A / B testi vai arī saukti par A / B analīzi ir plaši izmantoti testi, īpaši mārketinga pasaulē, kas ļaujiet mums izvēlēties vispareizāko variantu starp divām vai vairākām iespējām. No dažādu variantu salīdzinošajiem datiem tie ļauj mums empīriski uzzināt, kurš vai kurš produkts ir vispiemērotākais. Tie tiek plaši izmantoti, piemēram, tīmekļa dizainā, jo tie palīdz pieņemt lēmumus par dažādu elementu izvietojumu. Tādā veidā mēs varam nodrošināt, ka minētā galīgā apdare ir tā, kas pielāgojas lielākam lietotāju un / vai klientu skaitam.
Apskatīsim patiešām, kas tas ir un kā viņi darbojas. Kādi parametri ir visatbilstošākie, lai pārliecinātos, ka A / B tests ir pēc iespējas veiksmīgāks.
Kas ir A / B tests?
A / B tests ir uzvedības analīze, kas izvelk savus rezultātus, parādot dažādas iespējas reāliem lietotājiem. Tās mērķis ir noteikt, kura opcija ir darbojusies vislabāk un ir ideālākā. Lai to izdarītu, tiek piedāvāta viena vai vairākas iespējas, ar divām "nelielām" izmaiņām, un tiek salīdzināts, kurš no tiem ir vistuvāk mūsu mērķim. Neatkarīgi no tā, vai tas ir paredzēts informatīviem, vērtēšanas, lielākas peļņas meklējumiem vai mūsu mērķa pamatā.
1. piemērs: Mums ir vietne, un mēs vēlamies ievietot pogu "aicinājums uz darbību", taču mēs nezinām, kura vieta ir labāka. Tā kā mūsu kritērijs ir subjektīvs (nevis empīrisks), mēs iesniedzam, piemēram, 3 priekšlikumus. Vienā no tām mēs to ievietojam A zonā, citu B zonā un citu citā zonā, kuru mēs sauksim par C. Mēs nosūtām minēto publikāciju / rakstu vai prezentējam to 3 dažādās formās, lai iegūtu datus par aptuveni 12.000 3 lietotāju, kas sadalīti 4.000 grupās pa 3 cilvēkiem. Pēc tam mēs varēsim uzzināt, kurš no XNUMX veidiem ir bijis visefektīvākais. Un to mēs izvēlēsimies.
2. piemērs: A / B testu var pagarināt vai samazināt tik daudz, cik mēs vēlamies, tāpēc iedomāsimies, ka mēs varam uzlabot iepriekšējo piemēru. Mums ir vieta, kur mēs izvietosim "aicinājumu uz darbību". Bet izrādās, ka mums ir divi potenciālie modeļi, un mēs neesam izlēmuši, kurš no tiem būs pievilcīgāks. Atkal mēs varētu piedāvāt A un B variantu konsekventam cilvēku skaitam. Pēc tam, kad redzējām, kurš no tiem ir sasniedzis vislielāko ietekmi, mēs izvēlētos šo iespēju.
Iemesli A / B analīzes veikšanai
- Uzlabojiet savas vietnes dizainu: Šos secinājumus var izdarīt no Google Analytics. Par to, kuras vietnes lietotāji mēdz apmeklēt vairāk, sākot no lapu izkārtojuma, izvēlnēm utt. Ļoti noderīgi, ja jums jāizvēlas iepriekš noteikta tēma vai dizains, un jūs nezināt, kuru izvēlēties.
- Web optimizācija: Saskaņā ar iepriekšējās sadaļas piemēriem. Tas ļauj mums noteikt, kurš reklāmkarogs, dizains, atrašanās vieta vai krāsas ir ideālākas un gūst lielākus panākumus. Šādos gadījumos Adsense ļauj šos testus veikt ļoti viegli.
- Palielināt rentabilitāti: Nosakot to, kas ir visefektīvākais, jums būs labāki ieguvumi. Sākot no tīmekļa pārveidošanas, beidzot ar produkta reklamēšanu vai reklāmkarogiem.
