Marketison

A/B testavimas – tai metodas, leidžiantis lyginti dvi skirtingas svetainės ar aplikacijos versijas siekiant nustatyti, kuri iš jų veikia efektyviau. Šis metodas padeda geriau suprasti, kaip naudotojai reaguoja į skirtingus dizaino, turinio ar elementų pakeitimus. Šis eksperimentinis metodas naudojamas rinkodaroje, svetainių optimizacijoje ir programėlių kūrime siekiant maksimizuoti konversijas, padidinti įsitraukimą ar pagerinti naudotojo patirtį. Kaip veikia A/B testavimas? A/B testavimo procesas yra paprastas: sudaromos dvi versijos – A (dabartinė arba kontrolinė) ir B (testuojama nauja versija). Lankytojai arba naudotojai atsitiktinai paskirstomi į dvi grupes, kurių viena mato A, o kita – B versiją. Po kurio laiko analizuoja surinktus duomenis ir lygina rezultatus, siekiant išsiaiškinti, kuri versija yra veiksmingesnė. Tikslų nustatymas. Nustatomi aiškūs tikslai, kurių siekiama atlikus testą (pvz., padidinti pardavimus, sumažinti atsisakymo rodiklį). Hipotezės kūrimas. Pateikiama prielaida, kodėl tam tikri pakeitimai galėtų pagerinti rezultatus. Eksperimentinių versijų kūrimas. Sukuriama nauja versija su pakeitimais. Testo vykdymas. Vartotojai atsitiktinai paskirstomi tarp dviejų versijų. Rezultatų analizė. Vertinami surinkti duomenys, kurie parodo, kuri versija veikia geriau. Kodėl svarbu atlikti A/B testavimą? A/B testavimas padeda priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, o ne remtis intuicija ar prielaidomis. Pateikiame keletą pagrindinių privalumų: Padeda suprasti naudotojų elgseną. Naudotojų elgsena yra įvairi, o A/B testavimas leidžia stebėti tikrus jų veiksmus skirtingose versijose. Mažina riziką. Testuojant mažesnes pakeitimų grupes prieš įgyvendinant jas visoje svetainėje galima išvengti neigiamų pasekmių. Optimizuoja svetainės konversijas. Net nedideli pakeitimai, kaip mygtuko spalva ar teksto dydis, gali padėti padidinti konversijų rodiklius. Didina investicijų grąžą. Optimizuojant procesus ir rezultatus galima maksimaliai išnaudoti rinkodaros ar reklamos biudžetą. Kokius elementus galima testuoti naudojant A/B metodą? A/B testavimas gali būti taikomas beveik bet kuriam svetainės ar aplikacijos elementui. Kai kurie dažniausiai testuojami komponentai: Mygtukų tekstas ir spalva. Ar skirtinga mygtuko spalva pritraukia daugiau dėmesio? Antraštės. Kuri antraštė labiau intriguoja ir traukia dėmesį? Vaizdai. Ar tam tikri vaizdai ar iliustracijos skatina geresnius rezultatus? Kainų planai. Skirtingi pasiūlymai ar nuolaidos gali turėti įtakos pardavimams. Naudotojo kelias. Ar mažiau žingsnių norint atlikti veiksmą padidina įsitraukimą? A/B testavimo pavyzdys Pavyzdžiui, tarkime, el. parduotuvė nori padidinti pirkimų skaičių ir nusprendžia išbandyti skirtingą mygtuko dizainą. Esama versija (A) turi mėlyną „Pirkti“ mygtuką, o nauja versija (B) – raudoną. Lankytojų srautas padalijamas atsitiktinai ir kiekviena grupė mato skirtingą mygtuko versiją. Po savaitės analizė parodo, kad raudonas mygtukas padidina konversijų skaičių 5 %, tad įmonė nusprendžia naudoti šią spalvą. Dažniausiai pasitaikančios klaidos A/B testavimo metu Nors A/B testavimas gali atnešti didelės naudos, tačiau yra keletas klaidų, kurių reikia vengti: Per mažas naudotojų srautas. Jei testas vykdomas su per mažai lankytojų, rezultatai gali būti nepatikimi. Per dažni testų pakeitimai. Reikia skirti pakankamai laiko, kad gauti rezultatai būtų tikslūs. Nesuprantami tikslai. Prieš pradedant testą būtina aiškiai apibrėžti, ką ketinama išbandyti ir kaip bus vertinami rezultatai. Kada ir kaip pasirinkti A/B testavimą? A/B testavimas yra naudingas įrankis, tačiau jis labiausiai tinka šiais atvejais: Naujo produkto paleidimas. A/B testavimas padeda išbandyti įvairias marketingo strategijas ir reklamos turinį. Svetainės optimizacija. Norint pagerinti esamą svetainės funkcionalumą ar naudotojo patirtį, A/B testas gali padėti priimti tikslesnius sprendimus. Rinkodaros kampanijos vertinimas. A/B testai gali būti naudojami vertinant įvairias kampanijų strategijas, pvz., el. pašto laiškų antraščių arba socialinių tinklų reklamos efektyvumą. Kaip įvertinti A/B testavimo rezultatus? A/B testavimo rezultatus vertinant svarbu stebėti kelis pagrindinius rodiklius. Pateikiame pagrindinių metrikų lentelę: MetrikaAprašymasKonversijų rodiklisParodo, koks procentas lankytojų atliko norimą veiksmą.Atsisakymo rodiklisKiek lankytojų paliko svetainę neatlikę jokio veiksmo.Laikas svetainėjeAr naudotojai praleidžia daugiau laiko skirtingose versijose?Pajamų padidėjimasAr testuojama versija padidina pajamas? A/B testavimo įrankiai Norint sėkmingai atlikti A/B testavimą, yra sukurta įvairių įrankių, kurie padeda atlikti analizę ir automatiškai paskirsto naudotojų srautą. Kai kurie populiariausi įrankiai: Google Optimize – paprastas įrankis, integruojamas su „Google Analytics“. Optimizely – lankstus ir galingas įrankis, siūlantis daugybę funkcijų. VWO (Visual Website Optimizer) – leidžia kurti ir valdyti testus, stebėti konversijas. Adobe Target – pažangus įrankis, skirtas personalizacijai ir testavimui. Kiekvienas įrankis turi savų privalumų, todėl pasirinkimas priklauso nuo svetainės lankomumo, biudžeto ir konkrečių poreikių. A/B testavimo privalumai ir trūkumai Privalumai Didina konversijas. Testuojant galima tiksliau nustatyti, kurie elementai skatina veiksmą. Padeda priimti sprendimus. Remiantis testų rezultatais lengviau įgyvendinti veiksmingus pokyčius. Optimizuoja naudotojo patirtį. A/B testavimas leidžia naudotojams pasiūlyti patogesnę ir labiau įtraukią sąsają. Trūkumai Reikalauja laiko. Rezultatams surinkti ir analizuoti gali prireikti kelių savaičių. Priklauso nuo srauto kiekio. Mažai lankomose svetainėse A/B testavimas gali būti nepatikimas. Pavieniai testai ne visada apima visumą. A/B testavimas kartais gali duoti ribotus rezultatus, jei neatsižvelgiama į kitus aplinkos veiksnius. A/B testavimo paslaugos Susisiekite info@outranki.com dėl CRO (konversijų optimizavimas) paslaugų, kurių vienas iš esminių žingsnių yra A/B testavimas. Padėsime atrasti jūsų auditorijai jūsų paslaugas ar produkciją efektyviau ir greičiau.