A minőség nem cselekedet, hanem szokás.
A minőség nem cselekedet, hanem szokás.
Marketingesként valószínűleg legalább egyszer már találkozott ezzel a zavarba ejtő helyzettel: marketingkampánya nem hozza a várt eredményeket, és tudja, hogy változtatnia kell, de hol kezdje?
Először a tartalmat kellene megváltoztatnia? Talán inkább más marketingcsatornák kiválasztására kellene összpontosítania. Vagy talán a probléma egyszerűen a fogyasztói ízlés változása.
Természetesen ezeknek a változtatásoknak a soronkénti kipróbálása időigényes és nem mindig a legjobb megoldás. Szerencsére van egy megoldás, amely lehetővé teszi különböző opciók egyidejű tesztelését: az A/B tesztelés.
Az A/B tesztelés egy bevált és kipróbált módszer, amelynek során különböző lehetőségeket tesztelnek egyszerre, hogy összehasonlítsák azok teljesítményét. Kezdetben különböző területeken alkalmazták, ma azonban a marketing egyik alapvető stratégiája. Ez a cikk az A/B tesztelés legjobb gyakorlatait és példáit mutatja be.
👀 Tudta? Ma számos vezető vállalat évente több mint 10 000 A/B tesztet végez, amelyek közül sok millió felhasználót érint.
Mi az A/B tesztelés?
Az A/B tesztelés két változatot hasonlít össze, hogy meghatározza, melyik teljesít jobban. Elveit az 1920-as években Ronald Fisher statisztikus dolgozta ki, majd az 1960-as és 1970-es években a marketingesek is átvették, hogy értékeljék kampányaik felhasználói élményét.
A modern A/B tesztelés, ahogyan azt ma ismerjük, az 1990-es évek elején jelent meg. Míg az alapkoncepció változatlan maradt, a méretarányok átalakultak: a tesztek ma már több millió felhasználót érintenek, valós időben futnak és azonnali eredményeket szolgáltatnak.
Kíváncsi arra, mit nyerhet az A/B teszteléssel? Fedezze fel az előnyöket, és hogyan segíthetnek azok hatékony döntések meghozatalában az üzleti tevékenységében.
Az A/B tesztelés előnyei
Az A/B tesztelés előnyeinek megértése rávilágít arra, miért elengedhetetlen ez a marketingeszközkészletében.
Vessünk egy pillantást a legfontosabb előnyeire.
- Mérje a felhasználói elkötelezettséget: Tesztelje a weboldalak, CTA-k és e-mail tárgyak különböző változatát, hogy megmérje azok hatását a felhasználói viselkedésre.
- Adatokon alapuló döntések meghozatala: Statisztikailag szignifikáns eredmények elérése, a találgatások kiküszöbölése a döntéseiből.
- Növelje a konverziós arányokat: Növelje a marketingkampányok konverziós arányait rendszeres A/B teszteléssel.
- Egyszerűsítse az elemzést: azonosítsa könnyedén az olyan mutatókat, mint a felhasználói interakció, a konverziós arányok, a webhely forgalma stb., hogy megkülönböztesse a tesztek sikerét és kudarcát.
- Azonnali eredmények: Gyors eredmények a gyorsabb optimalizáláshoz, még kis adathalmazok esetén is.
- Teszteljen minden elemet: Tesztelje a címsorokat, a CTA gombokat vagy akár az új funkciókat is – hirdetésekben, alkalmazásokban vagy webhelyeken –, hogy javítsa a látogatók viselkedését és a konverziókat. Minden ötlet jóváhagyható vagy elutasítható a tesztelés során nyert felhasználói betekintés alapján.
Most, hogy már ismeri ennek a tesztelési formának az előnyeit, nézzük meg a megvalósításához szükséges legfontosabb elemeket.
Olvassa el még: A 20 legjobb B2B marketing szoftvereszköz
Az A/B tesztelés legfontosabb elemei
Az A/B teszt megtervezése aprólékos folyamat.
A megfelelő eredmények elérése érdekében több fontos tényezőt is figyelembe kell vennie:
- Hipotézis: Határozza meg egyértelműen, hogy milyen hatással jár a tesztelt változás.
- Változatok és kontrollcsoportok: Különböző változatokat rendeljen különálló csoportokhoz, ügyelve arra, hogy a demográfiai adatok és a viselkedés minimális eltérést mutasson, hogy elkerülje az elfogultságot.
