Výsledky sa dajú merať a jasne oznámiť zákazníkom. Existujú stovky úspešných príkladov A/B testovania, ako napríklad stratégia elektronického obchodu, ktorá priniesla o 36% viac uzavretých košíkov, alebo test marketingu v zdravotníctve, ktorý zvýšil počet potenciálnych zákazníkov o 638%.
Takúto úroveň výsledkov však nie je ľahké dosiahnuť. Pri práci so spoločnosťami na optimalizácii konverzie pomocou A/B testovania sme spozorovali niektoré spoločné črty problémov, ktorým čelia spoločnosti, či už sú veľké alebo malé, B2B alebo B2C, e-commerce alebo lead generation.
Úloha 1: Vedieť, čo testovať
Nemôžete vydať dve verzie toho istého komunikačného materiálu a jednoducho očakávať zlepšenie ukazovateľov zapojenia. Marketéri sa rýchlo naučia, že niektoré malé zmeny, ktoré sú atraktívne, pretože sa ľahko implementujú, nie sú dostatočne účinné na to, aby viedli k zmene. Vedia tiež, že dramatické úpravy môžu viesť k stratám.
Ak chcete vedieť, čo testovať, musíte najprv vedieť, kde testovať. Tu môžu byť veľmi rozhodujúce údaje o vašich zákazníkoch. Vykonajte analýzu metrík v rámci životného cyklu, predajného lievika alebo typu komunikácie, ktorú vykonávate, aby ste ich presunuli z jedného stavu do druhého a zistili, kde sa filtrujú. Kam sa potenciálni zákazníci dostávajú?
Úloha 2: Vykonávanie platných testov
V tomto prípade by ste sa mohli dopustiť omylu a domnievať sa, že bol objavený vzorec na zvýšenie konverzie, hoci to tak nie je. Ďalšou možnou chybou je prehliadnuť zvýšenie konverzie.
A/B testovanie je úspešná taktika vďaka svojej prediktívnej sile. Aby výsledky testovania zohrávali skutočne prediktívnu úlohu, musíte sa uistiť, že odrážajú správanie zákazníka a že práve zmena vykonaná v teste vyvolala nové výsledky.
Aby sa to dosiahlo, experiment musí byť nastavený a monitorovaný vedeckým spôsobom a musí sa vyhnúť hrozbám pre platnosť, ako sú:
- Účinky na doručiteľnosť: napr. 10 000 správ nebolo doručených z dôvodu poruchy servera.
- Účinky histórie: napríklad neočakávaná reklama okolo produktu presne v čase, keď sa test vykonáva, marketingová kampaň, ktorá dočasne vychýli dopyt jedným smerom, vykonanie testu len na 20 hodín v utorok, keď sa víkendová návštevnosť správa veľmi odlišne, alebo vykonanie testu na vašom e-shope s vysoko motivovanou decembrovou návštevnosťou počas sviatkov a očakávanie rovnakých výsledkov v januári.
- Výberové účinky: napríklad iná divízia spustí reklamu platenú za kliknutie, ktorá privedie návštevnosť na vstupnú stránku v rámci svojej kampane v rovnakom čase, ako vy spustíte svoj test, alebo si zákazníci automaticky vyberú, ktoré ošetrenie uvidia.
- Vzorkovanie efektov skreslenia: Ide o neschopnosť zhromaždiť vzorku dostatočnú na prekonanie náhodnej možnosti. Napríklad určenie, že test je platný na základe 100 odpovedí.
Úloha 3: Interpretácia výsledkov testov
Predpokladajme, že úspešne splníte body 1 a 2 a dosiahnete skvelý výsledok. Stále je tu však základná otázka, na ktorú je potrebné odpovedať: Prečo? Prečo sa zákazníci správajú tak, ako sa správajú? Čo ste sa o zákazníkovi dozvedeli a ako môžete tieto poznatky využiť?
Interpretácia výsledkov testov by sa nemala obmedzovať na čas bezprostredne po vykonaní testu. V skutočnosti kľúč k interpretácii výsledkov spočíva tesne pred vykonaním. Ide o stanovenie hypotézy s cieľom dôkladne pochopiť myšlienkové procesy zákazníka v rozhodujúcich bodoch dodávky vo vašom lieviku, aby ste mohli zvýšiť vnímanú hodnotu a znížiť vnímané náklady.
Ak pochopíte, čo si potenciálni zákazníci myslia v jednotlivých fázach nákupného procesu, budete môcť lepšie prispôsobiť ich motiváciu a rýchlejšie ich posunúť cez predajný lievik.
Cieľom by nemalo byť len zvýšenie KPI (kľúčového ukazovateľa výkonnosti), ale pochopenie toho, ako môžete lepšie slúžiť zákazníkovi pomocou marketingových správ, predajného procesu a dokonca aj produktov. A vďaka tomuto pochopeniu zlepšíte výsledky.
Takže aj keď vaše testovacie spracovanie nakoniec prinesie menej konverzií, v skutočnosti to nie je strata, pretože ste získali poznatky o zákazníkoch. Ak sú údaje menou internetového veku, tak poznatky o zákazníkoch sú zlatým štandardom: ústredným údajom, na ktorý musí byť priamo napojený celý marketing.
A nakoniec, takto sa dosahujú dlhodobé zisky pomocou A/B testovania.
