Aplikacja: Jak przeprowadzić test A/B na swojej stronie docelowej (kalkulator wielkości próby i zwycięzców)
Testy A / B, znany również jako podzielone testy, to skuteczna metoda stosowana przez firmy do porównywania dwóch wersji elementu cyfrowego w celu ustalenia, która z nich działa lepiej. Może to obejmować dowolny interaktywny punkt styku, w którym użytkownicy wchodzą w interakcję z produktem lub usługą, taki jak strony internetowe, ekrany aplikacji mobilnych, kampanie e-mailowe, reklamy cyfrowe, komponenty interfejsu użytkownika lub określone funkcje aplikacji oprogramowania.
- Zgodnie z Invesp60% firm uważa testy A/B za Najważniejszym optymalizacja współczynnika konwersji (CRO) metoda.
- VWO donosi, że testy A/B mogą zwiększyć średni współczynnik konwersji (CR) stron docelowych o 14%.
- HubSpot odkryli, że samo testowanie przycisków wezwania do działania w formacie A/B przyniosło 202-procentowy wzrost konwersji.
Firmy mogą gromadzić konkretne dane na temat preferencji i zachowań użytkowników, systematycznie testując te elementy. To podejście oparte na danych pomaga firmom podejmować świadome decyzje, optymalizować doświadczenia użytkowników na różnych platformach cyfrowych i ostatecznie napędzać wzrost poprzez poprawę kluczowych wskaźników wydajności.
Spis treści
Dlaczego testy A/B są niezbędne
Testowanie A/B jest kluczowe dla firm, które chcą poprawić swoją obecność cyfrową i działania marketingowe. Oto dlaczego:
- Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Testy A/B eliminują domysły i pozwalają firmom podejmować decyzje na podstawie konkretnych danych, a nie założeń.
- Ciągłe doskonalenie (CI): Firmy mogą stopniowo zwiększać współczynniki konwersji i jakość obsługi użytkowników, stale testując i udoskonalając poszczególne elementy.
- Ograniczenie ryzyka: Testowanie zmian przed ich wdrożeniem pomaga firmom uniknąć potencjalnie kosztownych błędów.
- Podejście zorientowane na użytkownika: Testy A/B pomagają firmom zrozumieć preferencje i zachowania użytkowników, co przekłada się na bardziej przyjazne dla użytkownika produkty i usługi.
- Bardziej ROI: Dzięki optymalizacji na podstawie wyników testów firmy mogą zwiększyć zwrot z inwestycji w działania marketingowe i rozwojowe.
Typowe pułapki w testach A/B, których należy unikać
- Testowanie zbyt wielu zmiennych: Skup się na jednej zmianie jednocześnie, aby uzyskać precyzyjne rezultaty.
- Zakończenie testów zbyt wcześnie: Unikaj kończenia testów przed osiągnięciem istotności statystycznej.
- Ignorowanie małych zwycięstw: Nawet drobne usprawnienia mogą z czasem przynosić duże efekty.
- Niebranie pod uwagę czynników zewnętrznych: Należy zwracać uwagę na sezonowe trendy i wydarzenia, które mogą mieć wpływ na wyniki.
- Niepowodzenie segmentacji wyników: Różne grupy użytkowników mogą różnie reagować na zmiany.
Poradnik „Jak skutecznie testować A/B”
Aby przeprowadzić skuteczne testy A/B, wykonaj następujące czynności:
- Określ swój cel: Jasno określ, co chcesz osiągnąć za pomocą testu. Może to być zwiększenie liczby rejestracji, poprawa współczynnika klikalności lub zwiększenie sprzedaży.
- Wybierz jedną zmiennąWybierz jeden element do przetestowania. Może to być nagłówek, przycisk wezwania do działania (wraz z jego kolorem, tekstem lub umiejscowieniem), obrazy, układ, struktura cen lub pola formularza. Skupiając się na jednym elemencie, możesz przypisać wszelkie zmiany w wydajności do tej konkretnej modyfikacji, dzięki czemu wyniki testu będą bardziej przydatne i pouczające.
- Utwórz dwie wersje: Opracuj dwie wersje wybranego elementu: kontrolkę (wersję bieżącą) i wariant. Upewnij się, że tylko wybrana zmienna różni się między dwiema wersjami.
