Ne pare rău. Nu am găsit nicio potrivire pentru căutarea dvs.

Pentru a găsi ceea ce căutați, vă sugerăm să încercați următoarele:

  • Verificați ortografia cuvintelor cheie ale căutării.
  • Utilizați sinonime pentru cuvântul cheie pe care l-ați introdus; de exemplu, încercați “aplicație” în loc de “software”.
  • Începeți o căutare nouă.

Ce este testarea A/B?

Definiția testării A/B

Testarea A/B, denumită și testare defalcată sau pe grupe, compară performanța a două versiuni de conținut pentru a stabili care este mai atractivă pentru vizitatori/privitori. Se testează versiunea de control (A) și o altă versiune (B), apoi rezultatele sunt comparate pentru a se stabili ce versiune este mai eficientă, conform parametrilor stabiliți. Pentru efectuarea testelor A/B, agenții de marketing digital care se ocupă fie cu marketingul B2B, fie cu marketingul B2C, au următoarele opțiuni:

  • Testarea A/B a site-urilor web (text, imagini, culori, apeluri la acțiune), comparându-se traficul între cele două versiuni - A și B. Monitorizați acțiunile vizitatorilor, pentru a identifica versiunea care generează cel mai mare număr de 1) conversii sau de 2) vizitatori care au efectuat acțiunea dorită.
  • Testarea A/B pentru marketingul prin e-mail (titlu, imagini, apeluri la acțiune), destinatarii fiind împărțiți în două segmente, pentru a se stabili ce versiune generează o rată mai mare de deschidere a e-mailului.
  • Conținutul selectat de editori este testat în comparație cu cel selectat printr-un algoritm bazat pe comportamentul utilizatorilor, pentru a se stabili care este mai atractiv.

Indiferent de scop, testarea A/B vă ajută să stabiliți cum puteți optimiza experiența clienților (CX).

Pe lângă testele A/B, există și teste A/B/N, unde „N” înseamnă „necunoscut”. Un test A/B/N are mai mult de două variante.

Când și de ce trebuie să efectuați testul A/B

Testarea A/B oferă cele mai multe beneficii atunci când funcționează continuu. Un flux regulat de teste poate oferi încontinuu recomandări privind modul de optimizare a performanțelor. Iar testarea continuă este posibilă, deoarece opțiunile disponibile sunt aproape nelimitate.

După cum s-a menționat mai sus, testarea A/B poate fi utilizată pentru a evalua aproape orice resursă de marketing digital, inclusiv:

  • e-mailuri
  • buletine informative
  • reclame
  • mesaje text
  • pagini de site-uri web
  • componente ale paginilor web
  • aplicații mobile

Testarea A/B are un rol important în gestionarea campaniilor, deoarece vă ajută să stabiliți ce funcționează și ce nu. Vă arată ce este de interes pentru publicul dumneavoastră și la ce reacționează acesta. Testarea A/B vă poate ajuta să aflați care element din strategia de marketing are cel mai mare impact, care trebuie îmbunătățit și care trebuie eliminat.

Acum, că ați aflat de ce se utilizează testul A/B, trebuie să știți că există două criterii pentru a stabili când trebuie să testați.

  • Aveți o campanie de marketing digital sau un element care nu funcționează optim și, prin urmare, nu corespunde așteptărilor. Testarea A/B poate fi utilizată pentru a izola problema și a crește nivelul de performanță.
  • Sunteți pe cale să lansați ceva nou (o pagină web, o campanie prin e-mail) și nu știți sigur ce abordare (cum ar fi mesageria) va funcționa cel mai bine. Utilizarea proactivă a testării A/B vă va permite să puneți față în față și să comparați performanțele obținute cu două abordări diferite, pentru a o identifica pe cea mai bună.

Beneficiile rulării testelor A/B pe site-ul web

Testarea A/B a site-ului web este o modalitate excelentă de a stabili cantitativ tacticile care atrag cei mai mulți vizitatori. Astfel, o supoziție vi se poate confirma sau se poate dovedi a fi incorectă. Totuși, avantajul este că nu veți rămâne cu ceva care nu funcționează. Veți atrage mai mulți vizitatori care vor petrece mai mult timp pe site-ul dumneavoastră și vor face clic pe mai multe linkuri.

