Ujian A / B atau juga disebut analisis A / B, adalah ujian yang banyak digunakan, terutama dalam dunia pemasaran, yang izinkan kami membuat pilihan yang paling tepat antara dua atau lebih pilihan. Dari data perbandingan antara pilihan yang berlainan, mereka membolehkan kita mengetahui secara empirik produk mana atau produk mana yang paling sesuai. Mereka juga digunakan secara meluas dalam reka bentuk web misalnya, kerana mereka membantu dalam membuat keputusan mengenai susunan elemen yang berbeza. Dengan cara ini, kita dapat memastikan bahawa penamat akhir pada apa yang disebut, adalah yang dapat disesuaikan dengan jumlah pengguna dan / atau pelanggan yang lebih banyak.
Mari betul-betul melihat apa sebenarnya dan bagaimana ia berfungsi. Dan parameter apa yang lebih sesuai untuk dipertimbangkan untuk memastikan bahawa ujian A / B berjaya seperti yang mungkin.
Apakah ujian A / B?
Ujian A / B adalah analisis tingkah laku yang mengambil keputusannya daripada memberikan pilihan yang berbeza kepada pengguna sebenar. Tujuannya adalah untuk menentukan pilihan mana yang paling sesuai dan yang paling sesuai. Untuk melakukan ini, satu atau lebih pilihan disajikan, dengan perubahan "sedikit" antara keduanya, dan perbandingan dibuat yang mana yang paling hampir dengan tujuan kita. Sama ada untuk tujuan maklumat, untuk tujuan penilaian, untuk mendapatkan keuntungan yang lebih tinggi, atau yang mendasari tujuan kami.
Contoh 1: Kami mempunyai laman web dan kami ingin meletakkan "butang ajakan bertindak", tetapi kami tidak tahu lokasi mana yang lebih baik. Oleh kerana kriteria kami bersifat subjektif (bukan empirikal), kami mengemukakan, sebagai contoh, 3 cadangan. Di salah satunya kita meletakkannya di zon A, yang lain di zon B dan yang lain di zon lain yang akan kita panggil C. Kami menghantar penerbitan / artikel tersebut atau membentangkannya dalam 3 bentuknya yang berbeza, untuk mendapatkan data sekitar 12.000 pengguna, dibahagikan kepada 3 kumpulan yang terdiri daripada 4.000 orang. Selepas itu, kita akan dapat mengetahui yang mana antara 3 cara yang paling berkesan. Dan itulah yang akhirnya akan kita pilih.
Contoh 2: Ujian A / B dapat diperpanjang atau dikurangkan sebanyak yang kita mahukan, jadi mari kita bayangkan bahawa kita dapat memperbaiki contoh sebelumnya. Kami mempunyai lokasi di mana kami akan meletakkan "ajakan bertindak". Tetapi ternyata kita mempunyai dua model yang berpotensi dan kita tidak pasti yang mana yang lebih menarik. Sekali lagi, kami dapat memberikan Pilihan A dan Opsyen B kepada bilangan orang yang konsisten. Setelah melihat mana yang mencapai kesan terbesar, kami akan memilih pilihan tersebut.
Sebab untuk melakukan analisis A / B
- Perbaiki reka bentuk laman web anda: Kesimpulan ini dapat diambil dari Google Analytics. Mengenai laman web mana yang paling sering dikunjungi oleh pengguna, dari susun atur halaman, menu, dll. Sangat berguna jika anda perlu memilih tema atau reka bentuk yang telah ditentukan dan anda tidak tahu mana yang harus dipilih.
- Pengoptimuman web: Sejajar dengan contoh di bahagian sebelumnya. Ini membolehkan kita menentukan sepanduk, reka bentuk, lokasi atau warna mana yang lebih ideal dan mencapai kejayaan yang lebih besar. Untuk kes-kes ini, Adsense membolehkan ujian-ujian ini dijalankan dengan sangat mudah.
- Meningkatkan keuntungan: Menentukan apa yang paling berkesan akan memberi anda faedah yang lebih baik. Dari penukaran web, hingga promosi produk, atau sepanduk iklan.
