A minőség nem cselekedet, hanem szokás.
A minőség nem cselekedet, hanem szokás.
Marketingesként valószínűleg legalább egyszer találkozott már ezzel a zavarba ejtő helyzettel: marketingkampánya nem hozza a várt eredményeket, és tudja, hogy változtatnia kell, de hol is kezdje?
Először a tartalmat kellene megváltoztatnia? Esetleg inkább más marketingcsatornák kiválasztására kellene összpontosítania? Vagy talán a probléma egyszerűen csak a fogyasztói ízlés változása?
Természetesen ezeknek a változtatásoknak a sorban történő kipróbálása időigényes, és nem mindig a legjobb megoldás. Szerencsére van egy megoldás, amely lehetővé teszi a különböző lehetőségek 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 stratégiájává vált. Ez a cikk az A/B tesztelés legjobb gyakorlatait és példáit mutatja be.
👀 Tudta? Manapság számos vezető vállalat évente több mint 10 000 A/B tesztet végez, amelyek közül sok millió felhasználót von be.
Mi az A/B tesztelés?
Az A/B tesztelés két változatot hasonlít össze annak megállapítására, melyik teljesít jobban. Elveit az 1920-as években Ronald Fisher statisztikus dolgozta ki, majd az 1960-as és 1970-es években a marketingesek vették át kampányaik felhasználói élményének értékelésére.
A modern A/B-tesztelés, ahogyan ma ismerjük, az 1990-es évek elején jelent meg. Míg az alapkoncepciók változatlanok maradtak, a méretek átalakultak: a tesztek ma már több millió felhasználót érintenek, valós időben futnak és azonnali eredményeket nyújtanak.
Kíváncsi arra, mit nyerhet az A/B teszteléssel? Fedezzük fel az előnyöket, és azt, hogyan segíthetnek azok hatékony döntések meghozatalában vállalkozása számára.
Az A/B tesztelés előnyei
Az A/B tesztelés előnyeinek megértése rávilágít arra, miért elengedhetetlen ez a marketingeszköztárában.
Vessünk egy pillantást a legfontosabb előnyeire.
- Mérje a felhasználói elkötelezettséget: Tesztelje a weboldalak, a cselekvésre ösztönző gombok (CTA-k) és az e-mail tárgyak elemeinek különböző változatát, hogy felmérje azok hatását a felhasználói viselkedésre
- Hozzon adat alapú döntéseket: érjen el statisztikailag szignifikáns eredményeket, és szüntesse meg a találgatásokat a döntéshozatalból
- Növelje a konverziós arányokat: Növelje a marketingkampányok konverziós arányait rendszeres A/B-teszteléssel
- Egyszerűsítse az elemzést: Határozza meg könnyedén az olyan mutatókat, mint a felhasználói interakció, a konverziós arányok, a webhely forgalma stb., hogy könnyen megkülönböztethesse tesztjei sikerét és kudarcát.
- Azonnali eredmények: Gyors eredményeket kaphat a gyorsabb optimalizáláshoz, még kis adathalmazok esetén is
- Teszteljen minden elemet: Tesztelje a címsorokat, a CTA gombokat vagy akár az új funkciókat – hirdetésekben, alkalmazásokban vagy weboldalakon –, hogy javítsa a látogatói viselkedést és a konverziókat. Minden ötletet jóvá lehet hagyni vagy el lehet utasítani a tesztfutásból 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 szoftver
Az A/B tesztelés főbb elemei
Az A/B teszt megtervezése aprólékos folyamat.
A megfelelő eredmények elérése érdekében több fontos tényezőt is figyelembe kell vennie:
- Hipotézis: Határozzon meg egyértelműen egy konkrét állítást a tesztelt változás hatásáról
- Változatok és kontrollcsoportok: Rendeljen különböző verziókat különálló csoportokhoz, ügyelve arra, hogy a demográfiai adatok és a viselkedés tekintetében a lehető legkisebb eltérés legyen, így elkerülve az elfogultságot.
- Minta mérete: Állítsa be a csoportok méretét a várható hatások és a statisztikai szignifikancia alapján, hogy érdemi különbségeket tudjon kimutatni
- Elrejtés: 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 elegendő mennyiségű adatot gyűjtsön, amelyből értékes következtetéseket vonhat le. Végezzen olyan hosszú teszteket, amelyek során elegendő mennyiségű adatot gyűjthet, de kerülje a túlzott időtartamot, 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 szignifikanciát
- Jelentéstételi folyamat: Hozzon létre egy egyszerű módszert az eredmények, a megállapítások és az ajánlások megosztására az érdekelt felekkel, amely elősegítheti 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 magában foglalja a hasznos információk előállítását, például az adatok gyűjtését, a tesztesetek létrehozását és az eredmények elemzését. 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 hipotézist állítson fel.
