Как анализировать результаты A/B-тестирования
Специалисты по маркетингу часто используют различные инструменты, такие как A/B-тесты, для сбора ценных данных о своих кампаниях. A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это распространенный процесс, который оценивает, как клиенты реагируют на незначительные изменения в рекламной кампании, веб-сайте, приложении или продукте.
В этой статье мы разберем, что такое A/B-тестирование, и покажем вам, как анализировать результаты A/B-тестирования для получения ключевых сведений о клиентах, которые могут использоваться в ваших маркетинговых стратегиях.
Что такое A/B-тестирование?
A/B-тестирование, также называемое сплит-тестированием, — это метод тестирования, который компании могут использовать для анализа эффективности своих маркетинговых кампаний, включая рекламные электронные письма, веб-сайты и рекламные объявления. A/B-тестирование включает в себя создание двух похожих маркетинговых кампаний с одним конкретным изменением. Некоторые клиенты видят маркетинговую кампанию A, а другие видят маркетинговую кампанию B. Маркетинговая команда или бизнес-лидеры могут проанализировать эти результаты, чтобы определить, как эти конкретные изменения влияют на опыт клиента.
Например, отдел маркетинга может отправить одно и то же электронное письмо двум группам клиентов, изменив только заголовок темы. Они могут назвать эти два электронных письма электронными письмами A и B. Они отправляют электронное письмо A 1000 клиентам и электронное письмо B другой группе из 1000 клиентов. Затем они могут проанализировать результаты, чтобы определить, какой предметный заголовок более эффективен. Например, если электронное письмо А вызвало 600 переходов на веб-сайт, а электронное письмо Б — 400, маркетинговая команда может решить, что заголовок темы, используемый в электронном письме А, более успешен, поскольку он привлек больше клиентов на веб-сайт компании.
Как анализировать результаты A/B-тестирования
Если вы проводите A/B-тестирование, вы можете выполнить следующие общие шаги, которые помогут вам проанализировать результаты:
1. Соберите данные за определенное время
Прежде чем вы сможете проанализировать свои данные, постарайтесь убедиться, что вы собрали значительный объем информации, подождав определенное количество дней. Это может варьироваться в зависимости от вашей отрасли и теста, но рассмотрите возможность проведения теста в течение как минимум недели, чтобы у клиентов было достаточно времени, чтобы посетить ваш веб-сайт или нажать на вашу электронную почту. Например, определенные группы клиентов могут посещать ваш сайт только по выходным. Подождав хотя бы неделю, вы поможете собрать более релевантные данные от широкого круга лиц. Это может привести к более точным результатам.
2. Оцените свои результаты A/B-тестирования
После сбора достаточного количества данных просмотрите результаты и измерения. В тесте A/B результаты обычно показывают, что вариант A выигран, вариант B выигран или результаты неубедительны. Неубедительный ответ часто означает, что результаты были слишком близкими, чтобы определить явного победителя. В это время вы также можете просмотреть измерения, которые отслеживала ваша команда или программа. Например, тест может отслеживать клики на веб-сайте или продажи. Рассмотрите возможность разделения этих результатов на разные разделы, чтобы облегчить анализ информации.
Например, если вы тестируете два разных объявления, вы можете сначала посмотреть, сколько кликов сгенерировано каждым объявлением, а затем проанализировать продажи. Хранение этих данных отдельно может помочь вам создать более эффективный анализ.
3. Подумайте, был ли тест действительным
Затем вы можете проанализировать, был ли тест действительным, рассмотрев следующие компоненты:
Статистическая значимость. Маркетинговые команды обычно пытаются собрать достаточно большую выборку, чтобы быть статистически значимыми на 90%, что означает, что результаты вряд ли изменятся, если команда снова проведет тот же тест.
Демографические данные выборки. Рассмотрите возможность просмотра выборочной совокупности, чтобы узнать, откуда приходят пользователи. Чтобы создать действительный тест, вам может понадобиться большая выборка, представляющая вашу целевую аудиторию.
Ошибки пользователя: в зависимости от вашего теста у пользователей может быть место для ввода собственной информации, например, на веб-сайте или странице онлайн-продаж. Подумайте, как это может повлиять на результаты.
Изучив эти компоненты, вы можете определить, верны ли результаты. Если они недействительны, вы можете изменить компонент теста и провести его снова или продолжить тест на большее время, чтобы собрать большой размер выборки. Если вы определили, что результаты теста достоверны и представляют собой достаточно большую выборку, вы можете приступить к анализу результатов.
4. Оцените различные факторы
Рассмотрите возможность создания различных сегментов рынка или аудитории для оценки, таких как географическое положение и демография. Вы можете использовать эти факторы для анализа эффективности кампании для разных клиентов. Например, вы можете проанализировать, как определенная возрастная группа отреагировала на различные кампании. Это может помочь вам узнать больше о вашей целевой аудитории и о том, как до нее добраться.
5. Создайте визуальное представление
Вы можете создавать различные визуальные представления, такие как диаграммы, графики и графики, для отображения результатов. Если вы используете программное обеспечение для тестирования, вы можете создавать визуальные представления с помощью программного обеспечения. Если вы проводите тест самостоятельно, вы можете создать эти диаграммы вручную. Рассмотрите возможность отображения информации о пользователе и ваших измерений с помощью этих диаграмм. Это может упростить обмен результатами с маркетинговой командой и бизнес-лидерами.
6. Обсудите результаты
После создания визуальных представлений вы можете обсудить результаты с командой по маркетингу или исследованию пользователей. Рассмотрите возможность изучения возможных причин результатов. Например, если одна группа людей предпочла другой заголовок электронного письма, подумайте, почему это может быть так. Вы можете использовать это обсуждение для создания гипотез или обоснованных предположений, которые могут помочь вашим будущим маркетинговым кампаниям. Например, если клиенты предпочли заголовок электронной почты, в котором использовалось их имя, ваша команда может предположить, что клиенты предпочитают персонализированную рекламу. Затем вы можете применить эту гипотезу к дальнейшим тестам или маркетинговым стратегиям.
7. Поделитесь результатами и следующими шагами
Рассмотрите возможность создания документа, который показывает ваши окончательные результаты, гипотезы и следующие шаги. Это может помочь вашей маркетинговой команде создавать будущие тесты или маркетинговые кампании. В этом документе вы можете подробно описать следующие шаги или практические выводы. Они часто включают будущие тесты или маркетинговые стратегии. Например, если тесты предполагают, что клиенты совершают больше покупок, когда на веб-сайте есть большая кнопка с надписью «Купить сейчас», вы можете добавить эту кнопку на свой веб-сайт.
Иногда результаты A/B-тестирования приводят к дальнейшим тестам. Например, если вы заметили, что в определенном географическом местоположении было совершено больше покупок, чем в других, вы можете добавить новую маркетинговую кампанию, чтобы охватить больше регионов. Затем вы можете провести дополнительные тесты для анализа этих новых стратегий.