Jakość to nie jednorazowe działanie, to nawyk.
Jakość to nie jednorazowe działanie, to nawyk.
Jako specjalista ds. marketingu zapewne przynajmniej raz spotkałeś się z tą kłopotliwą sytuacją: Twoja kampania marketingowa nie przynosi oczekiwanych wyników i wiesz, że musisz coś zmienić, ale od czego zacząć?
Czy najpierw należy zmienić zawartość? Być może należy raczej skupić się na wyborze innych kanałów marketingowych. A może problemem są po prostu zmieniające się upodobania konsumentów.
Oczywiście wypróbowywanie wielu z tych zmian jedna po drugiej jest czasochłonne i nie zawsze stanowi najlepszy wybór. Na szczęście istnieje rozwiązanie, które pozwala testować różne opcje jednocześnie — testy A/B.
Testy A/B to ugruntowana i sprawdzona metodologia polegająca na jednoczesnym testowaniu różnych opcji w celu porównania ich skuteczności. Początkowo stosowana w różnych dziedzinach, obecnie stanowi podstawową strategię marketingową. W niniejszym artykule omówiono najlepsze praktyki i przykłady testów A/B.
👀 Czy wiesz, że... Obecnie kilka wiodących firm przeprowadza rocznie ponad 10 000 testów A/B, z których wiele angażuje miliony użytkowników.
Czym są testy A/B?
Testy A/B polegają na porównaniu dwóch wersji danego elementu w celu ustalenia, która z nich działa lepiej. Ich zasady zostały sformułowane w latach 20. XX wieku przez statystyka Ronalda Fishera, a następnie przyjęte przez specjalistów ds. marketingu w latach 60. i 70. XX wieku w celu oceny doświadczeń użytkowników związanych z prowadzonymi kampaniami.
Współczesne testy A/B, w formie, jaką znamy dzisiaj, pojawiły się na początku lat 90. Chociaż podstawowe zasady pozostały niezmienne, skala tych testów uległa zmianie — obecnie obejmują one miliony użytkowników, są przeprowadzane w czasie rzeczywistym i dostarczają natychmiastowe wyniki.
Zastanawiasz się, jakie korzyści przyniosą Ci testy A/B? Przyjrzyjmy się ich zaletom i temu, jak mogą one pomóc w podejmowaniu trafnych decyzji dla Twojej firmy.
Korzyści płynące z testów A/B
Zrozumienie korzyści płynących z testów A/B pozwala dostrzec, dlaczego są one niezbędnym elementem Twojego zestawu narzędzi marketingowych.
Przyjrzyjmy się jego kluczowym zaletom.
- Mierz zaangażowanie użytkowników: Testuj różne wersje elementów, takich jak strony internetowe, wezwania do działania (CTA) i tematy wiadomości e-mail, aby zmierzyć ich wpływ na zachowanie użytkowników
- Podejmuj decyzje oparte na danych: Osiągaj wyniki istotne statystycznie, eliminując domysły z procesu podejmowania decyzji
- Zwiększ współczynniki konwersji: Zwiększ współczynniki konwersji w kampaniach marketingowych dzięki regularnym testom A/B
- Uprość analizę: z łatwością identyfikuj wskaźniki, takie jak interakcje użytkowników, współczynniki konwersji, ruch na stronie itp., aby odróżnić powodzenie testów od ich nieudanych wyników
- Uzyskaj natychmiastowe wyniki: Uzyskaj szybkie wyniki, które pozwolą na szybszą optymalizację nawet przy niewielkich zbiorach danych
- Testuj wszystkie elementy: Testuj nagłówki, przyciski CTA, a nawet nowe funkcje — w reklamach, aplikacjach czy na stronach internetowych — aby poprawić zachowania odwiedzających i zwiększyć konwersję. Każdy pomysł można zatwierdzić lub odrzucić na podstawie wniosków dotyczących użytkowników uzyskanych w wyniku przeprowadzonego testu.
