Atgriezties
Dalīties
Kas ir A/B testēšana?
A/B testēšana (vai dalītā testēšana) ir viens no efektīvākajiem veidiem, kā uzlabot lietotāja pieredzi vietnē vai lietotnē. A/B testēšana ļauj pārbaudīt, kā izmaiņas mārketinga stratēģijā, dizainā, saturā vai funkcijās ietekmē lietotāju uzvedību un attiecīgi arī uzņēmējdarbības efektivitāti.
A/B testēšanā tiek veidoti divi vienas un tās pašas tīmekļa lapas varianti (A un B), kas atšķiras tikai ar vienu elementu (tas var būt virsraksts, neliels kopīraits, pogas krāsa u. t. t.). Pēc tam nejaušā kārtā tiek atlasīta lietotāju grupa, kas redzēs A variantu, un cita lietotāju grupa, kas redzēs B variantu. Un tad tiek analizēts, kurš variants ir uzrādījis labākus rezultātus.
A/B testēšanu var izmantot, lai uzlabotu reklāmguvumus, palielinātu reģistrāciju vai pirkumu skaitu, uzlabotu lietotāja pieredzi u. t. t.
A/B testēšanas posmi
- Mērķa noteikšana
Protams, pirmais A/B testēšanas posms ir mērķa noteikšana un izvirzīšana. Ko jūs vēlaties uzzināt pēc testa rezultātiem? Ko vēlaties uzlabot? Palielināt reklāmguvumus, palielināt pārdošanas apjomu, uzlabot lietotāja pieredzi. Testa mērķim ir jābūt skaidri noteiktam — tādā gadījumā tā rezultātus būs viegli analizēt un interpretēt. - Hipotēzes izstrāde
Lai veiktu A/B testēšanu, ir jābūt hipotēzei, kuru jūs vēlaties pārbaudīt. Hipotēzei ir jābūt balstītai uz datiem un pieredzi un tai ir jābūt arī pārbaudāmai. Turklāt hipotēzei ir jābūt saistītai ar testēšanas mērķi. - Variantu izveide
Variantu (A un B) izveide ir nākamais A/B testēšanas posms. Variantiem ir jāatšķiras tikai ar vienu elementu: virsraksts, attēls, krāsa, teksts vai elementu izkārtojums. - Testa palaišana
Pēc tam, kad varianti ir izveidoti, ir laiks palaist testēšanu. Ir svarīgi, lai tests tiktu veikts vienlaikus abiem variantiem — tā jūs izslēgsiet ārējo faktoru ietekmi. - Rezultātu analīze
Kad testēšana ir pabeigta, analizējiet rezultātus. Ir svarīgi nodrošināt, lai testēšana tiktu veikts pietiekami ilgu laiku — tad rezultāti būs statistiski nozīmīgi. Pēc rezultātu analīzes izdariet secinājumus un – izvēlieties labāko variantu.
A/B testēšanas rīki
A/B testēšanai tiek izmantoti dažādi rīki. Paši populārākie ir:
Google Optimize
Google Optimize — tas ir bezmaksas Google rīks. Ar tā palīdzību jūs varat izveidot un palaist A/B testus savā vietnē, skatīt rezultātus un optimizēt tīmekļa lapas.
Optimizely
Optimizely — tas ir maksas rīks, kas ļauj izveidot un palaist testus tīmekļa lapās, mobilajās lietotnēs un citās platformās. Tas piedāvā arī personalizācijas un mašīnmācīšanās funkcijas precīzākiem rezultātiem.
VWO
VWO — tas ir vēl viens maksas rīks, kas ļauj izveidot un palaist testus tīmekļa lapās un citās platformās. Tas piedāvā arī analītikas un optimizācijas funkcijas.
Adobe Target
Adobe Target — tas ir Adobe A/B testēšanas, personalizācijas un optimizācijas rīks. Ar tā palīdzību jūs varat izveidot un palaist testus tīmekļa lapās, mobilajās lietotnēs un citās platformās, kā arī izmantot mašīnmācīšanās funkcijas precīzākiem rezultātiem.