- Minta mérete: A csoportok méretét a várható hatások és a statisztikai szignifikancia alapján állítsa be, hogy jelentősebb különbségeket tudjon kimutatni.
- Blinding: Döntse el, hogy elrejti-e a variációt a résztvevők, a kutatók vagy mindkettő elől, hogy csökkentse az elfogultságot.
- Időtartam: Határozza meg, mennyi időre van szükség ahhoz, hogy olyan adatokat gyűjtsön, amelyek elég jelentősek ahhoz, hogy értékes betekintést nyújtsanak. Végezzen elég hosszú ideig tartó teszteket ahhoz, hogy jelentős mennyiségű adatot gyűjtsön, de kerülje a túlzott hosszúságot, hogy elkerülje az irreleváns hatásokat.
- Elsődleges mutató: Határozzon meg egy mérhető változót, amely közvetlenül tükrözi a hipotézist.
- Másodlagos mutatók: Kövesse nyomon a további mutatókat az eredmények mélyebb megértése érdekében.
- Elemzési módszer: Válasszon egy tesztelési módszert az elemzés elvégzéséhez, hogy meghatározza a statisztikai jelentőséget.
- Jelentési folyamat: Hozzon létre egy egyszerű módszert az eredmények, betekintések és ajánlások megosztására az érdekelt felekkel, amelyek elősegíthetik a jövőbeli tesztek tervezését és a fontos üzleti döntések meghozatalát.
Olvassa el még: Egy marketingmenedzser napja: szakértői betekintés
Most pedig nézzük meg azt a folyamatot, amely ezeket a kulcsfontosságú elemeket egyesíti a gyakorlati teszteléshez.
Az A/B tesztelés folyamata
Az A/B tesztelés során értelmes betekintést nyerhet, például adatokat gyűjthet, teszteseteket hozhat létre és eredményeket elemezhet. Vessünk egy pillantást egy egyszerű keretrendszerre, amelyet minden A/B tesztelési stratégiájához felhasználhat:
1. lépés: Adatok gyűjtése
Használjon olyan eszközöket, mint a Google Analytics, hogy jelentéseket készítsen és minőségi adatok gyűjtésével hipotéziseket fogalmazzon meg.
Kezdje a nagy forgalmú oldalakkal, hogy gyorsan információkat gyűjthessen, és összpontosítson a magas kilépési vagy elhagyási arányú területekre. Az olyan módszerek, mint a hőtérképek, a munkamenet-felvételek és a felmérések feltárhatják a fejlesztésre szoruló területeket.
2. lépés: Hipotézis felállítása
Miután az adatok készen állnak, véglegesítse az A/B tesztelés célját. Dolgozzon ki egy hipotézist az új ötletek alapján, és hogy azok hogyan tudnák felülmúlni a jelenlegi verziót.
A teszt hipotézisének:
- Határozza meg egyértelműen a problémát vagy kihívást
- Javasoljon egy pontos megoldást
- Határozza meg a megoldás várható hatását
3. lépés: Változatok létrehozása
Miután elkészítette a hipotézist, hozzon létre tesztváltozatokat olyan elemek megváltoztatásával, mint a gomb színe, a weboldal szövege vagy a CTA elhelyezkedése. A folyamat egyszerűsítése érdekében használjon vizuális szerkesztővel rendelkező A/B tesztelési eszközöket.
4. lépés: Futtassa a tesztet
Ebben a szakaszban futtassa le kísérletét, és nyerjen betekintést a látogatók viselkedésébe. A webhely látogatóit véletlenszerűen oszthatja be a kontrollcsoportba vagy a variációs csoportba.
Mint azt már valószínűleg sejti, az A/B tesztelés precíziót és koncentrációt igényel – túl sok változó tényező megnehezítheti a terv betartását.
Az összes adatának rendszerezése a megfelelő eszközökkel elvégezhető. Az egyik ilyen eszköz a ClickUp, egy sokoldalú projektmenedzsment eszköz, amely optimalizálja a tesztelési folyamatot. Fedezzük fel együtt a funkcióit!
ClickUp A/B tesztelési sablon
Vegyük például a ClickUp A/B tesztelési sablont. Ez a sablon lehetővé teszi a teszt hatékony nyomon követését, valamint a menetrend, a variációk, a konverziós arány optimalizálásának mutatói és még sok más nyomon követését és vizualizálását.