Skoro już znasz korzyści płynące z tej formy testowania, przyjrzyjmy się kluczowym elementom niezbędnym do jej wdrożenia.
Zobacz też: 20 najlepszych narzędzi do marketingu B2B
Kluczowe elementy testów A/B
Opracowanie testu A/B to proces wymagający dużej staranności.
Aby osiągnąć odpowiednie wyniki, należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych elementów:
- Hipoteza: Jasno sformułuj konkretne stwierdzenie dotyczące wpływu testowanej zmiany
- Grupy eksperymentalne i kontrolne: Przypisz różne wersje do oddzielnych grup, dbając o minimalne różnice w danych demograficznych i zachowaniach, aby uniknąć błędu systematycznego
- Wielkość próby: Ustal wielkość grup na podstawie oczekiwanych efektów i istotności statystycznej, aby wykryć znaczące różnice
- Ślepy test: Zdecyduj, czy ukryć wariant przed uczestnikami, badaczami, czy przed obiema grupami, aby ograniczyć stronniczość
- Czas trwania: Określ, ile czasu zajmie zebranie danych wystarczająco istotnych, aby uzyskać wartościowe wnioski. Przeprowadzaj testy wystarczająco długo, aby zebrać znaczną ilość danych, ale unikaj przedłużania ich, aby zapobiec wpływom nieistotnym dla badania.
- Główny wskaźnik: Zdefiniuj mierzalną zmienną, która bezpośrednio odzwierciedla hipotezę
- Wskaźniki dodatkowe: Śledź dodatkowe wskaźniki, aby uzyskać głębszy wgląd w wyniki
- Metoda analizy: Wybierz metodę testowania, aby przeprowadzić analizę mającą na celu określenie istotności statystycznej
- Proces raportowania: Ustal prosty sposób udostępniania wyników, wniosków i zaleceń interesariuszom, który może pomóc w planowaniu przyszłych testów i podejmowaniu ważnych decyzji biznesowych.
Przeczytaj również: Dzień z życia menedżera ds. marketingu: spostrzeżenia ekspertów
Teraz przyjrzyjmy się procesowi, który łączy wszystkie te kluczowe elementy w celu przeprowadzenia praktycznych testów.
Proces testów A/B
Testy A/B polegają na uzyskiwaniu istotnych wniosków, takich jak gromadzenie danych, tworzenie scenariuszy testowych i analiza wyników. Przyjrzyjmy się prostemu schematowi, który możesz wykorzystać we wszystkich swoich strategiach testów A/B:
Krok 1: Zbierz dane
Korzystaj z narzędzi takich jak Google Analytics, aby generować raporty i formułować hipotezy na podstawie zebranych danych wysokiej jakości.
Zacznij od stron o dużym natężeniu ruchu, aby szybko zebrać informacje, skupiając się na obszarach o wysokim wskaźniku odrzuceń lub rezygnacji. Metody takie jak mapy cieplne, nagrania sesji i ankiety mogą wskazać obszary wymagające poprawy.
Krok 2: Sformułuj hipotezę
Mając już przygotowane dane, ustal ostateczny cel testów A/B. Opracuj hipotezę w oparciu o nowe pomysły i to, w jaki sposób mogą one przewyższyć obecną wersję.
Twoja hipoteza testowa powinna:
- Jasno określ problem lub wyzwanie
- Zaproponuj precyzyjne rozwiązanie
- Określ oczekiwany wpływ rozwiązania
Krok 3: Stwórz warianty
Mając gotową hipotezę, stwórz warianty testowe, zmieniając takie elementy, jak kolor przycisku, treść strony internetowej czy rozmieszczenie wezwania do działania (CTA). Aby uprościć ten proces, skorzystaj z narzędzi do testów A/B wyposażonych w redaktorów wizualnych.
Krok 4: Przeprowadź test
Na tym etapie przeprowadź eksperyment, uzyskując wnioski na podstawie zachowań odwiedzających. Możesz losowo przydzielać odwiedzających stronę do próbki grupy kontrolnej lub próbki grupy testowej.
