Naisip mo na ba kung bakit ang ilang mga gumagamit ay nahuhumaling sa isang app habang ang iba ay umaalis pagkatapos ng dalawang segundo? Ang totoo, hindi mo kailangang maging manghuhula para malaman. Disenyo ng A/B na pagsubok Ito ang mahiwagang kagamitang nagbibigay-daan sa atin na isantabi ang mga kutob at ibatay ang ating mga desisyon sa kung ano talaga ang ginagawa ng mga gumagamit, sa pamamagitan ng paghahambing ng dalawang bersyon ng iisang produkto upang makita kung alin ang mas madalas na nakakagat ng kawil.
Sa esensya, pinag-uusapan natin ang isang proseso ng pag-optimize ng rate ng conversion (CRO) kung saan pinaglalaban natin ang isang orihinal na bersyon laban sa isang variant. Gusto mo man na mas maraming tao ang magparehistro sa iyong landing page o pigilan sila sa pag-iwan sa kanilang shopping cart, ang sistematikong pag-eeksperimento ang tanging paraan upang magarantiya ang isang maayos at, higit sa lahat, kumikitang karanasan ng gumagamit.
Ano nga ba ang A/B testing at paano ito gumagana?
Sa madaling salita, ito ay isang siyentipikong pamamaraan na inilalapat sa digital marketing. Binubuo ito ng random na paghahati ng trapiko: nakikita ng isang grupo ang bersyon A (ang kontrol) at ang isa pa bersyon B (ang variant)Panghuli, sinusuri namin ang datos upang makita kung alin sa dalawa ang nakamit ang mas mahusay na mga resulta sa isang partikular na sukatan.
Hindi ito tungkol sa pagbabago ng mga bagay-bagay nang basta-basta. Para gumana ito, kailangan mong bumuo ng plano. malinaw na teoryaHalimbawa: "Kung babaguhin ko ang teksto ng buton na 'Buy' sa 'Add to cart,' mas mababawasan ang pressure na mararamdaman ng mga tao at mas marami silang bibilhin." Kung sinusuportahan ng datos ang ideya, panalo tayo. Kung hindi, naiwasan natin ang pagpapatupad ng pagbabago na maaaring pumigil sa ating mga benta.
Mga uri ng eksperimento na maaari mong patakbuhin
Bagama't ang klasikong A/B test ang pinakakaraniwan, may iba pang mga baryasyon depende sa kung ano ang aming hinahanap:
- Hatiin ang Pagsubok: Ang tipikal na tunggalian sa pagitan ng dalawang bersyon ng isang pahina.
- Pagsubok sa Multivariate: Dito nagiging mas kumplikado ang mga bagay-bagay, dahil sinusubukan namin ang ilang elemento nang sabay-sabay (tulad ng pamagat at kulay ng button) upang makita kung paano sila nakikipag-ugnayan sa isa't isa.
- Bandidong Maraming Sandata: Isang mas matalinong sistema na gumagamit ng AI upang magpadala ng mas maraming trapiko sa bersyong may pinakamahusay na performance habang tumatakbo pa rin ang pagsubok.
- Pagsubok A/A: Nagsisilbi itong patunayan na ang kagamitan sa pagsukat ay hindi nasisira, sa pamamagitan ng pagpapatakbo ng dalawang magkaparehong bersyon.
Mga lugar ng aplikasyon at mga pangunahing elemento para sa pagsubok
Halos bawat sulok ng iyong digital ecosystem ay maaaring ma-optimize. Sa EcommerceMahalagang paglaruan ang mga larawan ng produkto; halimbawa, nakita na ang nilalamang binuo ng gumagamit (mga larawan ng totoong customer) ay may posibilidad na mag-convert ng higit pa sa perpekto ngunit hindi direktang mga larawan ng katalogo.
Sa mundo ng SaaS at mga AppDapat na nakatuon ang pansin sa onboarding. Maaari mong subukan kung mas mainam ang isang guided tour o kung dapat bang mag-explore nang mag-isa ang user, o kahit na mas mainam na hilingin ang pagpaparehistro sa simula o hayaan silang subukan ang app bago sila pilitin na gumawa ng account. Maliliit na pagsasaayos sa mga teksto ng panawagan para sa aksyon (CTA) Maaari nilang mapalakas ang ROI, dahil ang mga salita ay karaniwang mas nakakaimpluwensya sa layunin ng gumagamit kaysa sa simpleng kulay ng buton.
