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 a dolgokon, de hol is kezdje?
Először a tartalmát kellene megváltoztatnia? Esetleg inkább más marketingcsatornák kiválasztására kellene összpontosítania? Vagy talán a probléma egyszerűen csak a fogyasztói ízlés változásában rejlik?
Természetesen ezeknek a változtatásoknak a sorban történő kipróbálása időigényes, és nem mindig a legjobb megoldás. Szerencsére létezik 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 már a marketing egyik alapvető stratégiája. Ez a cikk az A/B-tesztelés legjobb gyakorlatait és példáit mutatja be.
👀 Tudta ezt? Manapság számos vezető vállalat évente több mint 10 000 A/B-tesztet hajt végre, amelyek közül sok millió felhasználót von be.
Mi az A/B-tesztelés?
Az A/B-tesztelés két változatot hasonlít össze annak megállapítására, hogy melyik teljesít jobban. Alapelveit az 1920-as években Ronald Fisher statisztikus dolgozta ki, majd az 1960-as és 1970-es években a marketingesek is átvették a kampányaik felhasználói élményének értékelésére.
A modern A/B-tesztelés, ahogyan ma ismerjük, az 1990-es évek elején jelent meg. Bár az alapkoncepciók változatlanok maradtak, a lépték jelentősen megváltozott: 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, hogy azok hogyan segíthetnek 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 különböző változatait, 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: Rendszeres A/B-teszteléssel növelheti a marketingkampányok konverziós arányait
- Egyszerűsítse az elemzést: Könnyedén azonosítsa az olyan mutatókat, mint a felhasználói interakció, a konverziós arányok, a webhely forgalma stb., hogy megkülönböztethesse a tesztek 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 látogatók viselkedését és a konverziókat. Minden ötletet jóvá lehet hagyni vagy el lehet utasítani a tesztfutás során nyert felhasználói betekintések alapján.
Most, hogy már ismeri ennek a tesztelési módszernek az előnyeit, nézzük meg, melyek a megvalósításához szükséges legfontosabb elemek.
Olvassa el még: A 20 legjobb B2B marketing szoftver
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: Határozzon meg egyértelműen egy konkrét állítást a tesztelt változás hatásáról!
- Változatok és kontrollcsoportok: Rendeljen különböző verziókat különálló csoportokhoz, ügyelve arra, hogy a demográfiai jellemzők és a viselkedés tekintetében a eltérések minimálisak legyenek, így elkerülve a torzításokat.
- Minta mérete: A csoportok méretét a várható hatások és a statisztikai szignifikancia alapján állítsa be, 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, értékes következtetések levonásához szükséges adatot gyűjtsön. Végezze a teszteket elég hosszú ideig ahhoz, hogy jelentős mennyiségű adatot gyűjtsön, 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 ki 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 betekintések megszerzését, 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 tudnának felülmúlni a jelenlegi verziót.
A tesztelési hipotézisének:
- Határozza meg egyértelműen a problémát vagy a kihívást
- Javasoljon egy célzott 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: Végezze el a tesztet
Ebben a szakaszban hajtsa végre a kísérletet, és nyerjen betekintést a látogatók viselkedésébe. A weboldal látogatóit véletlenszerűen oszthatja be a kontroll- vagy a variációs csoportba.
Ahogyan azt talán már sejti, az A/B-tesztek végrehajtása pontosságot és koncentrációt igényel – túl sok változó tényező megnehezítheti a terv szerinti haladást.
Az összes adat 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 az ütemterv, 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 az előrehaladás, a teszt eredmények, a konverziós arányok és egyéb lényeges adatok nyomon követéséhez
- Folyamatok optimalizálása: A testreszabott állapotok segítségével folyamatosan nyomon követheti a tesztelés egyes szakaszait, a tervezéstől és az elindítástól egészen az eredmények elemzéséig.
Ezen felül a ClickUp Automations segítségével automatizálhatja a nem produktív feladatokat, és így több időt nyerhet. Létrehozhat automatizálásokat, amelyek bizonyos kiváltó események alapján változtatják meg az állapotokat. Beállíthat olyan kiváltó eseményeket is, amelyekkel AI által generált projektjelentéseket kaphat.
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 adatokból mintázatok rajzolódnak ki.