Így egyszerűsítheti az A/B tesztelést ezzel a sablonnal:
- Tesztelési munkafolyamatok szervezése: Használja a lista- és táblázati nézeteket egyéni mezőkkel és állapotokkal, hogy tesztelési kezdeményezései strukturáltak és könnyen kezelhetők legyenek.
- Idővonalak vizualizálása: A Naptár és az Idővonal nézetek segítségével könnyedén megtervezheti és módosíthatja a kezdési és befejezési dátumokat.
- Kövesse nyomon a legfontosabb mutatókat: Használja az egyéni mezőket a haladás, a teszt eredmények, a konverziós arányok és egyéb fontos részletek nyomon követéséhez.
- Optimalizálja a folyamatokat: Egyedi állapotok segítségével maradjon naprakész a tesztelési szakaszokról, a tervezéstől és elindítástól az eredmények elemzéséig.
Ezenkívül a ClickUp Automations segítségével automatizálhatja a nem produktív feladatokat, és így több időt nyerhet. Létrehozhat automatizálást az állapotok megváltoztatásához bizonyos kiváltó események alapján. Beállíthat kiváltó eseményeket is, hogy AI által generált projektjelentéseket kapjon.
Olvassa el még: A 10 legjobb CRO eszköz a weboldal konverziójának növeléséhez
5. lépés: Várja meg az eredményeket
Hagyja, hogy a kísérlet lefolyjon. Az időtartam a célközönség méretétől függ. Akkor tudja, hogy az eredmények készen állnak az elemzésre, ha azok statisztikailag szignifikánsak és megbízhatóak. Ellenkező esetben nehéz megmondani, hogy a változás hatással volt-e vagy sem.
Barátkozó emlékeztető: Ne siesse el és ne halassza el az eredmények megszerzését. Ez azért fontos, mert ahhoz, hogy az A/B teszt statisztikailag szignifikáns legyen, meg kell várni, amíg az adatokból kirajzolódnak a minták.
6. lépés: Elemezze a teszt eredményeit
A kísérlet befejeződött! Most itt az ideje megnézni az eredményeket. Az A/B tesztelő eszköz adatokat szolgáltat az egyes verziók teljesítményéről. Az eredmények értékeléséhez ellenőrizze a statisztikai jelentőséget. Használja fel a sikerekből és kudarcokból nyert tapasztalatokat a jövőbeli tesztek javításához. Ezt a folyamatot minden jövőbeli tesztnél követheti.
ClickUp műszerfalak
Egy másik remek funkció a ClickUp Dashboards. Számos különböző dashboard sablon áll rendelkezésre az elemzéshez. A Marketing Dashboardot a konkrét North Star mutatók és KPI-k alapján testreszabhatja.
Miután az elemzés elkészült, az információkat bemutathatja az összes érdekelt félnek.
A hatékony kommunikáció itt kulcsfontosságú, mivel előfordulhat, hogy egyes érdekelt felek nem vettek részt a folyamatban, és döntéseiket kizárólag az elemzésre alapozzák.
Globális és regionális marketingkampányaink állapotának és teljesítményének kommunikálása üzleti egységeink felé messze nem volt optimális. Új irányítópultjainknak köszönhetően időt takarítunk meg, és érdekelt feleink valós időben hozzáférhetnek a szükséges információkhoz, amikor csak szükségük van rá.
Globális és regionális marketingkampányaink állapotának és teljesítményének kommunikálása üzleti egységeink felé messze nem volt optimális. Új irányítópultjainknak köszönhetően időt takarítunk meg, és érdekelt feleink valós időben hozzáférhetnek a szükséges információkhoz, amikor csak szükségük van rá.
ClickUp Chat
Miután elkészültek az eredmények, ossza meg elemzését kollégáival és az érdekelt felekkel. Ez még könnyebbé válik a ClickUp Chat segítségével. A Chat használatával nem kell másik platformra váltania, ha kontextusról vagy parkról szeretne érdeklődni. Mindez zökkenőmentesen integrálódik a munkafolyamatába.
A ClickUp Chat segítségével központosíthatja az A/B teszteléssel kapcsolatos kommunikációt, és a beszélgetéseket közvetlenül a feladatokhoz kapcsolhatja a valós idejű együttműködés érdekében.