Prin testarea componentelor/secțiunilor site-ului web accesate frecvent, puteți afla ce aveți de îmbunătățit nu doar la pagina testată, ci și la alte pagini similare.

Cum efectuați un test A/B?

Testarea A/B nu este dificilă, dar agenții de marketing trebuie să urmeze un anumit procedeu. Iată cei nouă pași principali:

Pașii principali pentru planificarea și executarea unui test A/B

  • 1. Măsurați și verificați nivelul de referință al performanței
  • 2. Stabiliți obiectivul testării utilizând referința pentru performanță
  • 3. Creați o ipoteză privind cum va îmbunătăți testul performanța
  • 4. Identificați țintele sau locurile testate
  • 5. Creați versiunile A și B pentru testare
  • 6. Utilizați un instrument QA pentru validarea configurării
  • 7. Executați testul
  • 8. Urmăriți și evaluați rezultatele utilizând analizele web și de testare
  • 9. Utilizați rezultatele pentru a îmbunătăți experiența clienților

Pașii de mai sus - dacă aveți obiective clare și o ipoteză solidă - vă ajută să evitați cele mai frecvente greșeli la testarea A/B.

Testele vă vor furniza date și dovezi empirice, ajutându-vă să îmbunătățiți și să stimulați performanța. Utilizarea rezultatelor testării A/B vă va ajuta să aveți un impact mai mare, să creați o experiență a clienților (CX) mai atractivă, să scrieți texte mai interesante și să creați imagini mai captivante. Deoarece optimizați continuu, strategiile de marketing vor deveni mai eficiente, crescând rentabilitatea investițiilor (ROI) și veniturile.

Exemple de testare A/B

O listă a elementelor de marketing digital care pot fi testate include unul sau mai multe dintre elementele de mai jos:

  • Linkuri de navigare
  • Apeluri la acțiune (CTA)
  • Design/configurație
  • Text
  • Ofertă în conținut
  • Titlu
  • Titlul e-mailului
  • Adresă de e-mail „de la” prietenoasă
  • Imagini
  • Butoane pentru rețele de socializare (sau alte butoane)
  • Sigle și expresii/sloganuri

Combinația dintre obiectivele de business, obiectivele de performanță și de bază și campania de marketing actuală vă va ajuta să stabiliți ce anume trebuie să testați.

Rolul analizelor în testarea A/B a site-urilor web

Pe parcursul întregului ciclu de viață al oricărui test A/B, analizele se află în centrul recomandărilor pentru planificare, execuție și performanță.

Pentru crearea unei ipoteze de testare, analizele trebuie să aibă o bază solidă. Trebuie să cunoașteți nivelul actual al performanței și al traficului. În cazul analizei web (de exemplu), există câteva date importante pe care vi le va furniza sistemul de analiză în timpul procesului de planificare, inclusiv:

  • Traficul (număr de vizualizări și de vizitatori unici) paginii, componenta sau un alt element examinat pentru scenariile de testare
  • Implicarea (timp petrecut pe pagină, număr de pagini accesate, rată de părăsire a paginii)
  • Conversii (clicuri, înregistrări, ieșiri)
  • Tendințele performanței în timp

Fără aceste date de bază pentru analize, orice scenariu de testare sau de evaluare a performanței se va baza, probabil, pe preferințe sau impresii personale. Testarea va dovedi adesea că ipotezele respective sunt incorecte.

După lansarea unui test A/B, analizele au, de asemenea, un rol esențial. Un panou de bord este utilizat pentru monitorizarea parametrilor de performanță în timp real, confirmarea faptului că testul funcționează corespunzător și reacționarea la orice anomalie sau rezultate neașteptate. Aici pot fi incluse oprirea testului, efectuarea ajustărilor și repornirea și asigurarea faptului că datele de performanță reflectă toate modificările, precum și momentul efectuării acestora. Panoul de bord pentru performanță ajută la stabilirea duratei testului și asigurarea faptului că se obțin rezultate statistice semnificative.