Kezdje a nagy forgalmú oldalakkal, hogy gyorsan információkat gyűjthessen, és összpontosítson azokra a területekre, ahol magas a kilépési arány. Az olyan módszerek, mint a hőtérképek, a munkamenet-felvételek és a felmérések segítségével feltárhatja a fejlesztésre szoruló területeket.
2. lépés: Hipotézis felállítása
Miután az adatok készen állnak, határozza meg az A/B tesztelés célját. Dolgozzon ki egy hipotézist az új ötletek alapján, és arra vonatkozóan, hogy azok hogyan tudnák felülmúlni a jelenlegi verziót.
A tesztelési hipotézisének:
- Határozza meg egyértelműen a problémát vagy a kihívást
- Javasoljon egy pontos megoldást
- Határozza meg a megoldás várható hatását
3. lépés: Variációk létrehozása
Miután elkészült a hipotézise, 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: Végezze el a tesztet
Ebben a szakaszban futtassa le a kísérletet, és nyerjen betekintést a látogatók viselkedésébe. A weboldal látogatóit véletlenszerűen oszthatja be a kontroll- vagy a variációs csoportba.
Ahogyan azt már valószínűleg sejti, az A/B-tesztelés precíziót és koncentrációt igényel – túl sok változó tényező megnehezítheti a tervhez való ragaszkodást.
Az összes adatának rendszerezése a megfelelő eszközökkel megvalósítható. Az egyik ilyen eszköz a ClickUp, egy sokoldalú projektmenedzsment eszköz, amely optimalizálhatja 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 optimalizálására szolgáló mutatók és még sok más nyomon követését és vizualizálását.
Így egyszerűsítheti az A/B tesztelést ezzel a sablonnal:
- A tesztelési munkafolyamatok szervezése: Használja a lista- és táblázati nézeteket egyéni mezőkkel és állapotokkal, hogy tesztelési kezdeményezései strukturáltak és könnyen kezelhetők legyenek
- Idővonalak megjelenítése: 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 lényeges részletek nyomon követéséhez
- Optimalizálja a folyamatokat: Az egyedi állapotok segítségével mindig naprakész maradhat a tesztelés szakaszairól, a tervezéstől és az elindítástól az eredmények elemzéséig
Ezen felül a ClickUp Automations segítségével automatizálhatja a nem produktív feladatokat, és így több időt nyerhet. Létrehozhat automatizálást az állapotok megváltoztatására bizonyos kiváltó események alapján. Beállíthat olyan kiváltó eseményeket is, amelyekkel AI által generált projektjelentéseket kaphat.
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 tudhatja, hogy az eredmények készen állnak az elemzésre, ha azok statisztikailag szignifikánsak és megbízhatók. Ellenkező esetben nehéz megmondani, hogy a változtatás hatással volt-e vagy sem.
Barátian emlékeztető: Ne siesse el és ne halassza el az eredmények begyűjtését. Ez azért fontos, mert ahhoz, hogy az A/B teszt statisztikailag szignifikáns legyen, meg kell várnia, amíg az adatokban mintázatok jelennek meg.
6. lépés: Elemezze a teszt eredményeit
A kísérlet befejeződött! Most itt az ideje megnézni az eredményeket. Az A/B tesztelő eszköz adatai alapján láthatja, hogy az egyes verziók hogyan teljesítettek. Az eredmények értékeléséhez ellenőrizze a statisztikai szignifikanciát. Használja fel a sikerekből és kudarcokból nyert tanulságokat a jövőbeli tesztek javításához. Ezt a folyamatot követheti minden jövőbeli tesztnél.
ClickUp irányítópultok
Egy másik remek funkció a ClickUp Dashboards. Számos különböző irányítópult-sablont kínál az elemzéshez. Testreszabhatja marketing irányítópultját a konkrét North Star mutatók és KPI-k alapján.
Miután az elemzés elkészült, bemutathatja az információkat az összes érdekelt félnek.
A hatékony kommunikáció itt kulcsfontosságú, mivel előfordulhat, hogy egyes érdekelt feleket nem vont be a folyamatba, és ők kizárólag az elemzésre támaszkodnak a döntéshozatal során.