Crazy Egg
Crazy Egg — tas ir analītikas un A/B testēšanas rīks, kas ļauj analizēt lietotāju uzvedību jūsu vietnē un izveidot un palaist testus, lai uzlabotu lietotāju pieredzi.
A/B testēšanas rīka izvēle ir atkarīga no vajadzībām, budžeta un pieredzes. Izvēlieties rīkus, kas vislabāk atbilst jūsu prasībām un mērķiem.
Kādēļ uzņēmumam ir nepieciešama A/B testēšana?
A/B testi ir ārkārtīgi noderīgs rīks, kas palīdz palielināt uzņēmuma efektivitāti. A/B testēšana:
- Uzlabo reklāmguvumus
A/B testēšana palīdz uzlabot reklāmguvumus (to apmeklētāju procentuālo daļu, kuri veic vēlamo darbību jūsu vietnē, piemēram, iegādājas produktu vai reģistrējas informatīvajam izdevumam). A/B testēšana ļauj noteikt, kuras izmaiņas vietnē palielina reklāmguvumu, un izmantot šīs zināšanas optimizācijai. - Optimizē lietotāja pieredzi
A/B testēšana palīdz optimizēt lietotāja pieredzi jūsu vietnē. Jūs varat testēt dažādus izkārtojuma, krāsu shēmu, fontu un citus elementu variantus, lai noskaidrotu, kuras izmaiņas uzlabo lietotāja pieredzi.
- Palīdz izstrādāt efektīvākas mārketinga kampaņas
A/B testēšana palīdz optimizēt mārketinga kampaņas. Jūs varat veikt testus, lai noteiktu, kuri virsraksti, attēli un citi elementi piesaista vairāk klikšķu un nodrošina lielāku reklāmguvumu, un izmantot šīs zināšanas, lai veidotu efektīvākas mārketinga kampaņas.
- Palīdz pieņemt pārdomātus lēmumus
A/B testēšana ļauj pieņemt pārdomātus lēmumus, pamatojoties uz datiem, nevis minējumiem. Jūs varat veikt testēšanu, lai noskaidrotu, kuras izmaiņas jūsu vietnē darbojas, bet kuras ne, un izmantot šo informāciju, lai pieņemtu lēmumus par optimizāciju.
- Taupa laiku un naudu
A/B testēšana ļauj ietaupīt laiku un naudu. Jums nav jātērē laiks un resursi izmaiņām, kas neuzlabos jūsu vietni.
Kā redzat, A/B testēšana var sniegt ievērojamu labumu uzņēmumam.
Lūk, neliels piemērs tam, kā A/B testi darbojas reālajā dzīvē.
Iedomājieties, ka jūs esat tiešsaistes dārgakmeņu veikala īpašnieks un vēlaties palielināt pārdošanas apjomu savā vietnē. Jūs nolemjat veikt A/B testu, lai noskaidrotu, kādas izmaiņas var palīdzēt palielināt pirkumu skaitu.
Jūs palaižat testu ar divām lietotāju grupām. A grupā jūs neveicat nekādas izmaiņas, bet B grupā jūs pievienojat produkta lapai papildu fotoattēlus, kas parāda preci no dažādiem leņķiem, kā arī videoklipu, kas parāda akmens griešanas procesu. Jūs arī pievienojat produkta lapā klientu atsauksmes un pogu “Pirkt tūlīt”, kas lapā skaidri izceļas.
Pēc testa rezultātiem jūs redzat, ka B grupā pirkumu skaits pieauga par 25%, salīdzinot ar A grupu. Tas nozīmē, ka papildu fotoattēlu, videoklipu, klientu atsauksmju un pogas “Pirkt tūlīt” pievienošana patiešām palīdzēja palielināt pirkumu skaitu jūsu vietnē.
