А резултатите могат да бъдат измерени и ясно съобщени на клиентите. Има стотици примери за успешни A/B тестове, като например стратегия за електронна търговия, която генерира 36% повече затваряния на колички, или маркетинг тест в здравеопазването, който увеличава броя на потенциалните клиенти с 638%.
Но не е лесно да се постигне такова ниво на резултати. В работата си с компании за оптимизиране на конверсията с помощта на A/B тестване забелязахме някои общи черти в предизвикателствата, пред които са изправени компаниите, независимо дали са големи или малки, B2B или B2C, електронна търговия или генериране на лийдове.
Предизвикателство 1: Да знаете какво да тествате
Не можете да пуснете две версии на един и същ комуникационен материал и да очаквате просто повишаване на показателите за ангажираност. Маркетолозите бързо научават, че някои малки промени, които са привлекателни, защото са лесни за изпълнение, не са достатъчно въздействащи, за да доведат до промяна. Те също така знаят, че драматичните модификации могат да доведат до загуби.
За да знаете какво да тествате, първо трябва да знаете къде да тествате. Тук данните за клиентите ви могат да бъдат от решаващо значение. Извършете анализ на показателите в рамките на жизнения цикъл, фунията за продажби или вида на комуникациите, които правите, за да ги преместите от едно състояние в друго и да установите къде се филтрират. Къде попадат потенциалните клиенти?
Предизвикателство 2: Извършване на валидни тестове
Тук може да се допусне грешката да се смята, че е открита формула за увеличаване на конверсията, а това не е така. Друга възможна грешка е да се пренебрегне увеличаването на конверсията.
Тестването A/B е успешна тактика поради своята предсказваща сила. За да могат резултатите от теста да играят наистина прогнозна роля, трябва да сте сигурни, че те отразяват поведението на клиента и че именно промяната, направена в теста, е предизвикала новите резултати.
За да се постигне това, експериментът трябва да бъде организиран и наблюдаван по научен начин и да се избегнат заплахите за валидността:
- Ефекти на доставката: напр. 10 000 съобщения не са били доставени поради неизправност на сървъра.
- Ефекти от историята: например неочаквана реклама на продукта точно в момента на провеждане на теста, маркетингова кампания, която временно изкривява търсенето в една посока, провеждане на тест само за 20 часа във вторник, когато трафикът през уикенда се държи по съвсем различен начин, или провеждане на тест на сайта за електронна търговия с високо мотивиран трафик по време на празниците през декември и очакване на същите резултати през януари.
- Ефекти на селекцията: например друго подразделение пуска реклама на изплащане, която насочва трафика към целева страница в тяхната кампания по същото време, когато вие провеждате теста си, или клиентите автоматично избират коя обработка да видят.
- Вземане на проби от ефектите на изкривяване: Това е невъзможност да се събере извадка с достатъчен размер, за да се преодолее случайната възможност. Например, определянето на валидността на даден тест въз основа на 100 отговора.
Предизвикателство 3: Интерпретиране на резултатите от тестовете
Да предположим, че сте изпълнили успешно точки 1 и 2 и сте постигнали чудесен резултат. Все още има един основен въпрос, на който трябва да се отговори: Защо? Защо клиентите се държат по този начин? Какво научихте за клиента и как можете да използвате това знание?
Тълкуването на резултатите от теста не трябва да се ограничава само до времето непосредствено след провеждането му. Всъщност ключът към тълкуването на резултатите се крие непосредствено преди изпълнението. Става въпрос за установяване на хипотеза с цел задълбочено разбиране на мисловните процеси на клиента в ключовите точки на доставка във вашата фуния, за да можете да увеличите възприеманата стойност и да намалите възприеманите разходи.
Като разбирате какво мислят потенциалните клиенти на всеки етап от процеса на покупка, ще можете по-добре да отговорите на тяхната мотивация и да ги придвижите по-бързо през фунията за продажби.
Целта не трябва да бъде просто да се увеличи даден ключов показател за ефективност (KPI), а да се разбере как можете да обслужвате по-добре клиентите с маркетинговите си послания, процеса на продажби и дори продуктите. И чрез това разбиране ще подобрите резултатите.
Така че дори тестовата ви процедура да доведе до по-малко конверсии, това не е загуба, защото сте придобили информация за клиентите. Ако данните са валутата на ерата на интернет, разбирането на клиентите е златният стандарт: централната част от данните, с която целият маркетинг трябва да бъде пряко свързан.
И в крайна сметка така се постигат дългосрочни ползи при A/B тестването.