- Podziel odbiorców: Podziel losowo swoją publiczność na dwie grupy, z których każda zobaczy jedną wersję testu. Użyj narzędzi do testów A/B, aby zapewnić sprawiedliwy podział.
- Określ wielkość próby i czas trwania testu: Oblicz niezbędną wielkość próby w celu uzyskania istotności statystycznej.
- Podstawowy współczynnik konwersji (%): Rozważ to jako swój punkt wyjścia. To jest to, jak często ludzie obecnie podejmują działania, na których Ci zależy (np. kupowanie czegoś, rejestrowanie się, klikanie przycisku). Powiedzmy, że 5 na 100 odwiedzających coś kupuje – Twoja linia bazowa to 5%.
- Minimalny wykrywalny efekt (%): Chodzi o ustalenie celów. Jak duża poprawa zrobiłaby różnicę w Twoim biznesie? Jeśli podniesienie sprzedaży z 5% do 5.1% nie jest warte wysiłku, Twój minimalny wykrywalny efekt musi być większy, może 1% lub 2%.
- Moc statystyczna (%): Wyobraź to sobie jako sieć bezpieczeństwa. Chodzi o to, jak bardzo chcesz być pewny, że Twój test wykryje rzeczywistą poprawę, jeśli ona istnieje. Większa moc oznacza mniejsze ryzyko przegapienia dobrej zmiany, ale zwykle wymaga więcej osób w Twoim teście.
- Poziom istotności (%): Chodzi o unikanie fałszywych alarmów. Ustawia poprzeczkę, jak bardzo musisz być pewien, że każda zmiana, którą widzisz w teście, nie jest po prostu przypadkowym szczęściem. Standardem jest 5%, co oznacza, że istnieje 5% szans, że pomyślisz, że coś zadziałało, gdy tak nie było.
Kalkulator rozmiaru próby testu A/B
%
%
- Zapewnij warunki statyczne: Aby zachować ważność testu, należy zadbać o to, aby jak najwięcej czynników było stałych pomiędzy obiema wersjami:
- Uruchom obie wersje jednocześnie, aby uniknąć zmiennych zależnych od czasu
- Użyj tych samych źródeł ruchu dla obu wersji
- Unikaj wprowadzania innych zmian na swojej stronie lub w materiałach marketingowych podczas testu
- Weź pod uwagę czynniki zewnętrzne (święta, wydarzenia), które mogą zaburzyć wyniki
- Użyj tych samych kryteriów targetowania dla obu grup
- Analizuj wyniki: Po zakończeniu testu przeanalizuj dane za pomocą kalkulatorów istotności statystycznej. Przed ogłoszeniem zwycięzcy sprawdź, czy poziom ufności wynosi co najmniej 95%.
Kalkulator zwycięzcy testu A/B
Test kontrolny
Liczba odwiedzających:
Liczba zdarzeń:
Test zmienności
Liczba odwiedzających:
Liczba zdarzeń:
- Wdrażanie i iteracja: Jeśli Twoja odmiana przewyższa kontrolę, wdróż zmianę. Następnie zacznij planować kolejny test, aby kontynuować optymalizację.
Takeaways
Testowanie A/B to potężne narzędzie dla firm, które chcą zoptymalizować swoją obecność cyfrową i działania marketingowe. Firmy mogą stale ulepszać doświadczenie użytkownika, zwiększać współczynniki konwersji i napędzać wzrost, podejmując decyzje oparte na danych. Zapamiętaj te kluczowe punkty:
- Testy A/B eliminują domysły i pozwalają na podejmowanie świadomych decyzji.
- Nawet niewielkie usprawnienia mogą z czasem przynieść znaczące korzyści.
- Spójność warunków testowania ma kluczowe znaczenie dla uzyskania wiarygodnych wyników.
- Zawsze staraj się osiągnąć istotność statystyczną przed zakończeniem testów.
- Postrzegaj testy A/B jako ciągły proces optymalizacji, a nie jednorazowe działanie.
Włączając testy A/B do swojej strategii biznesowej, przygotowujesz się na ciągłe doskonalenie i sukces w cyfrowym krajobrazie. Zacznij od małych rzeczy, bądź konsekwentny i pozwól danym kierować swoimi decyzjami.
Związane z Martech Zone Treść