Jak zapewne już zauważyłeś, przeprowadzanie testów A/B wymaga precyzji i skupienia — zbyt wiele zmiennych czynników może utrudniać utrzymanie właściwego kierunku działań.
Porządkowanie wszystkich danych jest możliwe dzięki odpowiednim narzędziom. Jednym z nich jest ClickUp – wszechstronne narzędzie do zarządzania projektami, które może zoptymalizować proces testowania. Przyjrzyjmy się razem jego funkcjom.
Szablon testów A/B w ClickUp
Weźmy na przykład szablon testów A/B ClickUp. Szablon ten pozwala efektywnie monitorować testy oraz śledzić i wizualizować harmonogram, warianty, wskaźniki optymalizacji współczynnika konwersji i wiele więcej.
Oto, jak możesz uprościć przeprowadzanie testów A/B dzięki temu szablonowi:
- Organizuj cykle pracy testowania: Korzystaj z widoków listy i tablicy wraz z polami niestandardowymi i statusami, aby Twoje inicjatywy testowe były uporządkowane i łatwe w zarządzaniu
- Wizualizacja osi czasu: Łatwe planowanie i dostosowywanie dat rozpoczęcia i dat końcowych dzięki widokom kalendarza i osi czasu
- Śledź kluczowe wskaźniki: Korzystaj z pól niestandardowych, aby monitorować postępy, wyniki testów, współczynniki konwersji i inne istotne dane
- Optymalizuj procesy: Bądź na bieżąco z etapami testów dzięki niestandardowym statusom — od planowania i uruchomienia po analizę wyników
Ponadto możesz skorzystać z automatyzacji ClickUp, aby zautomatyzować nieproduktywne zadania i zyskać więcej czasu. Możesz stworzyć automatyzację zmieniającą statusy na podstawie określonych wyzwalaczy. Możesz również skonfigurować wyzwalacze, aby otrzymywać generowane przez AI raporty projektowe.
Przeczytaj również: 10 najlepszych narzędzi CRO zwiększających konwersję na stronie internetowej
Krok 5: Poczekaj na wyniki
Pozwól, aby eksperyment przebiegał swoim torem. Czas trwania zależy od wielkości grupy docelowej. Będziesz wiedzieć, że wyniki są gotowe do analizy, gdy będą statystycznie istotne i wiarygodne. W przeciwnym razie trudno jest stwierdzić, czy wprowadzona zmiana przyniosła efekt, czy nie.
Przyjazne przypomnienie: Nie spiesz się ani nie zwlekaj z uzyskaniem wyników. Ma to kluczowe znaczenie, ponieważ aby test A/B był statystycznie istotny, musisz poczekać, aż dane wykażą pewne wzorce.
Krok 6: Przeanalizuj wyniki testów
Eksperyment zakończony! Teraz nadszedł czas, aby zapoznać się z wynikami. Twoje narzędzie do testów A/B dostarcza danych dotyczących wyników każdej z wersji. Aby ocenić wyniki, sprawdź, czy są one statystycznie istotne. Wykorzystaj wnioski płynące zarówno z powodzeń, jak i porażek, aby udoskonalić przyszłe testy. Możesz stosować ten proces przy wszystkich przyszłych testach.
Panele kontrolne ClickUp
Kolejną świetną funkcją są panele kontrolne ClickUp. Oferują one szeroki wybór szablonów paneli kontrolnych do analizy. Możesz dostosować swój panel marketingowy w oparciu o konkretne wskaźniki North Star i KPI.
Gdy analiza będzie gotowa, możesz przedstawić te informacje wszystkim zainteresowanym stronom.
Kluczowa jest tu skuteczna komunikacja, ponieważ być może nie zaangażowałeś niektórych interesariuszy w ten proces, a oni będą opierać się wyłącznie na analizie przy podejmowaniu decyzji.
