Be to, rezultatus galima išmatuoti ir apie juos aiškiai pranešti klientams. Yra šimtai A/B testavimo sėkmės istorijų, pavyzdžiui, elektroninės prekybos strategija, kurią taikant buvo uždaryta 36% daugiau krepšelių, arba sveikatos priežiūros rinkodaros testas, kurį atlikus potencialių klientų skaičius padidėjo 638%.
Tačiau pasiekti tokio lygio rezultatų nėra lengva. Dirbdami su įmonėmis, siekdami optimizuoti konversijas naudojant A/B testavimą, pastebėjome tam tikrų bendrų iššūkių, su kuriais susiduria įmonės, nesvarbu, ar jos yra didelės, ar mažos, ar B2B, ar B2C, ar užsiima e. prekyba, ar vadovų generavimu.
1 iššūkis: žinojimas, ką testuoti
Negalite pateikti dviejų to paties komunikacijos elemento versijų ir tikėtis, kad įsitraukimo rodikliai pagerės. Rinkodaros specialistai greitai supranta, kad kai kurie nedideli pokyčiai, patrauklūs dėl to, kad juos lengva įgyvendinti, nėra pakankamai paveikūs, kad paskatintų pokyčius. Jie taip pat žino, kad dramatiški pakeitimai gali atnešti nuostolių.
Kad žinotumėte, ką tikrinti, pirmiausia turite žinoti, kur tikrinti. Čia jūsų klientų duomenys gali būti labai svarbūs. Atlikite gyvavimo ciklo, pardavimo piltuvėlio ar jūsų vykdomos komunikacijos tipo rodiklių analizę, kad perkeltumėte juos iš vienos būsenos į kitą ir nustatytumėte, kur jie filtruojasi. Kur patenka potencialūs klientai?
2 iššūkis: galiojančių testų vykdymas
Šiuo atveju galima suklysti manant, kad atrasta formulė, kaip padidinti konversiją, nors taip nėra. Kita galima klaida - nepastebėti konversijos padidėjimo.
A/B testavimas yra sėkminga taktika, nes turi prognozavimo galią. Kad testavimo rezultatai iš tiesų būtų prognozuojami, turite užtikrinti, kad jie atspindi kliento elgseną ir kad būtent testavimo metu atliktas pakeitimas lėmė naujus rezultatus.
Kad tai būtų pasiekta, eksperimentas turi būti rengiamas ir stebimas moksliškai, taip pat turi būti išvengta grėsmių pagrįstumui:
- Poveikis pristatomumui: pvz., dėl serverio gedimo nebuvo pristatyta 10 000 pranešimų.
- Istorijos poveikis: pavyzdžiui, netikėta reklama, susijusi su produktu būtent tuo metu, kai atliekamas bandymas, rinkodaros kampanija, kuri laikinai pakreipia paklausą viena kryptimi, antradienį, kai savaitgalio srautas elgiasi labai skirtingai, bandymas atliekamas tik 20 valandų, arba e. parduotuvės svetainėje atliekamas bandymas su labai motyvuotu šventiniu gruodžio mėnesio srautu ir tikimasi gauti tokius pačius rezultatus sausio mėnesį.
- Atrankos poveikis: pavyzdžiui, kitas skyrius paleidžia mokamą reklamą, kuri nukreipia srautą į jų kampanijos nukreipiamąjį puslapį tuo pačiu metu, kai jūs atliekate savo bandymą, arba klientai automatiškai pasirenka, kurį gydymą jie matys.
- Iškraipymo efektų atranka: Tai reiškia, kad nepavyko surinkti pakankamo dydžio imties, kad būtų įveikta atsitiktinumo galimybė. Pavyzdžiui, nustatant, kad testas galioja, remiantis 100 atsakymų.
3 iššūkis: bandymų rezultatų interpretavimas
Tarkime, kad sėkmingai įvykdėte 1 ir 2 punktus ir gavote puikų rezultatą. Vis dar reikia atsakyti į esminį klausimą: Kodėl? Kodėl klientai elgiasi taip, kaip elgiasi? Ką sužinojote apie klientą ir kaip galite panaudoti šias žinias?
Testų rezultatų aiškinimas neturėtų apsiriboti tik laiku iš karto po to, kai testas buvo atliktas. Iš tiesų, svarbiausia interpretuoti rezultatus yra prieš pat testo atlikimą. Tai yra hipotezės nustatymas siekiant nuodugniai suprasti kliento mąstymo procesus svarbiausiuose jūsų piltuvėlio pristatymo taškuose, kad galėtumėte padidinti suvokiamą vertę ir sumažinti suvokiamas sąnaudas.
Suprasdami, ką galvoja potencialūs klientai kiekviename pirkimo proceso etape, galėsite geriau suderinti jų motyvaciją ir greičiau perkelti juos per pardavimo piltuvėlį.
Tikslas turėtų būti ne tik padidinti KPI (pagrindinį veiklos rodiklį), bet ir suprasti, kaip galite geriau aptarnauti klientą naudodami rinkodaros pranešimus, pardavimo procesą ir net produktus. O per šį supratimą pagerinsite rezultatus.
Taigi net jei jūsų bandomoji procedūra baigiasi mažesniu konversijų skaičiumi, tai tikrai nėra nuostolis, nes įgijote informacijos apie klientus. Jei duomenys yra interneto amžiaus valiuta, tai klientų įžvalgos yra aukso standartas: pagrindinis duomenų elementas, su kuriuo tiesiogiai turi būti susieta visa rinkodara.
Galiausiai, būtent taip, naudojant A/B testavimą, pasiekiama ilgalaikė nauda.
