Нельзя на авось запускать кампании и креативы, надеясь на приток конверсий и заявок. Работая так, вы рискуете стабильно терять время и деньги. А мы здесь для того, чтобы зарабатывать. Разумнее проверить гипотезы, а уже потом пускать все в работу. Для таких целей часто используют A/B-тестирование.
В этой статье мы раскроем суть A/B-тестирования. Расскажем, что это, зачем, кому нужно, и какими инструментами пользоваться, а также разберем ошибки маркетологов.
Что такое A/B-тестирование и зачем оно нужно
A/B-тестирование — эксперимент, в ходе которого из двух (или более) предложенных переменных выбирают наиболее эффективную.
Чаще всего при A/B-тестировании берут один объект и сравнивают, какая из переменных в нем вызывает больше положительных откликов у аудитории. В качестве переменных выступают тексты, визуал, таргетируемая аудитория, оффер и т.д. С помощью теста вы поймете, какие изменения положительно влияют на результат.
Итог A/B-тестирования — запуск того варианта рекламы, всплывающих окон, текста, кнопок и т.д, которые по результатам анализа работают эффективнее других.
Зачем делают A/B-тестирование
Экономия времении ресурсов. Чтобы переделать лендинг или рассылку, которые вас не удовлетворили, придется подключить всю команду и потратить немало времени и ресурсов. Куда проще и быстрее сделать A/B-тест гипотез, увидеть результат через пару недель и внести одно изменение вместо полной переделки продукта.
Стабильный ROI. A/B-тест повышает эффективность выбранных каналов без крупных дополнительных затрат, а его результаты станут ориентиром для корректировок. Отсюда вытекает следующее преимущество.
Уверенность в эффективности изменений. Результаты A/B-теста — конкретные измеримые данные и статистика, которыми вы будете руководствоваться в дальнейшем. Цифры — куда более крепкий аргумент, чем интуиция.
Меньше рисков. Если вы резко начнете менять рассылку, кампании или сайт, вы рискуете сломать то, что работало и спугнуть клиентов. Точечные исправления на основе теста чинят именно те вещи, которые не работают. Быстро, без кардинальных перестановок. А значит, с меньшими рисками.
Меньше отказов. Люди покидают сайт или не реагируют на рассылки и рекламу по разным причинам. В результате A/B-теста вы исключаете те вещи, которые побуждали людей отказывать. И чем дальше и эффективнее аналитика клиентского опыта, тем у них меньше поводов отказывать вам.
Инсайты. Одно дело — строить гипотезы в переговорке, а другое — увидеть реальную картину мира. С A/B-тестами вы поймете аудиторию и узнаете, что ей нравится на самом деле. На основе этой информации вы можете не только корректировать один объект, но и выстраивать полноценные кампании.
Резюмируя, A/B-тест положительно влияет на пользовательский опыт, что закономерно улучшает показатели и повышает эффективность рекламы.
Что проверяют с помощью A/B-тестирования
Номинально, такой тест применяют ко всему, что может повлиять на поведение пользователей. К примеру, стриминговый сервис Netflix с помощью теста настраивает персональную страницу с рекомендациями для каждого пользователя, показывая в топе то, что согласно данным, с большей вероятностью посмотрят.Однако существуют вещи, для проверки эффективности которых A/B-тест используют чаще. Среди них:
заголовки, темы писем — первое, что видит человек. А значит, они определяют, пойдет ли посетитель дальше, либо пропустит вас мимо.
изображения, анимация, видео — визуал вызывает разные эмоции у каждого человека. Ваша задача — найти то, что что приятнее ключевой аудитории.
верстка контентных блоков на странице или в письмах — в результате теста вы добьетесь, чтобы все элементы органично дополняли друг друга и акцентировали внимание на том, что приведет к конверсионному действию.
тексты — узнайте, какой текст лучше описывает пользу и то, как вы решите проблему клиента.
каналы коммуникации — проверьте, на какой из площадок больше лояльной и вовлечённой аудитории, а от какой лучше отказаться и не тратить силы и бюджет.
всплывающие окна — поп-апы часто раздражают, поэтому тест поможет найти тот вариант окна, который вызовет меньше негатива у пользователей.
лид-магниты — в основе лид-магнитов лежит польза для клиента, с помощью теста вы узнаете, какой магнит лучше работает.
скидки и предложения — узнайте, какие предложения на самом деле интересуют вашу аудиторию. Вдруг вы найдете что-то более полезное и выгодное, чем скидки.
тексты на кнопках, CTA — последняя ступень перед совершением целевого действия. С помощью A/B-теста вы найдете то сочетание призыва к действию, цветов и форм кнопки, которое побудит человека к клику.
Разобравшись с тем, что тестируют и зачем, можно поэкспериментировать и самим. Но с помощью чего самостоятельно провести A/B-тест и есть ли готовые решения?
Инструменты для A/B-тестирования
Прелесть A/B-теста не только в его наглядности и простоте, но и в том, что существует готовое решение для проверки практически любого формата: от элементов на сайте до рассылок. То есть вам не понадобятся специальные знания или услуги агентств. Рассмотрим детально.