Megkönnyíti a jelentéstételt azáltal, hogy a legfontosabb csevegési információkat cselekvésre késztető elemekké alakítja, és automatikus összefoglalókat nyújt, hogy az érdekelt felek tájékozottak maradjanak, még akkor is, ha lemaradtak a korábbi beszélgetésekről. Ez segít biztosítani a jobb szervezést és a gyorsabb döntéshozatalt a tesztelési folyamat során.
A/B tesztelési készletek marketingesek számára
Az A/B tesztelés megfelelő eszközök nélkül nehézkesnek bizonyulhat. Számos A/B tesztelő készlet áll rendelkezésre a folyamat egyszerűsítésére.
Ezek a készletek általában a következőket tartalmazzák:
- A/B tesztelés kézikönyv
- Egy eszköz, amely segít különböző verziókat létrehozni a tesztelni kívánt elemből.
- A/B tesztelő eszköz a teszt hatékony megtervezéséhez és kezeléséhez
- Szignifikancia-kalkulátor
- Projektmenedzsment sablonok vagy eszközök a teszt nyomon követéséhez és fejlesztéséhez
Egy ilyen készlet és olyan eszközök használata, mint a ClickUp, segíthet az A/B tesztelésben és az eredmények hatékony kezelésében.
A/B tesztelés példái a való életből
Ideje megnézni néhány gyakorlati példát arra, hogy az A/B tesztelés hogyan segítette a vállalatokat stratégiáik és elemeik fejlesztésében. Mielőtt átnézné ezeket a példákat, meg kell értenie, hogy az A/B tesztelést különböző kontextusokban alkalmazhatja.
Íme egy rövid áttekintés ezekről a kontextusokról.
- Weboldal: A tesztek olyan elemek megváltoztatására összpontosítanak, mint a céloldalak, hogy növeljék a forgalmat vagy a regisztrációk számát.
- E-mail: Különböző e-mail változatokat küldünk különböző célcsoportoknak, hogy javítsuk a kattintási arányokat vagy információkat gyűjtsünk.
- Közösségi média: Elsősorban a digitális marketingben használják a bevétel növelését célzó változatok tesztelésére.
- Mobil: A mobilalkalmazásokra vagy weboldalakra összpontosít, hogy növelje a felhasználói elkötelezettséget.
Ezeket a kontextusokat alapul véve esettanulmányokat vizsgálunk meg, hogy jobban megérthesse őket.
1. Weboldal A/B tesztelési példák
Íme néhány példa olyan vállalkozásokra, amelyek úgy döntöttek, hogy weboldalaikon elemekkel végzett split tesztelést alkalmaznak.
Grene
A Grene, egy lengyel e-kereskedelmi márka, amely mezőgazdasági termékekre specializálódott, sikeresen végrehajtotta az A/B tesztelést a weboldalán. Az egyik tesztjük a mini kosár oldalának átalakítását tartalmazta, hogy javítsák a felhasználói élményt.
Probléma: Grene csapata több problémát is azonosított a mini kosár oldalán: a felhasználók tévesen azt hitték, hogy a „Ingyenes szállítás” feliratra kattintva további részleteket láthatnak, nem látták az áruk költségeit, és le kellett görgetniük az oldalt, hogy megtalálják a „Kosárba” gombot. Ezek a tényezők negatívan befolyásolták a felhasználói élményt és a konverziókat.
Így nézett ki ennek az oldalnak a kontroll verziója:
Megoldás: A csapat javította a mini kosarat azzal, hogy a tetejére felvett egy „Kosárba” gombot, megjeleníti az áruk költségeit és egy eltávolító gombot, valamint megnövelte az alsó gomb méretét, hogy jobban kiemelkedjen a „Ingyenes szállítás” feliratból. Ezek a változtatások a navigáció és az általános felhasználói élmény javítását célozták.
Így nézett ki a variációjuk:
Eredmény: A Grene jelentős eredményeket ért el, például nőtt a kosár oldalak látogatásainak száma, a konverziós arány 1,83%-ról 1,96%-ra emelkedett, és a teljes vásárlási mennyiség kétszeresére nőtt.
ShopClues
A ShopClues, egy feltörekvő indiai e-kereskedelmi ruházati márka, olyan óriásokkal versenyez, mint a Flipkart és az Amazon. Annak ellenére, hogy új szereplő a piacon, aktívan kísérletezik weboldalukkal, hogy javítsák termékeiket és szolgáltatásaikat.
