К сожалению, Ваш поиск не дал результатов.

Рекомендуем сделать следующее:

  • Проверьте правильность написания ключевых слов.
  • Используйте синонимы введенных ключевых слов, например “приложение” вместо “программное обеспечение”.
  • Начните новый поиск.
Учетная запись Cloud Вход в Cloud
Учетная запись Oracle

Что такое A/B-тестирование?

Определение A/B-тестирования

A/B тестирование, также называемое сплит-тестированием или тестированием в группах, позволяет сравнить производительность двух версий контента, чтобы увидеть, какая из них больше привлекает посетителей/зрителей. Вы тестируете контрольную версию (A) против варианта (B), чтобы определить, какой из них более результативен с точки зрения метрик, которые важны для вас. Как специалист по цифровому маркетингу, работающий как в сегменте B2B или B2C вы можете проводить следующие варианты A/B-тестов:

  • A/B-тестирование веб-сайта ( текст, изображения, цветовое оформление, призывы к действию), которое разделяет трафик между двумя версиями: A и B. Вы отслеживаете действия посетителей, чтобы определить, какая версия обеспечивает наибольшее количество 1) конверсий или 2) посетителей, совершивших нужное вам действие.
  • A/B-тестирование в email-маркетинге (строка темы, изображения, призывы к действию), которое разбивает получателей на два сегмента, чтобы определить, какая версия обеспечивает более высокий показатель открываемости.
  • Контент, отобранный редакторами, или контент, отобранный алгоритмом на основе поведения пользователей, чтобы увидеть, какой из них обеспечивает наибольшую вовлеченность.

Независимо от направленности A/B-тестирование помогает определить, как обеспечить наилучший клиентский опыт (CX).

Помимо A/B-тестов, существуют также A/B/N-тесты, где "N" означает "неизвестно". A/B/N-тест — это тип тестирования с более чем двумя вариантами.

Когда и зачем выполнять A/B-тестирование

A/B-тестирование приносит наибольшую пользу, когда оно проводится постоянно. Регулярный поток тестов может обеспечить поток рекомендаций по тонкой настройке производительности. А непрерывное тестирование возможно потому, что доступные варианты тестирования практически безграничны.

Как отмечалось выше, A/B-тестирование можно использовать для оценки практически любого ресурса цифрового маркетинга:

  • сообщения электронной почты
  • новостная рассылка
  • реклама
  • текстовые сообщения
  • страницы веб-сайтов
  • компоненты на веб-страницах
  • мобильные приложения

A/B-тестирование играет важную роль в управлении кампанией, поскольку оно помогает определить, что работает, а что нет. Оно показывает, что интересует вашу аудиторию и на что она откликается. A/B-тестирование помогает понять, какой элемент вашей маркетинговой стратегии оказывает наибольшее воздействие, что нужно улучшить, а что — удалить.

До сих пор мы отвечали на вопрос зачем проводить A/B-тестирование. А теперь рассмотрим два критерия, когда проводить такое тестирование.

  • У вас есть цифровая маркетинговая кампания или элемент, который не работает так, как вам хотелось бы. A/B-тестирование позволяет выявить проблемы с производительностью и повысить эффективность.
  • Вы собираетесь запустить что-то новое (веб-страницу, кампанию по электронной почте) и не уверены, какой подход (например, рассылка сообщений) будет работать лучше всего. Проактивное использование A/B-тестирования позволит вам сравнить и сопоставить результативность двух разных подходов, чтобы определить лучший из них.

Преимущества тестирования A/B на веб-сайте

A/B-тестирование веб-сайта — это отличный способ количественно определить тактику, которая лучше всего работает для посетителей вашего сайта. Вы можете просто подтвердить свою догадку, или же ваша догадка может оказаться ошибочной. Однако в этом есть и положительная сторона, потому что вы не будете придерживаться того, что не работает. Вы привлечете больше посетителей, которые проведут больше времени на вашем сайте и перейдут по большему количеству ссылок.

Тестируя широко используемые компоненты/разделы сайта, вы можете сделать выводы, которые улучшат не только тестовую страницу, но и другие подобные страницы.

Как выполняется A/B-тестирование?

A/B-тестирование не является сложным, но оно требует от маркетологов соблюдения четко определенного процесса. Вот эти девять основных шагов.

Основные шаги по планированию и выполнению A/B-тестирования

  • 1. Измерение и анализ исходного уровня результативности
  • 2. Определите цель тестирования, используя ориентиры по результативности
  • 3. Разработайте гипотезу о том, как ваше тестирование улучшит результативность
  • 4. Определите цели теста или места
  • 5. Создайте версии A и B для тестирования
  • 6. Использование инструмент контроля качества для проверки конфигурации
  • 7. Проведите тестирование
  • 8. Отслеживайте и оценивайте результаты с помощью веб-аналитики и анализа тестирования
  • 9. Используйте выводы, чтобы улучшить клиентский опыт

Следуя приведенным выше шагам и имея четкие цели и гипотезы, вы сможете избежать распространенных ошибок A/B-тестирования.