Przekazywanie informacji o statusie i wynikach naszych globalnych i regionalnych kampanii marketingowych do poszczególnych jednostek biznesowych dalekie było od ideału. Dzięki naszym nowym pulpitom nawigacyjnym oszczędzamy czas, a nasi interesariusze mają dostęp w czasie rzeczywistym do potrzebnych informacji, kiedy tylko ich potrzebują.
Przekazywanie informacji o statusie i wynikach naszych globalnych i regionalnych kampanii marketingowych do poszczególnych jednostek biznesowych dalekie było od ideału. Dzięki naszym nowym pulpitom nawigacyjnym oszczędzamy czas, a nasi interesariusze mają dostęp w czasie rzeczywistym do potrzebnych informacji, kiedy tylko ich potrzebują.
Czat ClickUp
Gdy wyniki będą już gotowe, udostępnij swoją analizę współpracownikom i interesariuszom. Dzięki ClickUp Chat może to być jeszcze łatwiejsze. Dzięki Chatowi nie musisz przełączać się na inną platformę, aby zapytać o kontekst lub szczegół. Wszystko jest płynnie zintegrowane z Twoim cyklem pracy.
Czat ClickUp pozwala scentralizować komunikację dotyczącą testów A/B, łącząc dyskusje bezpośrednio z zadaniami, co umożliwia współpracę w czasie rzeczywistym.
Ułatwia raportowanie poprzez przekształcanie kluczowych wniosków z czatów w konkretne elementy oraz zapewnia automatyczne podsumowania, dzięki którym interesariusze są na bieżąco, nawet jeśli przegapili wcześniejsze rozmowy. Pomaga to zapewnić lepszą organizację i szybsze podejmowanie decyzji w trakcie całego procesu testowania.
Zestawy do testów A/B dla specjalistów ds. marketingu
Testy A/B mogą okazać się uciążliwe bez odpowiednich narzędzi. Dostępnych jest kilka zestawów do testów A/B, które upraszczają ten proces.
Zestawy te zazwyczaj zawierają następujące elementy:
- Podręcznik testów A/B
- Narzędzie pomagające w tworzeniu różnych wersji elementu, który chcesz przetestować
- Narzędzie do testów A/B, które pozwala skutecznie projektować testy i zarządzać nimi
- Kalkulator istotności statystycznej
- Szablony do zarządzania projektami lub narzędzia do śledzenia i ulepszania testów
Korzystanie z takiego zestawu oraz narzędzi takich jak ClickUp może pomóc Ci w przeprowadzaniu testów A/B Twoich cykli pracy i efektywnym zarządzaniu wynikami.
Przeczytaj również: Odkrywaj, analizuj, osiągaj sukces: 10 najlepszych szablonów badań rynkowych
Przykłady testów A/B z praktyki
Czas przyjrzeć się praktycznym przykładom tego, jak testy A/B pomogły firmom udoskonalić ich strategie i poszczególne elementy. Zanim przejdziesz do tych przykładów, musisz zrozumieć, że testy A/B można stosować w różnych kontekstach.
Oto krótki przegląd tych kontekstów.
- Strona internetowa: Testy skupiają się na modyfikowaniu elementów, takich jak strony docelowe, w celu zwiększenia ruchu lub liczby rejestracji
- E-mail: Różne wersje wiadomości e-mail są wysyłane do odrębnych grup odbiorców w celu poprawy współczynnika klikalności lub zebrania informacji.
- Media społecznościowe: Wykorzystywane przede wszystkim w marketingu cyfrowym do testowania wariantów mających na celu zwiększenie przychodów
- Urządzenia mobilne: Skupia się na aplikacjach mobilnych lub stronach internetowych w celu zwiększenia zaangażowania użytkowników
Przyjrzymy się studiom przypadków opartym na tych kontekstach, aby pomóc Ci je lepiej zrozumieć.
1. Przykłady testów A/B na stronach internetowych
Oto kilka przykładów firm, które zdecydowały się przeprowadzić testy A/B poszczególnych elementów na swoich stronach internetowych.