Probléma: A ShopClues célja az volt, hogy növelje a honlapjukról érkező látogatások számát. A honlap elemeinek elemzése után megállapították, hogy a felső sávban található fő navigációs sáv linkjei jelentős kattintásszámot generáltak, különösen a Nagykereskedelem részleg. Rájöttek, hogy a forgalmat a kategóriaoldalakra irányítani hatékonyabb lenne, mint hagyni, hogy a felhasználók a honlapon böngésszenek.
Ez az ellenőrző verziójuk:
Megoldás: A csapat felvetette, hogy a „Nagykereskedelem” kategóriát más kategóriákkal, például a „Super Saver Bazaar” kategóriával helyettesítsék, és a „Nagykereskedelem” gombot a tetejéről balra helyezzék át. A cél az volt, hogy javítsák a vizuális összhangot, és hatékonyabban irányítsák a látogatókat a kategóriaoldalakra.
Így döntöttek az oldal átalakításáról:
Eredmény: Ez a teszt 26%-kal növelte a látogatások és megrendelések arányát, és javította a „Nagykereskedelem” gomb kattintási arányát.
Beckett Simonon
A Beckett Simonon egy kézzel készített bőrcipőket árusító online áruház. Gondosan ügyel etikai üzleti normáira és a fenntarthatóságra.
Probléma: A vállalat növelni akarta konverziós arányait és fizetett akvizíciós hatékonyságát. Kontroll verziójuk ugyanolyan volt, mint bármelyik másik e-kereskedelmi céloldal.
Megoldás: A weboldal kvalitatív elemzése után a vállalat olyan üzeneteket tett közzé, amelyek kiemelték fenntartható üzleti gyakorlatát, és a termékminőségre helyezték a hangsúlyt.
A változat a következő oldalon jelent meg:
Eredmény: Az etikai felelősséget és a fenntarthatóságot hangsúlyozó üzenetekkel ellátott weboldalak. Emellett a termékek konverziós aránya 5%-kal nőtt, az éves befektetési megtérülés pedig 237%-ot ért el.
World Wildlife Federation
A World Wildlife Federation egy nem kormányzati szervezet, amely a vadon élő állatok és a veszélyeztetett fajok védelmét tűzte ki célul. Emellett olyan jelentősebb globális fenyegetésekkel is foglalkozik, mint az éghajlatváltozás, az élelmiszer- és vízhiány stb.
Probléma: A havi hírlevél előfizetési arány növelésére akartak összpontosítani.
A hírlevél feliratkozási oldaluk a következő volt:
Megoldás: A csapat két egyszerű változtatást hajtott végre a regisztrációs űrlapon: a jobb oldalon hozzáadtak egy hírlevél-előnézetet, hogy a felhasználók jobban megértsék, mire iratkoznak fel, és a CTA gombot a közepéről balra helyezték át, hogy jobban illeszkedjen a felhasználók vizuális útjához.
Ez volt az általuk létrehozott változat:
Eredmény: A két változat regisztrációi között óriási, 83%-os különbség volt .
2. E-mailes A/B tesztelési példák
Következőként az e-mailes A/B tesztelés forgatókönyvét mutatjuk be, amely bemutatja, hogy az e-mailekben végzett legegyszerűbb változtatások hogyan vonzhatnak több felhasználót.
MailerLite
A MailerLite, egy e-mail marketinggel foglalkozó vállalat, rendszeresen végez A/B tesztelést a tárgymezőkkel kapcsolatban, hogy versenyképes maradjon és meghatározza a leghatékonyabb stratégiákat az elkötelezettség növelése érdekében.
Probléma: A csapat meg akarta vizsgálni, hogy előfizetőik inkább a csillogó, szakzsargonnal teli tárgyvonalakat kedvelik-e, vagy elegendő-e a világos és tömör információ. Ehhez a kísérlethez egy split-teszt hipotézist állítottak fel.
Megoldás: A vállalat különböző változatokat küldött ki a tárgy sorokból a különböző célközönségeknek, hogy tesztelje ezt a hipotézist. A teszt sikerét az határozta meg, hogy hányan kattintottak a cikk linkjére, miután a feliratkozók megnyitották az e-mailt. Így nézett ki:
Eredmény: A kísérletből egyértelműen kiderült, hogy a közönség a világos és tömör tárgyakat részesíti előnyben.