Hindi rin natin makakalimutan ang marketing sa emailAng pagsubok sa haba ng subject line, ang paggamit ng mga emoji, o ang oras ng pagpapadala ay maaaring gumawa ng pagkakaiba kung mababasa ang iyong email o mapupunta ito nang diretso sa recycle bin.
Mga hakbang para sa pagsasagawa ng isang mahigpit na A/B test
Upang maiwasan ang mga pagkakamali at makakuha ng maaasahang datos, mahalagang sundin ang isang nakabalangkas na proseso:
- Tukuyin ang layunin: Huwag maglunsad ng mga pagsubok nang walang patutunguhan; magpasya kung aling sukatan ang gusto mong ilipat (mga pag-click, pagpaparehistro, benta).
- Bumuo ng hipotesis: Nagtatatag ito ng isang lohikal na palagay batay sa obserbasyon ng pag-uugali ng gumagamit.
- Idisenyo ang mga variant: Gumawa ng bersyon B sa pamamagitan ng pagbabago isang baryabol lamang kasabay nito upang malaman kung ano talaga ang sanhi ng pagbabago.
- Isagawa at sukatin: Simulan ang pagsubok sa loob ng makatwirang tagal ng panahon, siguraduhing masakop ang kumpletong mga siklo ng negosyo (tulad ng isang buong linggo).
- Suriin ang kahalagahang pang-estadistika: Huwag magpadalos-dalos sa mga konklusyon. Ang isang resulta ay balido lamang kung mayroong napakataas na posibilidad (karaniwan ay 95%) na hindi ito dahil sa pagkakataon.
Mga inirerekomendang tool para sa pag-optimize
Depende sa badyet at kasalimuotan, mayroong ilang mga opsyon. Mga kagamitan tulad ng VWO at Optimizely Sila ay tunay na mabibigat na bagay para sa malalaking kumpanya, habang AB Masarap Napakadaling gamitin para sa mga marketing team. Para sa mga naghahanap ng visual analytics, Hotjar at Crazy Egg Ang mga ito ay kamangha-mangha dahil nag-aalok sila ng mga heat map na umaakma sa numerical data.
Kung gumagamit ka ng mga partikular na plataporma, tandaan na Mailchimp Pinapayagan ka nitong subukan ang mga email, at kahit na hindi nag-aalok ang Shopify ng mga native test, mayroon itong hindi kapani-paniwalang ecosystem ng mga app para sa pagpapatupad ng mga ito. Mga tool tulad ng TanongPro Malaki rin ang naitutulong ng mga ito sa pagse-segment ng audience, kaya mas tumpak ang mga eksperimento.
Mga karaniwang panganib at pagkakamali na dapat iwasan
Hindi lang puro sikat ng araw at bahaghari ang nangyayari; kung may gagawin kang mali, maaari mong malito ang iyong mga gumagamit. Ang isang karaniwang pagkakamali ay... hindi sapat na laki ng sampleAng pagbuo ng konklusyon mula sa sampung pagbisita ay parang pagpapalit ng barya. Kailangan mo ng malaking dami ng trapiko para maging makabuluhan ang data.
Isa pang karaniwang pagkakamali ay ang hindi pagpansin sa mga panlabas na baryabolKung magsasagawa ka ng pagsubok sa panahon ng Black Friday, ang mga resulta ay maaapektuhan ng kasabikan ng mga deal at hindi kinakailangan ng disenyo ng iyong website. Gayundin, iwasan ang pagpapatakbo ng napakaraming sabay-sabay na pagsubok sa iisang audience, dahil maaari itong lumikha ng isang hindi pare-pareho at nakakadismayang karanasan na magtutulak sa mga customer na palayo sa kanila sa halip na mapanatili sila.
Ang pagpapatupad ng kultura ng patuloy na pag-eeksperimento ay nagbibigay-daan sa mga digital platform na umunlad kasabay ng mga pangangailangan ng gumagamit, na ginagawang isang pagkakataon sa pagkatuto ang bawat interaksyon. Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng real-time metrics analysis, tumpak na segmentasyon, at pagsunod sa statistical significance, posibleng gawing isang mahusay na conversion engine ang anumang website o application na nagpapalaki sa kasiyahan ng customer at kakayahang kumita ng negosyo. Ibahagi ang impormasyon upang mas maraming user ang makaalam tungkol sa paksa.