A wyniki można zmierzyć i jasno zakomunikować klientom. Istnieją setki historii sukcesu z testami A/B, takie jak strategia eCommerce, która wygenerowała 36% więcej zamknięć koszyków lub test marketingu opieki zdrowotnej, który zwiększył liczbę potencjalnych klientów o 638%.
Osiągnięcie takiego poziomu wyników nie jest jednak łatwe. Współpracując z firmami w celu optymalizacji konwersji za pomocą testów A/B, zaobserwowaliśmy pewne podobieństwa w wyzwaniach, przed którymi stoją firmy, niezależnie od tego, czy są duże czy małe, B2B czy B2C, e-commerce czy lead generation.
Wyzwanie 1: Wiedza o tym, co testować
Nie można opublikować dwóch wersji tego samego komunikatu i po prostu oczekiwać wzrostu wskaźników zaangażowania. Marketerzy szybko uczą się, że niektóre małe zmiany, które są atrakcyjne, ponieważ są łatwe do wdrożenia, nie są wystarczająco skuteczne, aby napędzać zmiany. Wiedzą również, że drastyczne modyfikacje mogą przynieść straty.
Aby wiedzieć, co testować, trzeba najpierw wiedzieć, gdzie testować. W tym przypadku dane o klientach mogą być bardzo decydujące. Przeprowadź analizę wskaźników w ramach cyklu życia, lejka sprzedaży lub rodzaju komunikacji, którą prowadzisz, aby przenieść je z jednego stanu do drugiego i zidentyfikować, gdzie się filtrują. Gdzie spadają potencjalni klienci?
Wyzwanie 2: Przeprowadzanie prawidłowych testów
W tym przypadku można popełnić błąd, wierząc, że odkryto formułę zwiększającą konwersję, podczas gdy tak nie jest. Innym możliwym błędem jest przeoczenie wzrostu konwersji.
Testy A/B są skuteczną taktyką ze względu na ich moc predykcyjną. Aby wyniki testów odgrywały prawdziwie predykcyjną rolę, musisz upewnić się, że odzwierciedlają one zachowanie klienta i że to zmiana wprowadzona w teście wywołała nowe wyniki.
Aby to osiągnąć, eksperyment musi być skonfigurowany i monitorowany w sposób naukowy i należy unikać zagrożeń dla jego ważności:
- Efekty dostarczalności: np. 10 000 wiadomości nie zostało dostarczonych z powodu awarii serwera.
- Efekty historii: Na przykład nieoczekiwana reklama wokół produktu dokładnie w czasie przeprowadzania testu, kampania marketingowa, która tymczasowo zmienia popyt w jednym kierunku, przeprowadzenie testu tylko przez 20 godzin we wtorek, kiedy ruch weekendowy zachowuje się zupełnie inaczej, lub przeprowadzenie testu w witrynie e-commerce z wysoce zmotywowanym ruchem świątecznym w grudniu i oczekiwanie uzyskania takich samych wyników w styczniu.
- Efekty selekcji: Na przykład inny dział uruchamia reklamę typu pay-per-click, która kieruje ruch na stronę docelową w ich kampanii w tym samym czasie, w którym przeprowadzasz test, lub klienci automatycznie wybierają leczenie, które widzą.
- Próbkowanie efektów zniekształceń: Jest to brak zebrania próby o wielkości wystarczającej do przezwyciężenia losowej możliwości. Na przykład ustalenie, że test jest ważny na podstawie 100 odpowiedzi.
Wyzwanie 3: Interpretacja wyników testów
Załóżmy, że udało Ci się spełnić punkty 1 i 2 i uzyskać świetny wynik. Wciąż pozostaje fundamentalne pytanie, na które należy odpowiedzieć: Dlaczego? Dlaczego klienci zachowują się w taki sposób? Czego dowiedziałeś się o kliencie i jak możesz wykorzystać tę wiedzę?
Interpretacja wyników testu nie powinna ograniczać się do czasu bezpośrednio po jego przeprowadzeniu. W rzeczywistości klucz do interpretacji wyników leży tuż przed ich wykonaniem. Chodzi o ustalenie hipotezy w celu dogłębnego zrozumienia procesów myślowych klienta w kluczowych punktach dostawy w lejku, aby zwiększyć postrzeganą wartość i obniżyć postrzegany koszt.
Rozumiejąc, co myślą potencjalni klienci na każdym etapie procesu zakupowego, będziesz w stanie lepiej dopasować się do ich motywacji i szybciej przeprowadzić ich przez lejek sprzedażowy.
Celem nie powinno być po prostu zwiększenie KPI (kluczowego wskaźnika wydajności), ale zrozumienie, w jaki sposób można lepiej służyć klientowi za pomocą komunikatów marketingowych, procesu sprzedaży, a nawet produktów. Dzięki temu zrozumieniu można poprawić wyniki.
Tak więc nawet jeśli testowa terapia zakończy się mniejszą liczbą konwersji, nie jest to tak naprawdę strata, ponieważ zyskałeś wgląd w klienta. Jeśli dane są walutą ery Internetu, wgląd w klienta jest złotym standardem: centralnym elementem danych, z którym cały marketing musi być bezpośrednio powiązany.
I ostatecznie w ten sposób osiąga się długoterminowe zyski z testów A/B.