Тестирование позволяет получить данные и эмпирические доказательства, которые помогут вам оптимизировать и улучшить результативность. Использование результатов A/B-тестирования поможет вам добиться большего эффекта, создать более привлекательный клиентский опыт (CX), написать более убедительный текст и создать более захватывающий визуальный контент. По мере постоянной оптимизации ваши маркетинговые стратегии станут более эффективными, что приведет к увеличению окупаемости инвестиций и доходов.

Примеры A/B-тестирования

Список элементов цифрового маркетинга, которые можно протестировать, включает один или несколько следующих элементов:

  • Ссылки для перехода
  • Призывы к действию (CTA)
  • Дизайн и создание макета
  • Текст
  • Предложение контента
  • Заголовок
  • Строка темы сообщения электронной почты
  • Запоминающийся адрес электронной почты отправителя
  • Изображения
  • Кнопки социальных сетей (или другие кнопки)
  • Логотипы и подписи/слоганы

Ваши бизнес-цели, цели и базовые показатели результативности, а также текущий комплекс маркетинговых кампаний помогут вам определить лучших кандидатов для тестирования.

Роль аналитики в A/B-тестировании веб-сайтов

На протяжении всего жизненного цикла любого A/B-тестирования аналитика лежит в основе планирования, проведения и рекомендаций по эффективности.

Разработка гипотезы тестирования требует прочного фундамента аналитики. Необходимо понимать текущую результативность и уровень трафика. Например, для веб-аналитики есть несколько ключевых точек данных, которые ваша система аналитики предоставит в процессе планирования, включая:

  • Трафик (просмотры страниц, уникальные посетители) для страницы, компонента или другого элемента, который рассматривается для сценариев тестирования
  • Вовлеченность (затраченное время, количество страниц за визит, показатель отказов)
  • Конверсии (клики, регистрации, отказ)
  • Динамика показателей с течением времени

Без такой основы в аналитике любой сценарий тестирования или оценка эффективности, скорее всего, будут основаны на личных предпочтениях или впечатлениях. Тестирование часто доказывает, что эти предположения неверны.

После запуска A/B-тестирования аналитика также играет центральную роль. Информационная панель используется для мониторинга показателей эффективности в режиме реального времени, для подтверждения того, что тестирование проходит в соответствии с ожиданиями, и для реагирования на любые аномалии или неожиданные результаты. Это может включать остановку теста, внесение корректировок и повторный запуск, а также обеспечение того, чтобы данные о производительности отражали любые изменения, а также время возникновения этих изменений. Панель мониторинга результативности помогает определить, как долго следует выполнять тестирование и как обеспечить статистическую значимость.

После прохождения теста аналитика данных — основа для определения следующих действий. Например, с их помощью можно решить, станет ли победитель теста стандартным представлением на странице сайта, которая тестировалась, и будет ли это постоянным стандартом. Маркетологам следует разработать многократно используемый шаблон аналитики для передачи результатов тестирования и адаптировать этот шаблон для отражения конкретных элементов конкретного теста.

Дополнительные сведения об A/B- тестировании для электронной почты

Как интерпретировать результаты A/B-тестирования

При планировании теста важно определить цели, чтобы вы могли оценить результаты, определить победителя и обновить маркетинговую кампанию и/или веб-сайт, чтобы отразить результат. Во многих ситуациях аудитория предварительно сегментируется на группу, которая получает победившую версию сообщения. Об этом говорится выше и ниже.

Результаты тестирования покажут успешность одного элемента по сравнению с другим на основе того, что вы решили измерить, например:

  • количество посетителей
  • количество открытий
  • кликабельность
  • количество подписчиков (на рассылки и так далее)
  • подписки

Во время тестирования эти два элемента отслеживаются до тех пор, пока не будет достигнут статистически значимый результат.

Коэффициент конверсии также может быть измерен с точки зрения дохода. Вы можете учитывать показатели продаж, а также влияние изменений на фактический доход от продаж. Помните, что коэффициенты конверсии могут быть получены для любого измеримого действия и не ограничиваются интернет-магазинами и продажами. Они могут включать в себя:

  • продажи
  • созданные зацепки/регистрации
  • подписку на рассылки
  • нажатия по баннерной рекламе
  • время, проведенное на сайте

На какие метрики следует обратить внимание при проведении A/B-тестирования?

Ответ на этот вопрос зависит от вашей гипотезы и целей. Однако вам следует сосредоточиться на метриках, которые показывают, насколько ваша аудитория вовлечена в маркетинговый контент.

Если вы тестируете веб-страницу, обратите внимание на количество уникальных посетителей, возвращающихся посетителей, сколько времени они проводят на странице, а также на показатели отказов и уходов. Для маркетинга по электронной почте важно, кто открывает письмо, и нажатия на призыв к действию.

Что такое многовариантное тестирование? Чем это отличается от A/B-тестирования?