Grene
Grene, polska marka e-commerce specjalizująca się w produktach rolniczych, osiągnęła powodzenie w wdrożeniu testów A/B na swojej stronie internetowej. Jednym z przeprowadzonych testów była przebudowa strony z mini koszykiem w celu poprawy komfortu użytkowania.
Problem: Zespół firmy Grene zidentyfikował kilka problemów na stronie mini koszyka: użytkownicy błędnie sądzili, że etykieta „Bezpłatna dostawa” jest klikalna i pozwala uzyskać więcej szczegółów, nie widzieli cen elementów oraz musieli przewijać stronę w dół, aby znaleźć przycisk „Przejdź do koszyka”. Czynniki te negatywnie wpływały na komfort użytkowania i współczynnik konwersji.
Tak wyglądała wersja kontrolna tej strony:
Rozwiązanie: Zespół ulepszył mini koszyk, dodając u góry przycisk „Przejdź do koszyka”, wyświetlając ceny elementów oraz przycisk usuwania, a także zwiększając rozmiar dolnego przycisku, aby wyróżniał się na tle etykiety „Bezpłatna dostawa”. Zmiany te miały na celu poprawę nawigacji i ogólnego komfortu użytkowania.
Tak wyglądała ich wersja alternatywna:
Wynik: Firma Grene odnotowała znaczące wyniki, takie jak wzrost liczby odwiedzin strony koszyka, ogólny wzrost współczynnika konwersji z 1,83% do 1,96% oraz dwukrotny wzrost całkowitej ilości zakupionych produktów.
ShopClues
ShopClues, wschodząca indyjska marka odzieżowa działająca w branży e-commerce, konkuruje z gigantami takimi jak Flipkart i Amazon. Mimo że jest to nowa firma, aktywnie eksperymentuje ze swoją stroną internetową, aby ulepszać swoje produkty i usługi.
Problem: Firma ShopClues chciała zwiększyć współczynnik konwersji odwiedzin na zamówienia na swojej stronie głównej. Po przeanalizowaniu elementów strony głównej okazało się, że linki w głównym pasku nawigacyjnym u góry strony generowały znaczną liczbę kliknięć, zwłaszcza sekcja „Hurt”. Zrozumieli, że kierowanie ruchu na strony kategorii będzie skuteczniejsze niż pozostawianie użytkownikom swobodnego przeglądania strony głównej.
Oto ich wersja kontrolna:
Rozwiązanie: Zespół postawił hipotezę, że warto zastąpić kategorię „Hurtownia” innymi kategoriami, takimi jak „Super Saver Bazaar”, oraz przenieść przycisk „Hurtownia” z górnej części strony na lewą stronę. Celem było poprawienie spójności wizualnej i skuteczniejsze kierowanie odwiedzających na strony kategorii.
Oto, w jaki sposób postanowili przebudować stronę:
Wynik: Test ten zwiększył współczynnik konwersji odwiedzin na zamówienia o 26% oraz poprawił współczynnik klikalności przycisku „Hurt”.
Beckett Simonon
Beckett Simonon to sklep internetowy oferujący ręcznie robione buty skórzane. Firma ta przykłada dużą wagę do przestrzegania etycznych standardów biznesowych oraz zrównoważonego rozwoju.
Problem: Firma chciała zwiększyć współczynniki konwersji oraz efektywność płatnych działań pozyskiwania klientów. Ich wersja kontrolna wyglądała tak samo jak każda inna strona docelowa w e-commerce.
Rozwiązanie: Po przeprowadzeniu jakościowej analizy strony internetowej firma umieściła na niej komunikaty podkreślające jej zrównoważone praktyki biznesowe, kładąc nacisk na jakość produktów.
Wariantem okazała się następująca strona:
Wynik: Strony internetowe zawierające komunikaty podkreślające odpowiedzialność etyczną i zrównoważony rozwój. Ponadto produkty odnotowały ogromny, 5-procentowy wzrost współczynników konwersji oraz roczny zwrot z inwestycji na poziomie 237%.