După ce testul s-a încheiat, analizele reprezintă baza pentru stabilirea următorilor pași. De exemplu, acestea pot fi utilizate pentru a decide dacă elementul câștigător la test devine prezentarea standard doar de pe pagina site-ului web care a fost testată sau un standard universal. Agenții de marketing trebuie să dezvolte un șablon de analize reutilizabil, pentru rezultatele testelor, și să îl adapteze apoi pentru a reflecta elementele specifice ale unui anumit test.

Aflați mai multe despre testarea A/B prin e-mail

Cum se interpretează rezultatele testelor A/B

Este important să stabiliți obiective când planificați un test, astfel încât să puteți evalua rezultatele, să stabiliți câștigătorul și să actualizați campania de marketing și/sau site-ul web pentru a reflecta rezultatul câștigător. În multe situații, publicul este segmentat în prealabil, existând un grup separat care va primi versiunea câștigătoare a unui mesaj. Vom aborda acest subiect ceva mai târziu.

Rezultatele testelor vor indica succesul unui element față de un altul pe baza a ceea ce ați decis să măsurați, cum ar fi:

  • numărul de vizitatori
  • ratele de accesare
  • numărul de clicuri
  • numărul de înregistrări (pentru buletine informative etc.)
  • numărul de abonamente

În timpul testului, cele două elemente sunt monitorizate până când se obține un rezultat semnificativ din punct de vedere statistic.

Ratele de conversie pot fi, de asemenea, măsurate, din punctul de vedere al veniturilor. Puteți lua în considerare numărul de vânzări împreună cu impactul unei schimbări asupra veniturilor efective din vânzări. Rețineți că ratele de conversie pot fi captate pentru orice acțiune măsurabilă și că nu se limitează la site-urile și vânzările de comerț electronic. Acestea pot include:

  • vânzări
  • leaduri generate/înregistrări trimise
  • abonări la buletine informative
  • clicuri pe bannere cu reclame
  • timpul petrecut pe site

Căror parametri trebuie să le acordați atenție când efectuați testarea A/B?

Răspunsul la această întrebare depinde de ipoteza și de obiectivele dumneavoastră. Totuși, trebuie să vă concentrați atenția asupra parametrilor, care indică nivelul de interes al publicului față de conținutul dumneavoastră de marketing.

Dacă efectuați testarea unei pagini web, examinați numărul de vizitatori unici și de vizitatori care revin, timpul pe care îl petrec pe pagină, precum și ratele de abandonare și de ieșire. Pentru marketingul prin e-mail, veți dori să aflați cine deschide e-mailul și cine face clic pe apelurile la acțiune (CTA).

Ce este testarea multi-variată? Prin ce diferă de testarea A/B?

Testarea multivariantă este analizată adesea împreună cu testarea A/B, deci este important de înțeles ce este testarea multivariantă și prin ce se deosebește de testarea A/B. Între cele două există o legătură, dar și diferențe clare.

Testarea multivariantă utilizează conținut diferit pentru mai multe elemente (față de un singur element în testarea A/B) pe una sau pe mai multe pagini de site-uri web sau campanii de marketing prin e-mail, pentru identificarea combinației cu care se obține cea mai mare rată de conversie.

Testarea multivariantă aplică un model statistic pentru combinațiile de modificări, rezultând o experiență generală câștigătoare și optimizarea site-ului web. Mai jos se află câteva trăsături cheie ale testării multivariantă:

1

Gamă largă de elemente

Testele multivariantă se efectuează pentru o serie de modificări ale site-ului web/e-mailului, inclusiv toate componentele unei oferte - cum ar fi imaginile, textul, culoarea, fonturile, linkurile și butoanele CTA - împreună cu conținutul și aspectul paginilor de destinație sau de proces, cum ar fi cea de finalizare a plății. Nu este neobișnuit ca un test multivariantă să depășească 50 sau mai multe combinații.

2

De la ipoteză la rezultate

Testarea multivariantă începe cu o ipoteză privind modificările de conținut care ar putea îmbunătăți ratele de conversie. Cu testarea multivariantă, modificările de conținut pot fi defalcate în mai multe elemente individuale, pentru a se stabili cu ce combinații se obțin cele mai mari rate de conversie. Fie că modificările sunt mici sau semnificative pentru experiența utilizatorilor, acestea pot avea un impact asupra rezultatelor generale.