Globális és regionális marketingkampányaink állapotáról és teljesítményéről való tájékoztatásunk 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 állapotáról és teljesítményéről való tájékoztatásunk 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
Amint elkészültek az eredmények, ossza meg elemzését kollégáival és az érdekelt felekkel. Ez a ClickUp Chat segítségével még könnyebbé válik. A Chat használatával nem kell másik platformra váltania, ha kontextusról vagy egy parkolóról szeretne érdeklődni. Mindez zökkenőmentesen integrálódik a munkafolyamatába.
A ClickUp Chat segítségével központosíthatja az A/B-tesztekkel 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 tételekké alakítja, és automatikus összefoglalókat biztosít, 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
A megfelelő eszközök nélkül az A/B tesztelés nehézkesnek bizonyulhat. Számos A/B tesztelő készlet áll rendelkezésre a folyamat egyszerűsítésére.
Ezek a készletek általában a következőket tartalmazzák:
- A/B tesztelési kézikönyv
- Egy eszköz, amely segít különböző változatokat létrehozni a tesztelni kívánt elemből
- Egy 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.
Olvassa el még: Felfedezés, elemzés, siker: a 10 legjobb piackutatási sablon
A/B tesztelés példái a valós életből
Ideje megnézni néhány gyakorlati példát arra, hogyan segített az A/B tesztelés a vállalatoknak stratégiáik és elemeik fejlesztésében. Mielőtt átnéznénk 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 módosítására összpontosítanak, mint a céloldalak, a forgalom növelése vagy a regisztrációk számának emelése érdekében
- E-mail: Különböző e-mail változatokat küldenek különböző célcsoportoknak a kattintási arányok javítása vagy a betekintés megszerzése érdekében
- Közösségi média: Elsősorban a digitális marketingben használják a bevételek növelését célzó variációk tesztelésére
- Mobil: A mobilalkalmazásokra vagy weboldalakra összpontosít a felhasználói elkötelezettség növelése érdekében
Ezeket a kontextusokat alapul véve esettanulmányokat fogunk megvizsgálni, hogy jobban megérthesse őket.
1. Weboldal-A/B-tesztelési példák
Íme néhány példa olyan vállalkozásokra, amelyek úgy döntöttek, hogy elemeket tesztelnek weboldalaikon.
Grene
A Grene, egy mezőgazdasági termékekre szakosodott lengyel e-kereskedelmi márka, sikeresen végrehajtotta az A/B tesztelést a weboldalán. Az egyik tesztjük során átalakították a mini kosár oldalt a felhasználói élmény javítása érdekében.
Probléma: A Grene csapata több problémát is azonosított a mini kosár oldalán: a felhasználók tévesen azt hitték, hogy a „Ingyenes szállítás” feliratot kattintva további részleteket kaphatnak, nem látták az áruk árait, 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 úgy fejlesztette tovább a mini kosarat, hogy a tetejére felvette a „Kosárba” gombot, megjeleníttette az áruk árait és egy eltávolítási gombot, valamint megnövelte az alsó gomb méretét, hogy az jobban kiemelkedjen a „Ingyenes szállítás” felirat közül. 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 oldal 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 a weboldalukkal, hogy javítsák termékeiket és szolgáltatásaikat.
Probléma: A ShopClues célja az volt, hogy növelje a honlapjukról érkező látogatók számát, akik végül megrendelést is leadnak. A honlap elemeinek elemzése után megállapították, hogy a felső sávban található fő navigációs sáv linkjei jelentős számú kattintást kaptak, különösen a „Nagykereskedelem” szakasz. Rájöttek, hogy hatékonyabb lenne a forgalmat a kategóriaoldalakra irányítani, mint hagyni, hogy a felhasználók a honlapon böngésszenek.
Ez az ő kontroll verziójuk:
Megoldás: A csapat azt a hipotézist állította fel, hogy a „Nagykereskedelem” kategóriát más kategóriákkal, például a „Super Saver Bazaar”-ral helyettesíti, és a „Nagykereskedelem” gombot a tetejéről balra helyezi 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” gombra kattintók arányát.
Beckett Simonon
A Beckett Simonon egy kézzel készített bőrcipőket árusító online áruház. Nagy hangsúlyt fektet az etikus üzleti normákra és a fenntarthatóságra.
Probléma: A vállalat növelni szerette volna konverziós arányait és a fizetett ügyfélszerzés hatékonyságát. A kontroll verziójuk pont olyan volt, mint bármelyik más e-kereskedelmi céloldal.
Megoldás: A weboldal kvalitatív elemzését követően a vállalat olyan üzeneteket helyezett el, amelyek kiemelték fenntartható üzleti gyakorlatukat, és a termékminőségre helyezték a hangsúlyt.