Światowa Federacja na rzecz Ochrony Przyrody
World Wildlife Federation to organizacja pozarządowa zajmująca się ochroną dzikiej przyrody i gatunków zagrożonych wyginięciem. Zajmuje się również poważniejszymi globalnymi zagrożeniami, takimi jak zmiany klimatyczne, kryzysy żywnościowe i wodne itp.
Problem: Firma chciała skupić się na zwiększeniu miesięcznego wskaźnika subskrypcji newslettera.
Ich strona rejestracji do newslettera wyglądała następująco:
Rozwiązanie: Zespół wprowadził dwie proste zmiany w formularzu rejestracyjnym: po prawej stronie dodano podgląd newslettera, aby użytkownicy mogli lepiej zrozumieć, na co się zapisują, a przycisk CTA przesunięto ze środka na lewą stronę, aby lepiej dopasować go do ścieżki wzrokowej użytkownika.
Oto wariant, który stworzyli:
Wynik: Różnica w liczbie rejestracji między tymi dwiema wersjami wyniosła aż 83%.
2. Przykłady testów A/B w e-mailach
Następnie przedstawiamy scenariusz testów A/B w wiadomościach e-mail, który pokazuje, jak nawet najprostsze zmiany w treści wiadomości mogą zwiększyć zaangażowanie użytkowników
MailerLite
MailerLite, firma zajmująca się marketingiem e-mailowym, regularnie przeprowadza testy A/B na tematach wiadomości, aby utrzymać konkurencyjność i określić najskuteczniejsze strategie zwiększania zaangażowania.
Problem: Zespół chciał sprawdzić, czy ich subskrybenci preferują krzykliwe i pełne żargonu tematy wiadomości, czy też wystarczają jasne i zwięzłe informacje. W tym celu sformułowali hipotezę do testu A/B.
Rozwiązanie: Firma wysłała różne wersje tematów wiadomości do różnych grup odbiorców, aby sprawdzić tę hipotezę. Miernikiem powodzenia w tym teście była liczba kliknięć w link do artykułu po otwarciu wiadomości przez subskrybentów. Oto jak to wyglądało:
Wynik: Z eksperymentu jasno wynikało, że odbiorcy preferowali jasne i zwięzłe tematy wiadomości.
3. Przykłady testów A/B w mediach społecznościowych
Te studia przypadków z mediów społecznościowych pokażą, jak testy A/B sprawdzają się w strategii marketingu cyfrowego.
Vestiaire
Vestiaire to globalna platforma handlowa oferująca luksusowe elementy modowe.
Problem: Firma chciała zwiększyć rozpoznawalność swojej nowej funkcji bezpośrednich zakupów w serwisie TikTok. Jej celem było również zwiększenie rozpoznawalności wśród odbiorców z pokolenia Z.
Rozwiązanie: Agencja marketingu cyfrowego Vestiaire zwróciła się do ośmiu różnych influencerów z prośbą o stworzenie zawartości zawierającej różne wezwania do działania (CTA), zgodne z celami marki. Agencja zapewniła tym influencerom dużą swobodę twórczą, umożliwiając im opracowanie szerokiego zakresu różnorodnych postów w mediach społecznościowych.
Wynik: Te posty przyniosły aplikacji Vestiaire ponad 1 000 instalacji z ruchu organicznego. Ponadto firma wybrała najskuteczniejsze kreacje i zaczęła je wykorzystywać w płatnych reklamach. Dzięki temu uzyskano ponad 4 000 instalacji przy 50-procentowym obniżeniu kosztu pozyskania instalacji.
Palladium Hotel Group
Palladium Hotel Group to grupa hoteli luksusowych założona w Hiszpanii. Posiada ona kilka luksusowych obiektów na całym świecie, oferujących swoim klientom usługi na najwyższym poziomie.