3. A/B tesztelési példák a közösségi médiában
Ezek a közösségi média esettanulmányok bemutatják, hogyan működik az A/B tesztelés a digitális marketing stratégiában.
Vestiaire
A Vestiaire egy luxus divatcikkek globális piactere.
Probléma: Szerették volna népszerűsíteni új közvetlen vásárlási funkciójukat a TikTokon. Emellett céljuk volt, hogy növeljék ismertségüket a Z generáció körében.
Megoldás: A Vestiaire digitális marketingügynöksége nyolc különböző influencert kért fel, hogy a márka céljaival összhangban különböző CTA-kkal ellátott tartalmakat hozzanak létre. Az ügynökség ezeknek az influencereknek széles körű kreatív szabadságot biztosított, hogy különböző közösségi média bejegyzéseket készítsenek.
Eredmény: Ezek a bejegyzések több mint 1000 organikus telepítést eredményeztek a Vestiaire számára. Ezenkívül kiválasztották a legjobban teljesítő kreatív anyagokat, és fizetett hirdetések formájában kezdték el futtatni őket. Ez több mint 4000 telepítést eredményezett, miközben a telepítésenkénti költség 50%-kal csökkent.
Palladium Hotel Group
A Palladium Hotel Group egy Spanyolországban alapított luxusszállodalánc. Számos luxusszállodával rendelkeznek világszerte, amelyek első osztályú szolgáltatásokat nyújtanak vendégeiknek.
Probléma: Kísérletet akartak tenni vállalkozásuk növekedésének elősegítésére a Meta ajánlat-szorzó funkciójának és Advantage+ vásárlási kampányuknak a segítségével.
Megoldás: A/B tesztet futtattak, az egyiket a szokásos Advantage+ bevásárlási kampánnyal, a másikat pedig az Advantage+ bevásárlási kampány mellett ajánlat-szorzókkal. Mindkét kampány fotó- és videohirdetéseket futtatott, egyenlően elosztott hirdetési kiadásokkal. Mindkét kampány promóciós ajánlatokat mutatott be, és felnőtteknek mutatták be az Egyesült Államokban.
Eredmény: A teszt 15 napig tartott, és a szállodalánc megállapította, hogy Advantage+ vásárlási kampányaik önmagukban működnek a legjobban. 84%-kal magasabb hirdetési megtérülést, 50%-kal alacsonyabb vásárlási költséget és kétszeres vásárlási számot értek el.
La Redoute
A La Redoute egy francia bútor- és lakberendezési márka, amely stílusos és fenntartható terveiről ismert, amelyek célja a vásárlók családi életének javítása.
Probléma: A márka új közönségeket akart elérni és online értékesítését növelni.
Megoldás: A La Redoute marketingügynöksége népszerű alkotókkal együttműködve olyan hirdetéseket tervezett, amelyek stílusa illeszkedik a közösségi média videóklipjeihez. Az alkotók vizuális effektusokat, zenét és történetmesélést használtak, hogy a hirdetések vonzóak, azonosulhatóak és élvezetesek legyenek a célközönség számára.
Az ügynökség ezután elvégezte az A/B tesztelést a szokásos Advantage+ kampányaira és közösségi média hirdetéseire, összehasonlítva azokat a stílusos „language of reels” hirdetésekkel, majd átalakította kampányait.
Eredmény: A kreatívok által készített hirdetések növelték a La Redoute közösségi média jelenlétét és eladásait. 35 nap alatt a „reels nyelvén” készült hirdetések 51%-kal növelték a hirdetési kiadások megtérülését, 35%-kal több vásárlást eredményeztek, 26%-kal csökkentették a vásárlásonkénti költséget, és 37%-kal növelték a reels és stories megjelenítések számát.
4. Mobil A/B tesztelési példák
Végül, íme néhány példa a mobilalkalmazásokban és a mobilra optimalizált weboldalakon végzett split tesztelésre.
Egyszerűen
A Simply egy mobilalkalmazás, amely segít az embereknek szórakoztató és egyszerű módon megtanulni különböző hangszereket.
Probléma: Céljuk az volt, hogy a vásárlási képernyő átalakításával növeljék az eladásokat. A felismert potenciális probléma az volt, hogy a CTA nem volt elég feltűnő. Ezenkívül a fehér ikonok nem adtak értelmes információkat, és a vízszintes elrendezés sem volt felhasználóbarát.
