. Lisaks on teil vaja teadlikku hüpoteesi ja piisavalt aega, et otsustada, mida testida, kõik seadistada ja tulemusi hoolikalt uurida.
Kuidas viiakse läbi A/B testimine?
Oletame, et soovite teada saada, kas uus veebileht või lehe praegune versioon viib teid eesmärkidele lähemale. Teie vastutate eesmärkide loomise eest, mis võivad ulatuda paremast kasutajakogemusest kuni konversioonimäärade paranemiseni.
A/B testimisel tähistab A kontrollversiooni muutujat, mis on teie praegune veebileht. B tähistab veebilehe variatsiooni või uut versiooni. Kui olete valmis nii A kui ka B lehed, peate otsustama, millist protsenti teie sihtpublikust teenindavad praegused lehed ja mitut protsenti variatsioonilehed.
Tavaliselt jagavad ettevõtted kasutajabaasi nende kahe vahel võrdselt. Nii saame kõige usaldusväärsemad testitulemused ja saame neid kahte võimalust vahetult võrrelda.
Millistele mõõdikutele peaks A/B testimisel tähelepanu pöörama?
Pärast A/B testi sooritamist ja liikluse jaotamise seadistamist saate aruande. Kasutatava statistika saamiseks peate pöörama tähelepanu õigetele mõõdikutele. Teie eesmärgid peaksid olema kasutatavate mõõdikute määravaks teguriks.
Oletame, et soovite meelitada oma saidile rohkem külastajaid ja suurendada oma brändi teadlikkust. Sel juhul peaksite pöörama tähelepanu liiklusmõõdikule. Kui teie eesmärk on konversioonimäära optimeerimine, peate jälgima konversioonimõõdikuid. Klikid on samuti oluline mõõdik, mida vaadata, kui soovite oma müügilehtrisse rohkem kliente suunata. Saate jälgida ka muid mõõdikuid, näiteks rakenduste kokkujooksmisi, vaatajaskonna eelistusi ja kaasatuse suurenemist.
Nende mõõdikute ristviide võib anda teile parema ülevaate ja aidata teil valida kõige paremini toimiva lehe.
Vaadake A/B testimise videot
Avastage A/B testimise jõud andmepõhiste otsuste tegemisel. Uurige, kuidas ettevõtted kasutavad seda tehnikat jõudluse optimeerimiseks, riskide maandamiseks ja teadlike otsuste tegemiseks. Uurige A/B testimise põhielemente, sealhulgas hüpoteesi väljatöötamist, juhuslikku testimist, statistilist olulisust ja iteratiivset lähenemist. Vaadake videot, et avada A/B testimise potentsiaal konversioonide ja kasutajate kaasatuse suurendamisel.