A variáció a következő oldal lett:
Eredmény: Olyan weboldalak, amelyek üzenetei kiemelik az etikai felelősséget és a fenntarthatóságot. Ezenkívül a termékek konverziós aránya 5%-kal nőtt, az éves szinten számított befektetési megtérülés pedig 237%-ot ért el.
World Wildlife Federation
A World Wildlife Federation egy olyan 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: Céljuk az volt, hogy növeljék havi hírlevelük előfizetői számát.
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 középről balra helyezték át, hogy jobban illeszkedjen a felhasználó tekintetének irányához.
Ez volt az általuk létrehozott variáció:
Eredmény: A két változat regisztrációi között óriási, 83%-os különbség volt .
2. E-mailes A/B tesztelési példák
Következik az e-mailes A/B tesztelési forgatókönyv, amely bemutatja, hogy az e-mailekben végrehajtott legegyszerűbb változtatások hogyan vonzhatnak be több felhasználót
MailerLite
A MailerLite, egy e-mail marketinggel foglalkozó vállalat, rendszeresen végez A/B-teszteket a tárgymezőkön, hogy versenyképes maradjon, és meghatározza a leghatékonyabb stratégiákat az ügyfelek bevonására.
Probléma: A csapat azt akarta ellenőrizni, hogy előfizetőik kedvelik-e a csillogó, szakzsargonnal teli tárgyakat, vagy elegendő-e a világos és tömör információ. Ehhez a kísérlethez létrehoztak egy split-tesztelési hipotézist.
Megoldás: A vállalat különböző változatokat küldött ki a tárgy sorokból különböző célcsoportoknak, hogy tesztelje ezt a hipotézist. A teszt sikerének mércéje az volt, hogy hányszor 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 részesítette előnyben.
3. A/B tesztelési példák a közösségi médiában
Ezek a közösségi média esettanulmányok bemutatják, hogyan működik az A/B tesztelés egy digitális marketing stratégiában.
Vestiaire
A Vestiaire egy luxus divatcikkek globális piactere.
Probléma: Szerették volna népszerűsíteni új közvetlen vásárlási funkciójukat a TikTokon. Céljuk az volt továbbá, hogy növeljék ismertségüket a Z generáció körében.
Megoldás: A Vestiaire digitális marketingügynöksége nyolc különböző influencert kért fel arra, hogy a márka céljaival összhangban különböző cselekvésre ösztönző felhívásokkal (CTA-k) ellátott tartalmakat készítsenek. Az ügynökség széles körű kreatív szabadságot biztosított ezeknek az influencereknek, hogy sokféle közösségi média bejegyzést készíthessenek.
Eredmény: Ezek a bejegyzések több mint 1000 organikus telepítést generáltak a Vestiaire számára. Ezen felül kiválasztották a legjobban teljesítő kreatívokat, és fizetett hirdetések formájában is elindították 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 bővítésére a Meta ajánlati szorzó funkciójának és az Advantage+ vásárlási kampányuknak a segítségével.
Megoldás: A/B-tesztet hajtottak végre: az egyiket a szokásos Advantage+ vásárlási kampányukkal, a másikat pedig az Advantage+ vásárlási kampány mellett licit-szorzókkal. Mindkét kampányban fotó- és videohirdetéseket jeleníttettek meg, a hirdetési költségeket egyenlően osztva el. Mindkét kampány promóciós ajánlatokat mutatott be, és az Egyesült Államokban élő felnőtteknek jelenítették meg.
Eredmény: A teszt 15 napig tartott, és a szállodalánc megállapította, hogy az Advantage+ vásárlási kampányai önmagukban működnek a legjobban. 84%-kal magasabb hirdetési megtérülést, 50%-kal alacsonyabb vásárlásonkénti költséget és kétszeres vásárlási számot értek el.
La Redoute
A La Redoute egy francia bútor- és lakberendezési márka, amely stílusos és fenntartható tervezéséről ismert, és amelynek célja a vásárlók családi életének javítása.
Probléma: A márka új közönségeket akart elérni és növelni akarta online értékesítését.
Megoldás: A La Redoute marketingügynöksége népszerű alkotókkal együttműködve olyan stílusú hirdetéseket tervezett, amelyek illeszkednek a közösségi média Reels-videóihoz. Az alkotók vizuális effektusokat, zenét és történetmesélést használtak, hogy a hirdetéseket vonzóvá, azonosulhatóvá és élvezetessé tegyék a célközönség számára.
Az ügynökség ezután elvégezte az A/B tesztelést a szokásos Advantage+ kampányaik és közösségi média hirdetéseik, valamint a stílusos „language of reels” hirdetések között, majd átalakította kampányaikat.
