Книга веб-аналитики | Web Analytics Book

Фев/11

16

Руководство по A/B тестированию для начинающих: Введение

Данным постом я открываю серию публикаций по различным аспектам A/B тестирования: введение в тестирование, реализация и основные правила проведения, инструменты для организации тестирования и т.д. Перевод этих постов публикуется с разрешения авторов блога KISSmetrics Marketing Blog. Спасибо им за этот прекрасный материал!

A/B тестирование — фантастический способ определения лучших рекламных и маркетинговых стратегий онлайн. Оно может быть использовано для чего угодно: от тестирования различных версий сайта до внешнего вида рекламных объявлений. А преимущества A/B тестирования с лихвой компенсируют затраченное на его проведение время.

Определение из википедии:
A/B тест — метод веб-оптимизации, этот метод используют для того чтобы узнать, какой вариант веб-страницы лучше всего конвертирует трафик в действия. В название метода кроется его сущность, то есть это метод A и B.
Тестируются 2 абсолютно одинаковые страницы, страница А и страница В, эти страницы различаются лишь одним элементом. Страницы А и В показываются пользователям поочередно в равных пропорциях. Чаще всего посетители не знают об этом. По прошествии определенного времени или достигнуто определенное число показов, допустим 10000 показов, сравниваются CTR по элементам. Таким способом определяется наиболее подходящий вариант страницы.

Хорошо спланированное A/B тестирование поможет оценить разницу в эффективности проведения различных маркетинговых мероприятий. Увеличение работы над более эффективными методами продвижения и объединения их, может сделать всю маркетинговую работу над проектом более успешной. Это первая из серии публикаций по теме A/B тестирования, которая познакомит вас с ее основами.

Руководство по A/B тестированию для начинающих: Введение
Руководство по A/B тестированию для начинающих: Тестирование содержания сайта
Руководство по A/B тестированию для начинающих: Email кампании, которые конвертируются

Как планировать A/B тестирование?

Первое что нужно сделать при планировании A/B тестирования выяснить что вы хотите проверить. Вы запускаете тестирование на сайте или вне его? Если запускаете тестирование на сайте, подумайте о тех частях сайта, которые побуждают посетителя к покупке, а затем определите какие элементы сайта требуется проверить.

Что касается проведения тестирования вне сайта, то это или тестирование рекламных объявлений, или же тестирование различных рекламных email-рассылок. Тестирование различных видов и форматов рекламных объявлений позволит увидеть какие из них приносят вам больше клиентов, и помогут сконцентрировать усилия на более эффективных рекламных кампаниях. Когда вы знаете что ваше рекламное объявление эффективно на столько, на сколько это возможно, это легче оправдывает увеличение бюджета на него. То же самое касается и оформления электронных писем в рассылках. Если вы послали две версии (случайным образом по всему списку подписчиков с соотношением 50 на 50), а затем оценили эффективность обеих версий и выявили наиболее эффективную, то в следующий раз можно отправлять ее.

После того как вы узнали что хотите протестировать, составьте список всех переменных в вашем тестировании. Например, если вы решили протестировать некий призыв к действию, вы можете тестировать:

  • расположение самого призыва к действию
  • его текст
  • цвет кнопки или окружающего пространства

Убедитесь что перед началом тестирования у вас есть четкое представление о результатах которые вы ищите. Вы обязательно должны знать свои текущие результаты тестируемых элементов. Вы хотите протестировать варианты A и B друг с другом, но вы также должны знать, будут ли полученные результаты теста лучше значений текущего варианта.

Тестирование различных вариантов должно быть запущено одновременно. Нельзя проверить один вариант сегодня, а другой завтра, потому что в этом случае тестированию могут помешать различные неучтенные факторы (вчера были посетители на сайт в основном из поиска, а сегодня по рекламным объявлениям; вчера было 1000 посещений сайта, а сегодня 100 и т.д.). Вместо этого необходимо разделить текущий трафик между принимающими участие в тестировании вариантами.

A/B тестирование может улучшить ваши финансовые показатели

Правильное A/B тестирование может значительно увеличить получаемую вами прибыль. С помощью контролируемых тестов и эмпирических данных вы можете определить, какие маркетинговые мероприятия наиболее эффективны для вашей компании и продукта. Когда вы увидите что один из вариантов тестирования может работать в два, три или даже четыре раза лучше другого, мысль о том чтобы проводить рекламные кампании без тестирования будет выглядеть немного смешно.

