А результати можна виміряти і чітко донести до клієнтів. Існують сотні історій успіху A/B-тестування, наприклад, стратегія електронної комерції, яка принесла на 36% більше закриттів кошиків, або маркетинговий тест у сфері охорони здоров'я, який збільшив кількість потенційних клієнтів на 638%.
Але такого рівня результатів нелегко досягти. Працюючи з компаніями над оптимізацією конверсії за допомогою A/B-тестування, ми помітили деякі спільні риси у викликах, з якими стикаються компанії, незалежно від того, чи є вони великими або малими, B2B або B2C, займаються вони електронною комерцією або лідогенерацією.
Виклик 1: Знати, що тестувати
Ви не можете випустити дві версії одного й того ж комунікаційного матеріалу і просто очікувати, що показники залученості зростуть. Маркетологи швидко розуміють, що деякі невеликі зміни, привабливі тим, що їх легко впровадити, не є достатньо ефективними, щоб спричинити зміни. Вони також знають, що кардинальні зміни можуть призвести до втрат.
Щоб знати, що тестувати, ви повинні спочатку знати, де тестувати. Саме тут дані про ваших клієнтів можуть мати вирішальне значення. Проведіть аналіз метрик в рамках життєвого циклу, воронки продажів або типу комунікацій, які ви використовуєте, щоб перевести їх з одного стану в інший і визначити, де вони відсіюються. Де падають потенційні клієнти?
Виклик 2: Запуск валідних тестів
Тут можна припуститися помилки, вважаючи, що було винайдено формулу, яка збільшує конверсію, хоча це не так. Інша можлива помилка - не помітити збільшення конверсії.
A/B-тестування є успішною тактикою завдяки своїй прогностичній здатності. Щоб результати тестування справді відігравали прогностичну роль, ви повинні переконатися, що вони відображають поведінку клієнта і що саме зміни, внесені в тесті, спричинили нові результати.
Щоб досягти цього, експеримент повинен бути організований і контролюватися науковим чином, а також слід уникати загроз для його валідності:
- Ефекти досяжності: наприклад, 10 000 повідомлень не було доставлено через несправність сервера.
- Вплив історії: Наприклад, несподівана реклама навколо продукту саме в той час, коли проводиться тест, маркетингова кампанія, яка тимчасово зміщує попит в одному напрямку, запуск тесту лише на 20 годин у вівторок, коли трафік у вихідні поводиться зовсім інакше, або запуск тесту на вашому сайті електронної комерції з високомотивованим трафіком у грудні і очікуванням отримати такі ж результати в січні.
- Ефекти вибору: Наприклад, інший підрозділ запускає рекламу з оплатою за клік, яка залучає трафік на цільову сторінку їхньої кампанії одночасно з вашим тестом, або клієнти автоматично обирають, яке лікування вони бачать.
- Вибірка ефектів спотворення: Це нездатність зібрати вибірку, достатню для подолання випадкової ймовірності. Наприклад, визначення валідності тесту на основі 100 відповідей.
Виклик 3: Інтерпретація результатів тестування
Припустимо, що ви успішно виконали пункти 1 і 2 і отримали чудовий результат. Залишається фундаментальне питання, на яке потрібно відповісти: чому? Чому клієнти поводяться саме так? Що ви дізналися про клієнта і як ви можете використати ці знання?
Інтерпретація результатів тесту не повинна обмежуватися часом, що настає одразу після його проведення. Насправді, ключ до інтерпретації результатів лежить безпосередньо перед виконанням. Йдеться про встановлення гіпотези з метою глибокого розуміння процесів мислення клієнта у критичних точках воронки, щоб ви могли збільшити сприйняту цінність і зменшити сприйняту вартість.
Розуміючи, про що думають потенційні клієнти на кожному етапі процесу купівлі, ви зможете краще відповідати їхній мотивації та швидше просувати їх воронкою продажів.
Метою має бути не просто збільшення KPI (ключового показника ефективності), а розуміння того, як ви можете краще обслуговувати клієнта за допомогою своїх маркетингових повідомлень, процесу продажу і навіть продуктів. І завдяки цьому розумінню ви зможете покращити результати.
Тож навіть якщо ваша тестова кампанія призвела до меншої кількості конверсій, це не є втратою, адже ви отримали уявлення про споживача. Якщо дані - це валюта епохи Інтернету, то розуміння клієнта - це золотий стандарт: центральна частина даних, з якою має бути безпосередньо пов'язаний весь маркетинг.
І, зрештою, саме так досягаються довгострокові результати за допомогою A/B тестування.
