Iar rezultatele pot fi măsurate și comunicate în mod clar clienților. Există sute de povești de succes cu teste A/B, cum ar fi o strategie de comerț electronic care a generat cu 36% mai multe închideri de coșuri sau un test de marketing în domeniul sănătății care a crescut numărul de lead-uri cu 638%.
Dar acest nivel de rezultate nu este ușor de atins. Lucrând cu companii pentru a optimiza conversia prin intermediul testelor A/B, am observat unele puncte comune în provocările cu care se confruntă companiile, indiferent dacă sunt mari sau mici, B2B sau B2C, e-commerce sau generare de lead-uri.
Provocarea 1: Să știm ce să testăm
Nu puteți publica două versiuni ale aceluiași material de comunicare și să vă așteptați pur și simplu la o creștere a indicatorilor de implicare. Agenții de marketing învață rapid că unele schimbări mici, care sunt atractive pentru că sunt ușor de implementat, nu au un impact suficient pentru a determina o schimbare. Ei știu, de asemenea, că modificările dramatice pot duce la pierderi.
Pentru a ști ce să testați, trebuie să știți mai întâi unde să testați. În acest caz, datele despre clienții dumneavoastră pot fi foarte decisive. Efectuați o analiză a metricilor în cadrul ciclului de viață, a pâlniei de vânzări sau a tipului de comunicări pe care le faceți, pentru a-i muta dintr-o stare în alta și pentru a identifica unde se filtrează. Unde se încadrează potențialii clienți?
Provocarea 2: Efectuarea de teste valide
Aici se poate face greșeala de a crede că a fost descoperită o formulă pentru a crește conversia, când nu este cazul. O altă posibilă greșeală este aceea de a trece cu vederea o creștere a conversiei.
Testarea A/B este o tactică de succes datorită puterii sale de predicție. Pentru ca rezultatele testului să joace un rol cu adevărat predictiv, trebuie să vă asigurați că acestea reflectă comportamentul clientului și că modificarea efectuată în cadrul testului a fost cea care a declanșat noile rezultate.
Pentru a realiza acest lucru, experimentul trebuie să fie stabilit și monitorizat într-o manieră științifică și să evite amenințările la adresa validității, cum ar fi:
- Efectele de livrabilitate: de exemplu, 10.000 de mesaje nu au fost livrate din cauza unei defecțiuni a serverului.
- Efectele istoriei: de exemplu, o publicitate neașteptată în jurul produsului exact în momentul în care se efectuează testul, o campanie de marketing care înclină temporar cererea într-o direcție, efectuarea unui test timp de numai 20 de ore într-o zi de marți, când traficul din weekend se comportă foarte diferit, sau efectuarea unui test pe site-ul dvs. de comerț electronic cu un trafic foarte motivat de sărbătorile din decembrie și așteptarea de a obține aceleași rezultate în ianuarie.
- Efecte de selecție: de exemplu, o altă divizie difuzează un anunț de tip pay-per-click care direcționează traficul către o pagină de destinație din campania lor în același timp cu testul dumneavoastră, sau clienții selectează automat tratamentul pe care îl văd.
- Eșantionarea efectelor de distorsiune: Acest lucru reprezintă un eșec de a colecta un eșantion de mărime suficientă pentru a depăși posibilitatea aleatorie. De exemplu, determinarea validității unui test pe baza a 100 de răspunsuri.
Provocarea 3: Interpretarea rezultatelor testelor
Să presupunem că ați îndeplinit cu succes punctele 1 și 2 și ați obținut un rezultat excelent. Există încă o întrebare fundamentală la care trebuie să răspundeți: De ce? De ce se comportă clienții așa cum o fac? Ce ați învățat despre client și cum puteți utiliza aceste cunoștințe?
Interpretarea rezultatelor testelor nu ar trebui să se limiteze la perioada imediat următoare administrării testului. De fapt, cheia interpretării rezultatelor se află chiar înainte de executare. Este vorba despre stabilirea ipotezei cu scopul de a înțelege în profunzime procesele de gândire ale clientului în punctele cruciale de livrare din pâlnia dumneavoastră, astfel încât să puteți crește valoarea percepută și să diminuați costul perceput.
Înțelegând la ce se gândesc potențialii clienți în fiecare etapă a procesului de cumpărare, veți putea să vă potriviți mai bine motivației lor și să îi faceți să treacă mai repede prin pâlnia de vânzări.
Scopul nu ar trebui să fie pur și simplu creșterea unui KPI (indicator cheie de performanță), ci înțelegerea modului în care puteți servi mai bine clientul prin mesajele de marketing, procesul de vânzare și chiar produsele dumneavoastră. Iar prin această înțelegere, veți îmbunătăți rezultatele.
Deci, chiar dacă tratamentul de testare produce mai puține conversii, nu este o pierdere, deoarece ați obținut informații despre clienți. Dacă datele sunt moneda de schimb a erei internetului, cunoașterea clientului este standardul de aur: piesa centrală de date de care trebuie să fie legat direct tot marketingul.
Și, în cele din urmă, acesta este modul în care se obțin câștiguri pe termen lung cu testele A/B.