3

Ratele de conversie

Rata de conversie este rata la care vizitatorii efectuează o acțiune dorită, cum ar fi să facă clic pe o ofertă sau să adauge produse în coș. Pentru evaluarea testului, se utilizează și alți parametri, cum ar fi venitul per comandă sau rata de clic. Analizele vă arată ce combinație de modificări a generat cele mai bune rezultate, în funcție de rata de conversie sau de încadrarea în parametrii pe care i-ați stabilit.

4

Optimizare continuă

Deoarece obiectivul dumneavoastră poate fi stabilirea prin testare a celei mai bune experiențe pentru vizitatori, puteți atinge acest obiectiv luând în considerare opțiunea de a permite software-ului să optimizeze automat experiențele pentru un test.

Puteți rula teste A/B și multivariantă pentru aplicații iOS și Android?

În 2020, aplicațiile mobile au reprezentat 2,9 miliarde USD din cheltuielile prin comerțul electronic. Se preconizează că acest număr va crește cu încă un miliard până la sfârșitul anului 2021. Iar creșterea se extinde dincolo de comerțul electronic și cu amănuntul. Ponderea dispozitivelor mobile în traficul online total continuă să crească mult mai rapid decât în cazul computerelor, deoarece, în multe țări, telefoanele mobile sunt mai accesibile decât laptopurile. Deci, în tot mai multe cazuri, experiența de cumpărare a clientului începe și se încheie într-o aplicație iOS sau Android. Dar, având în vedere ecranul mic, rata de abandonare a coșului este mai mare pe mobil (87%) decât pe desktop/laptop (73%).

Așadar, optimizarea experienței de pe dispozitivele mobile este mai importantă ca oricând, dar, date fiind limitările aplicațiilor iOS și Android, aveți nevoie de instrumentele potrivite.

Vizionați clipul video de mai jos pentru a afla mai multe.

Segmentarea vizitatorilor și gruparea segmentelor în testarea multivariantă

Este posibil ca o experiență să nu fie potrivită pentru toți vizitatorii/destinatarii. Un avantaj important al testării multivariantă este posibilitatea de a identifica segmente de vizitatori și modul în care acționează/interacționează aceștia în diverse experiențe. De exemplu, puteți stabili că noii vizitatori preferă altă experiență decât cei fideli - ceea ce poate aduce, per total, rezultate mai bune. Sistemele mai sofisticate vor sugera automat segmentarea vizitatorilor, pentru a reduce timpul necesar analizării rezultatelor testelor de la sute de atribute ale vizitatorilor.

Direcționarea diferitelor experiențe pentru diferite segmente de vizitatori va crește substanțial ratele de conversie. Puteți direcționa pe baza unei multitudini de atribute ale vizitatorilor - de la cele de mediu până la cele comportamentale - și să includeți atribute ale clienților din alte sisteme pe care le dețineți, cum ar fi sistemul CRM.

Când se efectuează testul A/B și când testul multivariantă? Aceasta este întrebarea.

Testul A/B este un instrument excelent, dar, dacă există mai mult de două opțiuni care trebuie testate pentru a determina „cea mai bună experiență”, probabil că va trebui să efectuați un test multivariantă.

Testele cu mai mult de două opțiuni durează mai mult și nu vor afișa nimic despre interacțiunea dintre variabile pe o singură pagină. Totuși, testarea A/B este foarte ușor de înțeles și poate fi o modalitate bună de a le prezenta conceptele optimizării site-ului web și campaniei celor mai sceptici sau de a arăta impactul măsurabil al unei schimbări sau ajustări de design.

Testarea multivariantă este extrem de utilă pentru un activ (pagină web sau e-mail) în care trebuie comparate mai multe elemente - de exemplu, diverse combinații de imagini și titluri captivante. Cu toate acestea, datorită mai multor opțiuni, apare nevoia de a avea un trafic mai mare. Nu trebuie să testați tot ce se află pe pagină. Când se schimbă prea multe elemente ale paginii, se ajunge la un număr de combinații extrem de mare. De exemplu, efectuarea unui test pentru 10 elemente poate duce la peste 3,5 milioane de permutări. Pentru majoritatea site-urilor web și campaniilor prin e-mail ar fi, practic, imposibil să găsească un trafic corespunzător.