Az eredmények pedig mérhetők és egyértelműen közölhetők az ügyfelekkel. Több száz sikertörténet született az A/B teszteléssel, például egy e-kereskedelmi stratégia, amely 36%-tel több kosárzárást generált, vagy egy egészségügyi marketing teszt, amely 638%-tel növelte a leadek számát.
De ezt az eredményszintet nem könnyű elérni. Az A/B teszteléssel a konverzió optimalizálása érdekében vállalatokkal együttműködve megfigyeltünk néhány közös vonást a vállalatok előtt álló kihívásokban, függetlenül attól, hogy nagy vagy kicsi, B2B vagy B2C, e-kereskedelem vagy leadgenerálás.
Kihívás 1: Tudni, mit kell tesztelni
Nem adhatja ki ugyanannak a kommunikációs anyagnak két változatát, és nem várhatja el egyszerűen az elkötelezettségi mutatók javulását. A marketingesek gyorsan megtanulják, hogy néhány apró változtatás, amely azért vonzó, mert könnyen megvalósítható, nem elég hatásos a változáshoz. Azt is tudják, hogy a drámai módosítások veszteségeket eredményezhetnek.
Ahhoz, hogy tudja, mit kell tesztelnie, először is tudnia kell, hol kell tesztelnie. Ez az a pont, ahol az ügyféladatok nagyon meghatározóak lehetnek. Futtasson elemzést a metrikákról az életcikluson, az értékesítési tölcséren vagy az Ön által végzett kommunikáció típusán belül, hogy egyik állapotból a másikba lépjenek, és azonosítsa, hol szűrődnek ki. Hová esnek a potenciális ügyfelek?
Kihívás 2: Érvényes tesztek futtatása
Itt elkövethetjük azt a hibát, hogy azt hisszük, hogy felfedeztek egy képletet a konverzió növelésére, holott ez nem így van. Egy másik lehetséges hiba az, hogy figyelmen kívül hagyjuk a konverzió növekedését.
Az A/B tesztelés sikeres taktika, mivel előrejelző ereje miatt. Ahhoz, hogy a teszteredmények valóban előrejelző szerepet töltsenek be, biztosítani kell, hogy azok tükrözzék az ügyfél viselkedését, és hogy a teszt során végrehajtott változtatás váltotta ki az új eredményeket.
Ennek érdekében a kísérletet tudományos módon kell felállítani és ellenőrizni, és el kell kerülni az érvényességet fenyegető veszélyeket, mint például:
- Kézbesíthetőségi hatások: pl. 10 000 üzenetet nem kézbesítettek a szerver meghibásodása miatt.
- A történelem hatásai: például váratlan reklám a termék körül pontosan a teszt lefuttatásának idején, olyan marketingkampány, amely átmenetileg az egyik irányba tolja el a keresletet, a teszt lefuttatása csak 20 órán keresztül egy keddi napon, amikor a hétvégi forgalom nagyon másképp viselkedik, vagy a teszt lefuttatása az e-kereskedelmi webhelyen a decemberi ünnepek rendkívül motivált forgalmával, és arra számít, hogy januárban ugyanezeket az eredményeket kapja.
- Szelekciós hatások: például egy másik részleg olyan pay-per-click hirdetést futtat, amely az Ön tesztjének futtatásával egyidejűleg a saját kampányukban szereplő céloldalra irányítja a forgalmat, vagy az ügyfelek automatikusan kiválasztják, hogy melyik kezelést látják.
- A torzító hatások mintavétele: Ez a véletlen lehetőség leküzdéséhez elegendő mintanagyság összegyűjtésének elmulasztása. Például annak meghatározása, hogy egy teszt 100 válasz alapján érvényes.
Kihívás 3: A teszteredmények értelmezése
Tegyük fel, hogy sikeresen teljesíti az 1. és 2. pontot, és nagyszerű eredményt ér el. Még mindig van egy alapvető kérdés, amelyre választ kell találni: Miért? Miért viselkednek úgy az ügyfelek, ahogyan viselkednek? Mit tudtál meg az ügyfelekről, és hogyan tudod felhasználni ezt a tudást?
A teszteredmények értelmezése nem korlátozódhat a teszt elvégzését közvetlenül követő időszakra. Valójában az eredmények értelmezésének kulcsa közvetlenül a végrehajtás előtt rejlik. A hipotézis felállításáról van szó azzal a céllal, hogy alaposan megértsük az ügyfél gondolkodási folyamatait a tölcsér kulcsfontosságú átadási pontjain, hogy növelni tudjuk az észlelt értéket és csökkenteni az észlelt költségeket.
Ha megérti, hogy az érdeklődők mit gondolnak a vásárlási folyamat minden egyes szakaszában, jobban meg tudja majd találni a motivációjukat, és gyorsabban át tudja mozgatni őket az értékesítési tölcséren.
A cél nem egyszerűen a KPI (kulcsfontosságú teljesítménymutató) növelése kell, hogy legyen, hanem annak megértése, hogy hogyan lehet jobban kiszolgálni az ügyfelet a marketingüzenetekkel, az értékesítési folyamattal és akár a termékekkel. És ezen a megértésen keresztül javítani fogja az eredményeket.
Tehát még ha a tesztkezelés végül kevesebb konverziót eredményez is, az nem jelent veszteséget, mert az ügyfélről szerzett betekintést. Ha az adat az internet korának pénzneme, akkor az ügyfélismeret az arany standard: a központi adat, amelyhez minden marketinget közvetlenül kell kapcsolni.
És végső soron így érhető el hosszú távú nyereség az A/B teszteléssel.