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 változatok hogyan teljesítettek. Az eredmények értékeléséhez ellenőrizze a statisztikai szignifikanciát. Használja fel mind a sikerekből, mind a 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 elemzésekhez. 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 az üzleti egységeink felé messze nem volt optimális. Új irányítópultjainknak köszönhetően időt takarítunk meg, és az érdekelt felek valós időben hozzáférhetnek a szükséges információkhoz, amikor csak szükségük van rá.
Globális és regionális marketingkampányaink állapotáról és teljesítményéről szóló tájékoztatásunk az üzleti egységeink felé messze nem volt optimális. Új irányítópultjainknak köszönhetően időt takarítunk meg, és az érdekelt felek 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 egyszerűbbé válik. A Chat használatával nem kell átváltania egy másik platformra, 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 jelentéskészítést azáltal, hogy a csevegésekből nyert legfontosabb információkat cselekvésre ösztönző tételekké alakítja, és automatikus összefoglalókat biztosít, hogy az érdekelt felek mindig naprakészek legyenek, még akkor is, ha lemaradtak a korábbi beszélgetésekről. Ez segít biztosítani a jobb szervezettséget és a gyorsabb döntéshozatalt a tesztelési folyamat során.
A/B-tesztelési csomagok marketingesek számára
A megfelelő eszközök nélkül az A/B-tesztelés meglehetősen körülményesnek bizonyulhat. Számos A/B-tesztelő készlet áll rendelkezésre, amelyek leegyszerűsítik a folyamatot.
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-tesztelés elvégzésében 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, fontos megértenie, hogy az A/B-tesztelést különböző kontextusokban is alkalmazhatja.
Íme egy rövid áttekintés ezekről a kontextusokról.
- Weboldal: A tesztek olyan elemek módosítására összpontosítanak, mint például a céloldalak, a forgalom növelése vagy a regisztrációk számának emelése érdekében.
- E-mail: Különböző e-mail-változatokat küldenek különböző célcsoportoknak a kattintási arány javítása vagy a betekintés megszerzése érdekében
- Közösségi média: Elsősorban a digitális marketingben használják a bevétel növelését célzó változatok tesztelésére.
- Mobil: A mobilalkalmazásokra vagy weboldalakra összpontosít a felhasználói elkötelezettség növelése érdekében
Ezekre a kontextusokra épülő esettanulmányokat fogunk megvizsgálni, hogy segítsünk Önnek jobban megérteni 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 alkalmazta 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 a termékek 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 kontrollváltozata:
Megoldás: A csapat úgy fejlesztette tovább a mini kosarat, hogy a tetejére felvette a „Kosárba” gombot, megjeleníttette az áruk árát és az eltávolítás 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 még új szereplő a piacon, aktívan kísérleteznek a weboldalukkal, hogy javítsák termékeiket és szolgáltatásaikat.
Probléma: A ShopClues célja az volt, hogy növelje a honlapjáról érkező látogatók közül a megrendelést leadók arányát. 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 kontrollváltozatuk:
Megoldás: A csapat azt a hipotézist állította fel, hogy a „Nagykereskedelem” kategóriát más kategóriákkal, például a „Super Saver Bazaar”-ral helyettesítik, és a „Nagykereskedelem” gombot a tetejéről balra helyezik 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 forgalmazó 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 kontrollváltozatuk pontosan olyan volt, mint bármelyik másik e-kereskedelmi céloldal.
Megoldás: A weboldal kvalitatív elemzését követően a vállalat olyan üzeneteket helyezett el, amelyek kiemelték fenntartható üzleti gyakorlatukat, különös tekintettel a termékek minőségére.
A variáció a következő oldal lett:
Eredmény: Olyan weboldalak, amelyek üzenetei kiemelik az etikai felelősségvállalást és a fenntarthatóságot. Emellett 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 a havi hírlevél előfizetők számát.
A hírlevélre való feliratkozási oldaluk a következőképpen nézett ki:
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 közötti különbség megdöbbentő 83% 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 is hogyan vonzhatnak több felhasználót
MailerLite
A MailerLite, egy e-mail marketinggel foglalkozó vállalat, rendszeresen végez A/B-teszteket a tárgymezőkkel kapcsolatban, hogy versenyképes maradjon, és meghatározza a leghatékonyabb stratégiákat az ügyfelek elkötelezésére.