Eredmény: A tartalomalkotók 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 a sztorik megjelenítéseinek 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 eladásaikat. Felismerték, hogy a CTA nem emelkedik ki eléggé. Ezen felül a fehér ikonok nem adtak érdemi információt, és a vízszintes elrendezés sem volt felhasználóbarát.
Így nézett ki a meglévő oldaluk:
Megoldás: Többféle változatot készítettek a vásárlási képernyőhöz, videók vagy idézetek formájában megjelenő ajánlásokkal, és csökkentették a vásárláshoz szükséges kattintások számát. Emellett az új dizájnokban a statisztikák listája függőleges elrendezésű lett:
Eredmény: Az első naptól kezdve szorosan nyomon követték az eredményeket, de az elemzéssel addig vártak, amíg elegendően nagy mintát nem gyűjtöttek össze. Amikor elkészült az elemzés, kiderült, hogy az új dizájn 10%-os növekedést eredményezett a vásárlások számában.
Hospitality Net
A Hospitality Net egy szállásfoglaló rendszer, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy asztali számítógépükön vagy mobil eszközükön keresztül online foglaljanak szállást.
Probléma: A világjárvány után a mobil foglalások száma ugrásszerűen megnőtt. Hogy kihasználják ezt a növekedést, split-tesztet akartak végezni a mobil foglalási rendszerük két változatán, az „egyszerűsített” és a „dinamikus” verzión.
Íme egy rövid összehasonlítás a „leegyszerűsített” és a „dinamikus” foglalási modellekről:
Megoldás: A teszt elvégzéséhez az átirányításos A/B-tesztelést alkalmazták. Az összes munkamenetet egyenlően osztották el az egyszerűsített és a dinamikus foglalási motorok között. A teszt 34 napon át tartott, és ezalatt 113 617 munkamenetből gyűjtöttek adatokat.
Eredmény: A vállalat 10–15%-os különbséget várt a két foglalási rendszer konverziós arányai között. A dinamikus foglalási rendszer azonban 33%-os növekedést mutatott a konverziók terén.
Gyakori A/B tesztelési hibák, amelyeket el kell kerülni
Az A/B tesztelés jelentős erőfeszítést és erőforrásokat igényel. Frusztráló, ha elkerülhető hibák miatt nem éri el a kívánt eredményeket. Vessünk egy pillantást az érdekelt felek által elkövetett néhány gyakori hibára, hogy segítsünk elkerülni azokat.
Elhamarkodott döntések
Sok vezető nem várja meg a teszt lezárulását. Mivel az eredményeket valós időben láthatják, gyakran időmegtakarítás céljából elhamarkodott döntéseket hoznak. Ez oda vezethet, hogy a döntések félkész információkon alapulnak.
Nem célzott mutatók kiválasztása
Ha egyszerre sok mutatót vizsgál, hamis összefüggéseket fog felállítani. Az ideális tesztterv lehetővé teszi, hogy csak a fontos mutatókat válassza ki nyomon követésre. Ha úgy dönt, hogy sok mutatót mér, kockáztatja, hogy véletlenszerű ingadozásokat lát. Arra is kockáztat, hogy elterelődik a figyelme egy adott változóról, és potenciálisan jelentéktelen változásokat vizsgál.
Nem megfelelő újratesztelés
Nem sok vállalat végez újratesztelést. Sokan hajlamosak azt hinni, hogy eredményeik helyesek. Még magas statisztikai szignifikanciával is előfordulhat, hogy egyes eredmények téves pozitívak.
Az újratesztelés végrehajtása meglehetősen bonyolult lehet, mivel a vezetők általában nem akarják aláásni korábbi megállapításaikat. Azonban minél több A/B tesztet hajt végre, annál nagyobb az esélye, hogy legalább az egyik eredménye téves.
Az A/B tesztelés és a ClickUp segítségével alakítsa át a betekintést eredményekké
Az A/B tesztelés jelentős előnyt jelenthet versenytársaival szemben. Minden sikeres teszt segít abban, hogy közelebb kerüljön ügyfeleihez. Minden egyes iterációval rájön, mi működik a legjobban a célközönségénél.
A ClickUp kiterjedt irányítópultokat és sablonokat kínál az A/B tesztelési folyamat optimalizálásához az adatok nyomon követése és az eredmények vizualizálása révén. Ezzel több időt nyerhet azokra a feladatokra, amelyek megkövetelik az agy teljes kapacitását.
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 kategóriájában legjobb eszközöket, és fellendíthesse vállalkozását!