Tādējādi A/B testēšana var jums palīdzēt noteikt visefektīvākās izmaiņas jūsu vietnē, kas ļaus palielināt pārdošanas apjomu un jūsu uzņēmuma peļņu, pat ja jūs tirgojat ar precēm, kas nav pirmās nepieciešamības preces, piemēram, ar dārgakmeņiem.
Izplatītākās A/B testēšanas kļūdas
A/B testēšana var šķist salīdzinoši vienkāršs rīks. Taču arī šeit slēpjas savi zemūdens akmeņi, par kuriem labāk ir zināt iepriekš. Lūk izplatītākās ar A/B testēšanu saistītās kļūdas:
Nepietiekama datplūsma
Lai iegūtu ticamus rezultātus, jums ir jābūt pietiekamam apmeklētāju skaitam. Ja datplūsma nav pietiekama, rezultāti var būt sagrozīti, un uz šiem datiem balstīts lēmums var radīt negaidītus rezultātus.
Izlase, kas nav veidota pēc nejaušības principa
A/B testēšanai ir jāatlasa divas grupas salīzināšanai. Šīs grupas ir jāizvēlas pēc nejaušības principa, lai izslēgtu testēšanas rezultātu sakropļošanu. Vienkāršiem vārdiem sakot: jūs nevarat atlasīt klientus pēc kāda noteikta principa, jo tas radīs rezultātu nobīdi auditorijas atšķirību dēļ.
Nepareiza metriku izvēle
Kļūda var būt nepareizu metriku izvēle testa rezultātu novērtēšanai. Piemēram, ja jūs testējat jaunu virsrakstu savas vietnes lapā, izmantojamā metrika var būt reklāmguvumu palielināšana, nevis vienkārši klikšķu skaits.
Biznesa stratēģijas maiņa, pamatojoties uz vienu vienīgu testu
Viena no izplatītākajām kļūdām A/B testēšanā ir svarīgu lēmumu pieņemšana, pamatojoties uz vienu testu. Lai izdarītu ticamus secinājumus, ir jāveic vairākus testus, pārliecinoties, ka rezultāti ir stabili un nav atkarīgi no nejaušiem faktoriem.
Nepareiza rezultātu interpretācija
A/B testēšanas datus var būt grūti interpretēt. Daži cilvēki var maldīgi uzskatīt, ka kāds variants ir veiksmīgāks, lai gan patiesībā atšķirība starp grupām nav būtiska. Lai izvairītos no šīs kļūdas, testa rezultātu analīzei ir jāizmanto statistikas metodes.
Nepareiza auditorijas izvēle
Viena no visbiežāk pieļautajām kļūdām ir nepareizas auditorijas izvēle testēšanai. Ir jāizvēlas auditorija, kas ir vislabāk piemērota testēšanai, pamatojoties uz uzņēmējdarbības mērķiem un hipotēzi, kuru mēģināt pārbaudīt.
Nelielu izmaiņu ignorēšana
Dažreiz A/B testēšana var atklāt atšķirības, kas šķiet nenozīmīgas. Taču pat nelielas izmaiņas var būtiski ietekmēt reklāmguvumu vai lietotāju uzvedību. Tāpēc, pat ja izmaiņas šķiet nenozīmīgas, neignorējiet tās.
Vērā neņemtie ārējie faktori
Ārējie faktori, piemēram, sezonalitāte vai izmaiņas lietotāju uzvedībā, var ievērojami ietekmēt A/B testēšanas rezultātus. Pārliecinieties, vai ņemat vērā visus ārējos faktorus, kas var ietekmēt testēšanas rezultātus.
Izvairoties no šīm izplatītajām A/B testēšanas kļūdām, jūs varat pārliecināties, ka jūsu testi ir maksimāli precīzi un ticami un ka jūs izmantojat A/B testēšanu vislabākajā veidā, lai uzlabotu savu uzņēmējdarbību.