Probléma: A csapat azt akarta ellenőrizni, hogy előfizetőik kedvelik-e a csillogó, szakzsargonnal teli tárgymezőket, vagy elegendő-e a világos és tömör információ. Ehhez a kísérlethez egy split-tesztelési hipotézist állítottak fel.
Megoldás: A vállalat különböző célcsoportoknak különböző változatú tárgyakat küldött ki, hogy tesztelje ezt a hipotézist. A teszt sikerének mércéje az volt, hogy a feliratkozók hányszor kattintottak a cikk linkjére az e-mail megnyitása után. Így nézett ki a teszt:
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 marketingstratégiában.
Vestiaire
A Vestiaire egy luxus divatcikkeket kínáló globális piactér.
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 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 1 000 organikus telepítést generáltak a Vestiaire számára. Ezen felül kiválasztották a legjobban teljesítő hirdetési anyagokat, és fizetett hirdetések formájában is elindították őket. Ez több mint 4 000 telepítést eredményezett, miközben a telepítésenkénti költség 50%-kal csökkent.
Palladium Hotel Group
A Palladium Hotel Group egy Spanyolországban alapított luxusszállodalánc. Számos luxusszállodával rendelkezik 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 egyikben a szokásos Advantage+ bevásárlási kampányt alkalmazták, a másikban pedig az Advantage+ bevásárlási kampány mellett licit-szorzókat is használtak. 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 őket.
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 terveiről ismert, amelyek célja a vásárlók családi életének javítása.
Probléma: A márka új célközönségeket akart elérni és növelni akarta online értékesítését.
Megoldás: A La Redoute marketingügynöksége népszerű tartalomkészítőkkel együttműködve olyan stílusú hirdetéseket tervezett, amelyek jól illeszkednek a közösségi média Reels-videóihoz. A tartalomkészítők 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 összehasonlításával, majd átalakította kampányait.
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-ben és a Stories-ban megjelenő megjelenítések számát.
4. Mobil A/B-tesztelési példák
Végül pedig 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 hangszereken játszani.
Probléma: Céljuk az volt, hogy a vásárlási képernyő átalakításával növeljék az eladásaikat. Felismerték, hogy a CTA nem tűnik ki eléggé. Ezen felül a fehér ikonok nem nyújtottak 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 tervekben 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 gyűjtöttek. 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 egyenlő arányban osztották el az egyszerűsített és a dinamikus foglalási rendszer 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 rendszer konverziós aránya között. A dinamikus foglalási rendszer azonban 33%-os növekedést mutatott a konverziók számában.
Az A/B-tesztelés során elkerülendő gyakori hibák
Az A/B-tesztelés jelentős erőfeszítést és erőforrásokat igényel. Frusztráló, ha elkerülhető hibák miatt nem sikerül elérni 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 teljes lefolyását. Mivel az eredményeket valós időben láthatják, gyakran időmegtakarítás céljából elhamarkodott döntéseket hoznak. Ez oda vezethet, hogy a döntések nem teljes körű információkon alapulnak.
Céltalan mutatók kiválasztása
Ha egyszerre túl sok mutatót vizsgál, hamis összefüggéseket fog felismerni. 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 fog észlelni. Arra is kockáztatja, hogy elterelődik a figyelme egy adott változóról, és potenciálisan jelentéktelen változásokat fog figyelni.
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 megkérdőjelezni korábbi megállapításaikat. Ugyanakkor minél több A/B-tesztet hajt végre, annál nagyobb az esélye, hogy az eredmények közül legalább az egyik téves lesz.
Az A/B-tesztelés és a ClickUp segítségével alakítsa át a betekintéseket eredményekké
Az A/B-tesztelés jelentős előnyt biztosíthat Önnek a versenytársaival szemben. Minden sikeres teszt segít abban, hogy közelebb kerüljön ügyfeleihez. Minden egyes iterációval egyre jobban megismeri, mi működik 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. Ezáltal több időd marad azokra a feladatokra, amelyek szellemi erőfeszítést igényelnek.
Az olyan funkciók, mint a ClickUp Chat, hatékonyságnövelőként szolgálhatnak, mivel egyszerre működnek munkaterületként és kommunikációs csatornaként.
Regisztráljon még ma egy ingyenes ClickUp-fiókra, hogy használhassa a kategóriájában legjobb eszközöket, és fellendíthesse vállalkozását!