- Nenokavējieties: Un tas ir tas, ka dažreiz pat pašiem tirgotājiem ir ļoti grūti ielēkt tukšumā, ja nav pretstatīta ideja. Tas, ka jums nav jācīnās, lai mēģinātu uzminēt, kura līnija ir vislabākā, palīdzēs jums turpināt darbu pie katras jūsu idejas stingri un droši. Izvairieties no vilšanās zaudēt sevi, nezinot, kāpēc rezultāti netiek uzlaboti.
- Veiciet patiešām efektīvu reklamēšanu: Kāda veida reklāma būs visefektīvākā? Kur to darīt un ar kādiem līdzekļiem? A / B tests palīdzēs jums izvēlēties labāko. Turklāt, lai uzzinātu, kura tiešsaistes kampaņa jums varētu būt visefektīvākā, varat paļauties uz AdWords datiem.
- Atklājiet, definējiet auditoriju un saglabājiet to: Katrs cilvēks izvēlas zīmolu noteiktu iemeslu dēļ, un, zinot, ko viņi no tā sagaida, tas palīdzēs jums pieņemt labākos lēmumus. Tādā veidā tiek samazināts risks, ka jūs varat rādīt no sliedēm saturu, kuru vēlaties parādīt. Paši lietotāji būs tie, kuri, izmantojot A / B testu, dod priekšroku jums, un tādējādi jūs varēsiet turpināt piedāvāt tos, kas viņus tuvināja jūsu zīmolam.
Veicamās darbības, lai veiktu A / B testu
- Definējiet sasniedzamo mērķi: Nosakiet, vai mēs vēlamies integrēt kaut ko jaunu no produkta, dizaina, reklāmas kampaņas vai jebkura mūsu galvenās lapas elementa. Gluži pretēji, novērtējiet, vai mums ir problēmas kaut ko, ko mēs esam izveidojuši, bet tas nedarbojas.
- Paaugstiniet dažādas alternatīvas: Kad esam noteikuši, ko vēlamies analizēt, iepazīstiniet ar dažādiem pārbaudāmajiem priekšlikumiem. Ja tas vēl nav izdarīts iepriekš, pastāv tipiskas kļūdas, piemēram, piesātināšana ar pārāk daudziem dažādiem testiem. Vēl viena tipiska kļūda ir savstarpēji nesaistītu lietu salīdzināšana, piemēram, videoklips vai attēls. Rezultāti var nebūt ļoti ticami vai maz saistīti ar galīgo ideju. Izvairieties salīdzināt lietas, kas dziļi atšķiras.
- Veiciet testu: Nosūtiet testu vispārinātā veidā un nejauši izvēlieties lietotājus. Tas var būt gan pa pastu, gan galvenā lapa vai pats produkts. Atkarībā no analizējamās tehnoloģijas un elementa veida mēs nolemsim to darīt vienā vai otrā veidā. Jebkurā gadījumā šeit ir svarīgi, lai varētu iegūt datus par to, kura opcija ir bijusi veiksmīgāka.
- Izdariet secinājumus: Daļa, kas mūs interesē, ar rezultātiem rokās, mēs varam novērtēt, ka tā ir bijusi veiksmīgāka. Ja tas ir jauns produkts, mēs varam noteikt, kurš ir tas, kas pārdotu visvairāk.
- Īstenot: Kā noteikts vislielākais rezultāts, mēs īstenosim to, kas ir devis labāku rezultātu, ar pārliecību, ka iepriekš zināsim, ka tas darbosies.
Secinājumi
Internetā ir daudz rīku, lai veiktu A / B analīzes testus. Kā esam komentējuši, šīs iespējas mums piedāvā Google Analytics, Adsense, Adwords. Bet mums ir arī citi tādi rīki kā Nelio AB testēšana, WordPress spraudnis. Ja jūs neesat viens no tiem, kas izmanto WordPress, ir vietnes un uzņēmumi, kas piedāvā savus pakalpojumus, piemēram, Optimizācija, kas koncentrējas tikai uz rezultātu novērtēšanu.
Pieradināšana analizēt ar A / B testēšanu var novest pie ieņemt zināmu zinātnisku nostāju lēmumu pieņemšanā. Ja tā, izmantojiet to! Spēja izlemt, kura opcija jums ir labvēlīgāka un veiksmīgāka, galu galā nesīs to pašu. Un jo vairāk skaļuma jūs spēlēsiet savā sektorā, jo interesantāk būs analizēt katru jūsu veikto soli.