A/B тестирование делается последовательно, и оно способно существенно улучшить финансовые показатели компании. Если вы знаете что работает, а что нет, и есть доказательства этого, гораздо легче принимать решения и организовывать эффективные маркетинговые мероприятия с самого начала.

Элементы тестирования

Вы можете протестировать практически все: заголовки, призывы к действию, основной текст, изображения и т.д. Если вы можете изменить это, значит вы можете и проверить это. Но это не означает, что вы должны обязательно тратить месяцы на тестирование каждой мелочи. Вместо этого сфокусируйтесь на том, что скорее всего имеет большее значение.

На вашем сайте это вероятно:

  • заголовок
  • призыв к действию
  • любые графические элементы, которые направлены на продажу посетителям сайта продуктов компании
  • продающие тексты или описания продуктов

В оформлении электронных писем, вероятно это то же самое. В рекламных объявлениях, особенно текстовых (например, контекстная реклама в поиске), меньше вещей которые можно изменить, и скорее всего вы будете тестировать или основной заголовок или сам текст объявления, предлагающего пользователю рекламируемый товар или услугу.

Проверка различных вариантов предложений также имеет важное значение. Просто убедитесь, что у вас имеются способы определения для того, чтобы каждому посетителю всегда предлагалось то промо-предложение которое было указано в объявлении. Например, если подарок к покупке предлагается группе A, а скидка группе B, то вы должны быть уверены что группа A содержит тех посетителей которые перешли по первому варианту объявлений, а группа B по второму. Т.е. чтобы не получилось так, что перейдя по рекламе на сайт вместо указанного в объявлении подарка посетитель покупатель получит скидку, и наоборот.

Вы также можете проверить различные элементы в сочетании друг с другом. Например, вы можете протестировать вариант новостной рассылки A с целевой страницей A, а вариант новостной рассылки B с целевой страницей B. А потом вы можете протестировать вариант новостной рассылки A с целевой страницей B, и наоборот. Таким образом можно получить более точный результат, если вы получаете смешанные результаты, или если ранее полученные результаты очень близки.

Затраты времени на тестирование

A/B тестирование не быстрый проект. В зависимости от объема трафика который вы получаете, тестирование может занять от нескольких дней до нескольких недель. Для получения более точных результатов не следует запускать сразу несколько различных тестов.

Проведенный недостаточное количество времени тест может дать искаженные результаты, как и в случае недостаточно большой группы посетителей участвующих в тесте. Однако и слишком длительные тесты могут привести к неточным результатам, из-за того, что нельзя предугадать различные переменные возникающие на длительном периоде. Убедитесь что вы в курсе всего что может оказать воздействие на результаты тестирования, таким образом вы сможете определить практически любую статистическую аномалию при рассмотрении конечных результатов тестирования. если вы сомневаетесь, вполне разумно провести повторное тестирование.

Учитывая влияние A/B тестирования на прибыль вашей компании, стоит потратить несколько недель для правильной настройки тестов. Тестируйте одну переменную за раз и давайте каждому из тестов достаточно времени для выполнения.

Можно ли тестировать более одного элемента за раз?

Есть два подхода к этому вопросу. Первый, это тот случай когда вы просто хотите протестировать заголовок и у вас есть три возможных варианта. В этом случае выполняется один тест с разделением посетителей (или получателей, в случае с электронной почтой) на три группы вместо двух, и это, вероятно, все еще считается A/B тестированием. Это более эффективно, чем запуск трех отдельных тестов (сравнение вариантов A с B, B с C, и A с C).

Тестирование более чем одного элемента за раз, например, заголовок и призыв к действию, называется многовариантным тестированием и более сложен в выполнении. Существует много средств проведения многовариантных тестов, но мы пока не будет их рассматривать, т.к. в это статье рассматривается только A/B тестирование.

Источник: A Beginner’s Guide To A/B Testing: An Introduction


Комментариев нет.

Оставить комментарий!

<<

>>

Поиск

© webanalyticsbook.ru, 2010.
При использовании материалов, ссылка на сайт обязательна.