Калькулятор достоверности A/B-тестирования от Яндекса
Простой, бесплатный и универсальный инструмент. Онлайн-калькулятор наглядно сравнивает результаты эксперимента и выносит вердикт рекламным стратегиям. Занесите данные по конверсиям, кликам и расходам, кликните по кнопке «Рассчитать» — и всё. Подробный отчет анализа можно скачать в виде файла Excel.
Google Optimize
Сервис помогает протестировать интерфейс сайта — можно сравнивать посадочные страницы, проверять эффективность элементов дизайна, контент. Указывайте цели, аудиторию, сроки эксперимента, синхронизируйте с Google Аналитикой и смотрите за результатами теста в реальном времени.
A/B-тестирование всплывающих окон и других инструментов повышения конверсии от Callibri
В МультиЧат Callibri включен набор инструментов для повышения конверсии сайта. В том числе речь идет о всплывающих окнах, вовлекающих в чат крючках и квизах. Каждый из инструментов вы можете протестировать прямо в личном кабинете. Включите режим A/B-теста, задайте варианты и проверяйте, какое окно, квиз или крючок привлекает больше конверсий. Отчеты покажут всю информацию.
Встроенное А/B-тестирование заголовков письма и аудиторий от eSputnik
Сервис предлагает запустить сплит-тест уже на этапе создания рассылки. Вы можете указать несколько вариантов заголовков письма и сразу после запуска посмотреть, какой из них сработал лучше. В сервисе можно проводить и более глобальные эксперименты — протестировать баннеры, кнопки и анимацию. Для этого разделите аудиторию на группы и отправьте им разные варианты писем, результаты теста можно оценить минимум через сутки после запуска.
A/B-тестирование объявлений Facebook
Все действия происходят в Facebook Ads Manager. Здесь вы можете разделить аудитории на группы и проверять, какая из них лучше реагирует на ваши объявления и конкретные переменные. Процесс A/B-тестирования занимает от 3 до 14 дней. Ещё соцсеть дает тестировать:
Подробная инструкция по тестированию кампаний есть в серии справок Facebook.
Сервис A/B-теста Realroi.ru
Сервис RealROI предлагает протестировать интернет-страницы, лендинги и сайты целиком. Выбирайте объект теста, будь то картинки, тексты или структура, а затем следите за данными по конверсии в реальном времени.
Частые ошибки при A/B-тестировании
Как и любой инструмент, A/B-тест требует осознанного подхода. Если этого не будет, неизбежны ошибки, которые сведут на нет любой эксперимент. Где оступаются маркетологи, делая A/B-тесты?
Запуск теста без четкой гипотезы. Корректно формулируйте гипотезы до запуска теста. Экспериментируя без четко поставленной гипотезы, вы рискуете получить неверные данные и начать исправлять те вещи, которые этого не требовали. Проведите анализ, поймите, что не работает и предложите варианты решения. Только после этой предварительной работы A/B-тест имеет смысл.
Слишком много вариантов. Задавая излишнее количество переменных для теста, вы рискуете не узнать, что конкретно влияет на конверсию. Ведь в разной степени на нее влияет всё. Не рассеивайте внимание и четко расставляйте приоритеты, чтобы получить больше точных данных. Тестируйте 2 варианта рассылки или креатива в один момент. Помните, что чем больше переменных, тем ниже точность теста.
Неверный срок теста. Не важно, слишком долго или слишком мало шел тест — эксперимент неудачен в обоих случаях. Определите одинаковый временной отрезок, который покажет наиболее корректные данные по конверсиям переменных. К примеру, Facebook предлагает окно от 3 до 14 дней. Очевидно, что 3 дня может не хватить, а вот хотя бы неделю выделить на тест стоит.
Неверная оценка внешних факторов по трафику. Если вы тестируете один вариант в тот период, когда на сайт идет больше всего трафика, а другой — в период затишья, то результаты теста использовать нельзя. Сезон отпусков, праздники, распродажи, любой период перепада трафика — не лучшее время для A/B-теста.
Игнорирование статистики в пользу собственных ощущений. Отпустите собственные прогнозы и доверьтесь цифрам в отчетах. Даже низкие показатели говорят о том, что нужно взять новый курс, а не отказываться от инструмента. Запускайте каждый тест на основе данных предыдущего и продолжайте улучшать результаты, пока статистика не удовлетворит вас. А затем снова продолжайте :)
МультиЧат
Соберет обращения с сайта, Instagram, WhatsApp и других каналов в одно окно
A/B-тестирование — простой и наглядный инструмент, который помогает корректировать сайты и рекламу без больших трудов и затрат. Главное следовать простому алгоритму эксперимента:
Поставьте цель;
Выдвиньте гипотезы;
Определите варианты корректировок для достижения цели;
Протестируйте переменные;
Проанализируйте результат. К примеру, помощью одного из вышеописанных инструментов и метрик;
Запускайте самый эффективный вариант в работу.
Помните, что только руководствуясь данными аналитики и действуя последовательно, вы извлечете пользу из любого исследования. A/B-тест — не исключение.
У Callibri есть телеграм-канал — присоединяйтесь, чтобы не пропустить свежие кейсы, материалы блога и обновления сервисов.
Комментарии