Многомерное тестирование часто обсуждается вместе с A/B-тестированием, поэтому важно понимать, что такое многовариантное тестирование и чем оно отличается от A/B-тестирования. Эти два вида тестирования связаны между собой, но есть и явные различия

Многовариантное тестирование позволяет протестировать контент по нескольким элементам (в отличие от одного элемента при A/B-тестировании) на одной или нескольких страницах сайта или в маркетинговых кампаниях email-маркетинга, чтобы выявить комбинацию, которая обеспечивает самый высокий коэффициент конверсии.

При многомерном тестировании применяется статистическая модель для проверки комбинаций изменений, которые приводят к общему выигрышу и оптимизации сайта. Ниже приведено несколько ключевых характеристик многовариантного тестирования.

1

Широкий спектр элементов

Многовариантные тесты проводятся для целого ряда изменений на сайте/электронной почте, включая все элементы предложения, такие как изображения, текст, цвет, шрифт, ссылки и кнопки призыва к действию, наряду с контентом и макетом целевых страниц или процессов, таких как оформление заказа. Нередко многовариантное тестирование включает более 50 и более комбинаций.

2

От гипотезы до результатов

Многовариантное тестирование начинается с выдвижения гипотезы об изменениях в контенте, которые могут улучшить показатели конверсии. При многовариантном тестировании изменения контента можно разбить на множество отдельных элементов, чтобы определить комбинации, обеспечивающие максимальную конверсию. Будь то незначительные изменения или значительные изменения в пользовательском опыте, любые из них могут повлиять на общие результаты.

3

Коэффициенты конверсии

Коэффициент конверсии — это показатель, отражающий выполнение посетителями нужного вам действия, такого как нажатия на предложение или добавление товаров в корзину. Для оценки результатов теста используются дополнительные показатели, такие как доход с одного заказа или кликабельность. Анализ данных позволит понять, какая комбинация изменений дала наилучшие результаты, основываясь на коэффициенте конверсии или приросте метрик, которые вы определили.

4

Непрерывная оптимизация

Поскольку вы можете определить бизнес-цель, для достижения которой тест определяет наилучший опыт для посетителей, рассмотрите возможность позволить программному обеспечению автоматически оптимизировать опыт для теста.

Можно ли выполнять A/B-тестирование и многовариантное тестирование в приложениях для iOS и Android?

В 2020 году на долю мобильных приложений пришлось 2,9 триллиона долларов США расходов на электронную коммерцию. Ожидается, что к концу 2021 года эта цифра увеличится еще на один триллион. И этот рост выходит за рамки розничной и электронной коммерции. Доля мобильных устройств в общем объеме онлайн-трафика продолжает расти гораздо быстрее, чем доля настольных компьютеров, поскольку во многих странах мобильные телефоны более доступны, чем ноутбуки. Поэтому всё чаще люди начинают и заканчивают путь к покупке в приложениях iOS или Android. Однако, учитывая маленький экран, показатель незавершенных покупок выше на мобильных устройствах (87 %) по сравнению с настольными компьютерами/ноутбуками (73 %).

Поэтому оптимизация мобильного опыта важна как никогда, но, учитывая ограничения, связанные с приложениями для iOS и Android, вам нужны подходящие инструменты.

Посмотрите видео ниже, чтобы узнать больше.

Сегментация посетителей и кластеризация сегментов в многовариантном тестировании

Один опыт может не подходить для всех посетителей/получателей. Важным преимуществом многовариантного тестирования является возможность определить сегменты посетителей и то, как они работают/взаимодействуют с различным опытом. Например, вы можете определить, что новые посетители предпочитают другой опыт, чем повторные посетители, и это может дать лучшие общие результаты. Более сложные системы автоматически предлагают сегментировать посетителей, чтобы сократить время, необходимое для анализа результатов тестирования по сотням атрибутов посетителей.

Нацеливание различного опыта на разные сегменты посетителей значительно повысит коэффициент конверсии. Настраивайте таргетинг на основе множества атрибутов посетителей — от окружающей среды до поведения — и включайте атрибуты клиентов из других систем, таких как ваша CRM-система.

Когда проводить A/B-тестирование или многовариантное тестирование? Вот в чем вопрос.

A/B-тестирование — отличный инструмент, но если есть более двух вариантов, которые необходимо протестировать для определения "наилучшего опыта", то вместо A/B-тестирования лучше провести многовариантное тестирование.

Тесты с более чем двумя вариантами требуют больше времени для проведения и не покажут ничего о взаимодействии между переменными на одной странице. Однако результаты A/B-тестирования удобны для понимания, и оно может стать хорошим способом познакомить скептиков с концепциями оптимизации веб-сайтов и кампаний или показать измеримое влияние изменений в дизайне.

Многовариантное тестирование чрезвычайно полезно для ресурса (страница сайта или электронное письмо), где необходимо сравнить несколько элементов, например различные комбинации изображений и броских заголовков. Однако большое количество вариантов требует более высокого трафика. Поэтому не стоит тестировать все элементы на странице. Когда меняется слишком много элементов страницы, это приводит к слишком большому количеству комбинаций. Например, проведение теста на 10 различных элементах может привести к более чем трем с половиной миллионам комбинаций. Большинство веб-сайтов и кампаний по электронной почте с трудом найдут трафик, способный поддержать такое количество.