Problem: Firma chciała sprawdzić, czy uda się jej rozwinąć działalność, korzystając z funkcji mnożnika stawek Meta oraz kampanii zakupowej Advantage+.
Rozwiązanie: Przeprowadzono test A/B – w jednej kampanii wykorzystano standardową kampanię produktową Advantage+, a w drugiej – kampanię produktową Advantage+ z dodatkowymi mnożnikami stawek. W obu kampaniach wyświetlano reklamy fotograficzne i wideo, a budżet reklamowy został równo dystrybuowany. Oba zestawy prezentowały oferty promocyjne i były wyświetlane osobom dorosłym w Stanach Zjednoczonych.
Wynik: Test trwał 15 dni, a grupa hotelowa stwierdziła, że kampanie zakupowe Advantage+ działają najlepiej samodzielnie. Wykazały one o 84% wyższy zwrot z wydatków reklamowych, o 50% niższy koszt zakupu oraz dwukrotnie większą liczbę zakupów.
La Redoute
La Redoute to francuska marka mebli i artykułów wyposażenia wnętrz, znana ze stylowych i ekologicznych projektów, których celem jest poprawa jakości życia rodzinnego klientów.
Problem: Marka chciała dotrzeć do nowych odbiorców i zwiększyć sprzedaż internetową.
Rozwiązanie: Agencja marketingowa La Redoute nawiązała współpracę z popularnymi twórcami, aby zaprojektować reklamy w stylu dostosowanym do relacji w mediach społecznościowych. Twórcy wykorzystali efekty wizualne, muzykę i narrację, aby reklamy były angażujące, bliskie odbiorcom i przyjemne dla docelowej grupy docelowej.
Następnie agencja przeprowadziła testy A/B, porównując swoje standardowe kampanie Advantage+ i reklamy w mediach społecznościowych ze stylowymi reklamami wykorzystującymi „język Reels”, po czym zmodernizowała swoje kampanie.
Wynik: Reklamy tworzone przez twórców zwiększyły obecność La Redoute w mediach społecznościowych oraz sprzedaż. W ciągu 35 dni reklamy wykorzystujące „język Reels” przyczyniły się do 51-procentowego wzrostu zwrotu z inwestycji w reklamę, 35-procentowego wzrostu liczby zakupów, 26-procentowego obniżenia kosztu pozyskania klienta oraz 37-procentowego wzrostu liczby wyświetleń w Reels i Stories.
4. Przykłady testów A/B na urządzeniach mobilnych
Na koniec przedstawiamy kilka przykładów testów A/B w aplikacjach mobilnych i stronach internetowych zoptymalizowanych pod kątem urządzeń mobilnych.
Po prostu
„Simply” to aplikacja mobilna, która pomaga użytkownikom uczyć się gry na różnych instrumentach muzycznych w zabawny i prosty sposób.
Problem: Celem firmy było zwiększenie sprzedaży poprzez przebudowę ekranu zakupowego. Zidentyfikowano potencjalny problem polegający na tym, że przycisk wezwania do działania (CTA) nie wyróżniał się wystarczająco. Ponadto białe ikony nie dostarczały użytkownikom istotnych informacji, a ich poziome rozmieszczenie nie było przyjazne dla użytkownika.
Oto jak wyglądała ich dotychczasowa strona:
Rozwiązanie: Stworzono wiele opcji ekranu zakupowego z referencjami w formie wideo lub cytatów oraz zmniejszono liczbę kliknięć niezbędnych do dokonania zakupu. Ponadto w nowych projektach lista spostrzeżeń została umieszczona w układzie pionowym:
Wynik: Od pierwszego dnia uważnie monitorowali wyniki, ale z analizą poczekali, aż zgromadzili wystarczająco dużą próbkę. Gdy byli gotowi, analiza wykazała, że nowy projekt spowodował 10-procentowy wzrost liczby zakupów.