Így nézett ki a meglévő oldaluk:
Megoldás: Többféle opciót hoztak létre a vásárlási képernyőn, videók vagy idézetek formájában megjelenő ajánlásokkal, és csökkentették a vásárláshoz szükséges kattintások számát. Emellett az új dizájnban a betekintések listája vertikális elrendezésű volt:
Eredmény: Az első naptól kezdve szorosan figyelemmel kísérték az eredményeket, de az elemzéssel várták, amíg elegendő mintát gyűjtöttek. Amikor elkészült az elemzés, kiderült, hogy az új dizájn 10%-kal növelte a vásárlások számát.
Hospitality Net
A Hospitality Net egy szállásfoglaló motor, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy asztali számítógépükön vagy mobil eszközükön keresztül online foglaljanak szállást.
Probléma: A világjárvány után a mobilos foglalások száma ugrásszerűen megnőtt. Hogy kihasználják ezt a növekedést, két változatot akartak tesztelni mobilos foglalási rendszerükből: az „egyszerűsített” és a „dinamikus” változatot.
Íme egy rövid összehasonlítás a „egyszerűsített” és a „dinamikus” foglalási modellekről:
Megoldás: A teszt elvégzéséhez az átirányításos A/B tesztelést használták. Az összes munkamenet egyenlően oszlott meg az egyszerűsített és a dinamikus foglalási motorok között. A teszt 34 napon át zajlott, és ezalatt 113 617 munkamenetből gyűjtöttek adatokat.
Eredmény: A vállalat 10-15%-os különbséget várt a két foglalási motor konverziós aránya között. A dinamikus foglalási motor azonban 33%-os növekedést mutatott a konverziókban.
Gyakori A/B tesztelési hibák, amelyeket el kell kerülni
Az A/B tesztelés jelentős erőfeszítést és erőforrásokat igényel. Frusztráló, ha elkerülhető hibák miatt nem sikerül elérni a kívánt eredményeket. Vessünk egy pillantást néhány gyakori hibára, amelyet az érintettek elkövetnek, hogy segítsünk Önnek elkerülni azokat.
Elhamarkodott döntések
Sok vezető nem várja meg a teszt teljes lefolytatását. Mivel az eredményeket valós időben láthatják, gyakran időmegtakarítás céljából elhamarkodott döntéseket hoznak. Ez oda vezethet, hogy a döntések félkész információkon alapulnak.
Fókuszálatlan mutatók kiválasztása
Ha egyszerre több mutatót is figyel, hamis összefüggéseket fog keresni. Az ideális tesztterv lehetővé teszi, hogy csak a fontos mutatókat válassza ki nyomon követésre. Ha úgy dönt, hogy több mutatót is mér, akkor kockáztatja, hogy véletlenszerű ingadozásokat fog látni. Emellett azt is kockáztatja, hogy eltereli a figyelmét egy adott változóról, és potenciálisan jelentéktelen változásokat fog figyelni.
Nem megfelelő újratesztelés
Nem sok vállalat végez újratesztelést. Sokuk hajlamos azt hinni, hogy eredményeik helyesek. Még nagy statisztikai szignifikancia esetén is előfordulhat, hogy egyes eredmények téves pozitívak.
Az újratesztelés végrehajtása meglehetősen bonyolult lehet, mivel a vezetők általában nem szeretnék aláásni korábbi eredményeiket. Azonban minél több A/B tesztet végez, annál nagyobb az esélye, hogy legalább az egyik eredménye hibás.
Az A/B tesztelés és a ClickUp segítségével alakítsa át az ismereteket hatékonysággá
Az A/B tesztelés jelentős előnyt jelenthet versenytársaival szemben. Minden sikeres teszt közelebb viszi Önt ügyfeleihez. Minden egyes iterációval megtalálja, mi működik a legjobban a célközönségénél.
A ClickUp hatalmas irányítópultokat és sablonokat kínál az A/B tesztelési folyamat optimalizálásához azáltal, hogy figyelemmel kíséri az eredményeket és vizualizálja azokat. Ezáltal több időd marad az agyadra igényt tartó feladatokra koncentrálni.
Az olyan funkciók, mint a ClickUp Chat, hatékonyságnövelőként működnek, mivel munkaterületként és kommunikációs csatornaként is szolgálnak.
Regisztráljon még ma egy ingyenes ClickUp-fiókra, hogy használhassa a legjobb eszközöket és fellendíthesse vállalkozását!