Что такое A/B-тестирование? #
Проще говоря, A/B-тест - это стратегия, в рамках которой маркетологи сравнивают две разные версии актива, например рекламы или кампании, и измеряют эффективность каждой из них. В большинстве случаев он основан на гипотезе, утверждающей, что он генерирует лучшие KPI для конечной цели актива. Как правило, две версии одновременно подвергаются воздействию равных половин целевой аудитории, и ‘победившая’ версия определяется в соответствии с целями, поставленными маркетологом.
Однако, как правило, на этом дело не заканчивается. Определив победителя, маркетологи обычно продолжают тестировать другие версии с целью конвертировать все большее количество лидов в платящих клиентов.
Что является примером A/B-тестирования? #
Если ваша цель - оптимизировать кампанию для получения кликов и конверсий, сначала нужно определить текущее поведение вашей аудитории. Обычно это делается с помощью тепловые карты или другие инструменты аналитики. С помощью этих инструментов вы сможете ответить на такие вопросы, как:
- На что нажимают мои пользователи?
- На что они не нажимают?
- Что я хочу, чтобы они начали нажимать?
Следующим шагом будет использование этой информации о поведении пользователей при кликах для создания различных гипотез, которые могут привести к увеличению числа конвертированных пользователей. Если ваша конечная цель - привлечь больше людей к подписке на ваш продукт или предложение, то вы можете использовать те места, на которые пользователи нажимают чаще всего, чтобы привести их на страницу подписки. Кроме того, вы можете предположить, что пользователи не нажимают на определенное изображение или CTA из-за слабых образов или непривлекательного выбора слов, и заменить их.
После того как вы перечислили гипотезы, вы должны выбрать самые сильные из них и запустить A/B-тест, демонстрирующий изменения в течение определенного (и одинакового) времени. A/B-тест может проводиться между лечебной и контрольной группами, где лечебная группа испытывает изменения, а контрольная остается на прежнем уровне. В качестве альтернативы, если вы запускаете совершенно новую кампанию и не имеете никаких прошлых данных о кликах и другом поведении пользователей, вы будете проверять две новые гипотезы одновременно.
Через определенное время вы сравните конверсию нового дизайна (или группы лечения) с контрольной группой. Получил ли новый дизайн больше кликов, а значит, и больше конверсий? Если ответ положительный, то вы останетесь с новым дизайном и перейдете к следующему A/B-тесту.