Hospitality Net
Hospitality Net to system rezerwacji hotelowych, który umożliwia użytkownikom rezerwowanie hoteli online za pomocą pulpitów komputerowych lub urządzeń mobilnych.
Problem: Po pandemii liczba rezerwacji dokonywanych za pomocą urządzeń mobilnych gwałtownie wzrosła. Aby wykorzystać ten wzrost, firma postanowiła przeprowadzić test A/B dwóch wersji swojego mobilnego systemu rezerwacji: „uproszczonej” i „dynamicznej”.
Oto krótkie porównanie ich „uproszczonego” i „dynamicznego” modelu rezerwacji:
Rozwiązanie: Do przeprowadzenia testu wykorzystano test A/B typu przekierowania. Wszystkie sesje zostały równo podzielone między uproszczony i dynamiczny system rezerwacji. Test trwał 34 dni, a w jego trakcie zebrano dane z 113 617 sesji.
Wynik: Firma spodziewała się 10–15-procentowej różnicy w współczynnikach konwersji między dwoma systemami rezerwacyjnymi. Jednak dynamiczny system rezerwacyjny odnotował 33-procentowy wzrost konwersji.
Typowe błędy związane z testami A/B, których należy unikać
Testy A/B wymagają znacznego wysiłku i zasobów. Frustrujące jest nieosiągnięcie pożądanych wyników z powodu błędów, których można było uniknąć. Przyjrzyjmy się najczęstszym błędom popełnianym przez interesariuszy, aby pomóc Ci ich uniknąć.
Przedwczesne decyzje
Wielu menedżerów nie czeka na zakończenie testu. Ponieważ mogą oni przeglądać wyniki w czasie rzeczywistym, często podejmują pochopne decyzje, aby zaoszczędzić czas. Może to skutkować decyzjami opartymi na niepełnych informacjach.
Niewłaściwy dobór wskaźników
Jeśli będziesz analizować wiele wskaźników jednocześnie, zaczniesz dostrzegać fałszywe korelacje. Idealny projekt testu pozwala wybrać do śledzenia tylko te wskaźniki, które są istotne. Jeśli zdecydujesz się mierzyć wiele wskaźników, ryzykujesz, że dostrzeżesz losowe wahania. Ryzykujesz również, że przestaniesz skupiać się na konkretnej zmiennej i zaczniesz zwracać uwagę na potencjalnie nieistotne zmiany.
Niewystarczająca liczba powtórnych testów
Niewiele firm przeprowadza ponowne testy. Wiele z nich ma skłonność do wierzenia, że ich wyniki są prawidłowe. Nawet przy wysokiej istotności statystycznej niektóre wyniki mogą być fałszywie dodatnie.
Przeprowadzanie ponownych testów może być dość skomplikowane, ponieważ menedżerowie zazwyczaj nie chcą podważać swoich wcześniejszych wniosków. Jednak im więcej testów A/B przeprowadzisz, tym większe jest prawdopodobieństwo, że przynajmniej jeden z wyników okaże się błędny.
Wykorzystaj wnioski z testów A/B i ClickUp, by osiągnąć wymierny efekt
Testy A/B mogą zapewnić Ci znaczną przewagę nad konkurencją. Każde powodzenie testu pomaga Ci zbliżyć się do klientów. Z każdą kolejną iteracją odkrywasz, co najlepiej sprawdza się w przypadku Twojej grupy docelowej.
ClickUp oferuje rozbudowane pulpity nawigacyjne i szablony, które pozwalają zoptymalizować proces testów A/B poprzez monitorowanie danych analitycznych i wizualizację wyników. Dzięki temu zyskujesz więcej czasu, aby skupić się na zadaniach wymagających wysiłku umysłowego.
Funkcje takie jak ClickUp Chat mogą zwiększyć wydajność, pełniąc rolę obszaru roboczego i kanału komunikacji.
Załóż już dziś bezpłatne konto w ClickUp, aby korzystać z najlepszych w swojej klasie narzędzi i rozwinąć swoją firmę!