a b testing

Zrozum i zastosuj zasadę testów A/B

Testy A/B to bardzo potężne narzędzie dla firm, które chcą poprawić swoje wyniki biznesowe. Jest to metoda testowania i analizy danych stosowana przez marketerów do testowania i porównywania różnych wersji strony internetowej lub elementu na stronie internetowej w celu ustalenia, która wersja zapewnia odwiedzającym najlepsze doświadczenia i generuje najwięcej konwersji. Artykuł ma na celu szczegółowe przedstawienie, czym jest testowanie A/B, jak go przeprowadzić, zinterpretować uzyskane wyniki oraz wyjaśnić jego znaczenie.

Definicja i cele testów A B

Termin „a b testowanie” pochodzi ze świata IT i odnosi się do stosowania testów porównawczych pomiędzy wersją oryginalną (A) i zmodyfikowaną (B) w celu zmierzenia wpływu modyfikacji wprowadzonych do produktu lub usługi. W kontekście marketingu cyfrowego technika ta polega na porównaniu różnych wersji strony internetowej lub elementu na stronie internetowej w celu znalezienia wersji, która najlepiej sprawdza się do osiągnięcia określonego celu (współczynnik konwersji, współczynnik klikalności itp.). . Głównym celem jest zatem skłonienie większej liczby użytkowników do wykonania określonej akcji na Twojej stronie internetowej, takiej jak zapisanie się do newslettera, zakup produktu czy wypełnienie formularza.

https://www.youtube.com/watch?v=5YDHVKe-nIE

Metody wdrażania testów A B

Przygotowanie testu A/B może być dość złożonym zadaniem. Ważne jest, aby dobrze zaplanować test przed jego wykonaniem. Przede wszystkim należy jasno określić cel testu i rodzaj danych, jakie należy zebrać, aby zmierzyć jego skuteczność. Następnie musisz wybrać, która strona lub element strony internetowej będzie testowany i określić, jakie modyfikacje należy wprowadzić (zmiana tekstu, zmiana obrazu itp.). Po wykonaniu tych kroków możesz przejść do następnej fazy, która polega na skonfigurowaniu podzielonego systemu testowania w celu losowego rozmieszczenia odwiedzających pomiędzy różnymi wersjami Twojej witryny lub elementami w Twojej witrynie. Na koniec należy określić wielkość próbki potrzebną do uzyskania miarodajnych wyników i wystarczająco długi czas na ukończenie testu.

A lire également  Analityk danych: 3 niezbędne narzędzia do opanowania w 2023 r

Narzędzia potrzebne do przeprowadzenia testów A/B

Aby skutecznie przeprowadzić skuteczne testy A/B, musisz mieć dostęp do odpowiednich narzędzi i technologii, które pozwolą Ci nie tylko łatwo skonfigurować test, ale także precyzyjnie przeanalizować wyniki uzyskane po jego wdrożeniu. W tym celu na rynku dostępnych jest kilka narzędzi takich jak Google Analytics czy Optimizely, które pozwalają nie tylko łatwo skonfigurować testy porównawcze, ale także przeanalizować wyniki uzyskane dzięki raportowi wygenerowanemu przez to narzędzie. W niektórych przypadkach można użyć narzędzi specjalnie zaprojektowanych do testów A/B w celu dokładniejszej analizy niektórych aspektów technicznych, takich jak szybkość stron internetowych lub ogólne wrażenia użytkownika oferowane przez konkretną stronę internetową.

Interpretacja wyników uzyskanych w teście A/B

Po skonfigurowaniu testów porównawczych i zebraniu wystarczającej liczby ważnych danych (biorąc pod uwagę wymagane liczby czasu), nadszedł czas na interpretację uzyskanych wyników w celu podjęcia ostatecznej decyzji o wyborze pomiędzy różnymi wersjami porównawczymi zaproponowanymi w tym procesie .

W tym celu można przeanalizować kilka wskaźników: ogólny współczynnik konwersji (w każdej wersji), współczynnik klikalności określonego wezwania do działania (na przykład przycisku Kup) itp. Eksperci często zalecają, gdy wersja o wysokiej wydajności zostanie zidentyfikowana dzięki dane zebrane w Podczas testów, aby zwlekać z wprowadzeniem go do produkcji do czasu zebrania wystarczającej ilości danych, aby wybór ten był ważny. Technika ta umożliwia zatem nie tylko obserwację, czy pozostaje ona stabilna pomimo ewentualnych wahań wynikających z naturalnych zachowań użytkowników Internetu, ale także pozwala rozróżnić, czy nadal będzie wydajna przez dłuższy okres czasu.