- Jangan gila: Dan kadangkala, walaupun bagi pemasar sendiri sangat sukar untuk melompat ke dalam kekosongan tanpa mempunyai idea yang berbeza. Tidak perlu bersusah payah untuk meneka garis mana yang terbaik akan membantu anda meneruskan setiap idea yang anda miliki pada langkah yang tegas dan pasti. Mengelakkan kekecewaan kehilangan diri tanpa mengetahui mengapa hasilnya tidak bertambah baik.
- Menjalankan pengiklanan yang sangat berkesan: Apakah jenis iklan yang paling berkesan? Di mana untuk melakukannya dan dengan apa maksudnya? Ujian A / B akan membantu anda memilih yang terbaik untuk anda. Di samping itu, anda boleh bergantung pada data Adwords untuk mengetahui kempen dalam talian mana yang paling berkesan untuk anda.
- Cari, tentukan khalayak anda dan pertahankan: Setiap orang memilih jenama dengan alasan tertentu, dan mengetahui apa yang mereka harapkan daripadanya akan membantu anda membuat keputusan terbaik. Dengan cara ini, risiko "tergelincir" dengan kandungan yang ingin ditunjukkan dapat diminimumkan. Pengguna anda sendiri akan menjadi orang yang memilih anda melalui ujian A / B, dan akibatnya, anda boleh terus menawarkan mereka yang menjadikan mereka lebih dekat dengan jenama anda.
Langkah-langkah yang perlu diikuti untuk melakukan ujian A / B
- Tentukan objektif yang ingin dicapai: Tentukan sama ada kami mahu mengintegrasikan sesuatu yang baru, dari produk, reka bentuk, kempen iklan, atau elemen mana pun dari halaman arahan kami. Sebaliknya, ukur jika kita mempunyai masalah dalam sesuatu yang telah kita tetapkan, tetapi itu tidak berjaya.
- Naikkan pelbagai alternatif: Setelah kami mengenal pasti apa yang ingin kami analisis, kemukakan pelbagai cadangan yang akan diuji. Sekiranya belum dilakukan sebelumnya, terdapat kesalahan biasa seperti tepu dengan terlalu banyak ujian yang berbeza. Kesalahan tipikal lain adalah membandingkan perkara yang tidak teratur antara satu sama lain, misalnya video atau gambar. Hasilnya mungkin tidak begitu dipercayai, atau tidak ada kaitan dengan idea terakhir. Elakkan membandingkan perkara yang berbeza jauh dari bawah.
- Lakukan ujian: Hantar ujian secara umum dan pengguna rawak. Ia boleh dibuat melalui pos, atau halaman arahan atau produk itu sendiri. Bergantung pada teknologi, dan jenis elemen yang kita analisis, kita akan memutuskan untuk melakukannya dalam satu cara atau yang lain. Walau apa pun, perkara penting di sini adalah untuk mengekstrak data pilihan mana yang lebih berjaya.
- Buat kesimpulan: Bahagian yang menarik bagi kita, dengan hasilnya, kita dapat menilai bahawa ia lebih berjaya. Sekiranya menjadi produk baru, kita dapat menentukan produk mana yang paling laris.
- Laksanakan: Ditentukan yang memberikan hasil terbanyak, kami akan melaksanakan apa yang telah memberikan hasil yang lebih baik, dengan kepastian mengetahui terlebih dahulu bahawa ia akan berjaya.
Kesimpulan
Terdapat banyak alat di internet untuk melakukan ujian analisis A / B. Seperti yang telah kami sebutkan, Google Analytics, Adsense, Adwords, menawarkan kemungkinan ini kepada kami. Tetapi kami juga mempunyai alat lain seperti Ujian Nelio AB, pemalam untuk WordPress. Sekiranya anda bukan salah satu daripada mereka yang menggunakan WordPress, terdapat laman web dan syarikat yang menawarkan perkhidmatan mereka seperti Optimizeley, semata-mata tertumpu pada penilaian hasil.
Membiasa menganalisis dengan ujian A / B boleh menyebabkan mengambil kedudukan yang agak ilmiah dalam membuat keputusan. Sekiranya ya, manfaatkannya! Mampu menentukan pilihan mana yang lebih baik dan berjaya untuk anda, akhirnya akan membawa anda sama. Dan semakin banyak jumlah permainan anda di sektor anda, semakin menarik untuk menganalisis setiap langkah yang anda ambil.