A/B-testing er noe du trenger å gjøre akkurat nå—spesielt når små forbedringer av si 1% eller 2% kan produsere imponerende inntekter forbedringer ned linjen.
Hva Er A/B-testing?
Før vi kommer inn i detaljene i en fantastisk A/B-testing rammeverk, la oss bare ta et skritt tilbake og sikre at vi er alle på samme side når det er snakk om A/B-testing generelt., A/B-testing i digital markedsføring og konvertering optimalisering, også stavet som A/B-testing, eller A/B-testing, er i ferd med å teste to versjoner av en nettside eller en app med kontrollert forskjeller.
sidene presenteres for brukere som er tilfeldig. Som ytelse data er samlet inn, sidene er analysert for å finne ut hvilken versjon som fungerer best.
Hva Er Fordelene av A/B-testing?
Testing varianter av et nettsted eller en applikasjon med statistisk rigor lar deg måle og optimalisere siden din for å sikre at du maksimere konverteringer., Om du tester en endring til toppteksten eller bare fargen på a-knappen, du må ikke stole på teorien til å veilede disse beslutningene, teste den og la data til harddisken beslutningsprosesser.
La oss gjøre noen raske matematikk for å male et bilde av effekten det kan ha.
Tenk deg produktet selger på $100 og du har 10 000 besøk i måneden til nettsiden din. 3% av dem konvertere, generere $30 000 i inntekt for at ett produkt.
Du A/B-test noen endringer på siden, og testen viser du at din nye side versjonen forbedrer din konvertering hastighet ved 3% (så nå kan du konvertere henholdsvis 3,09% av de besøkende)., Mindre enn 0,1% flere konverteringer ikke høres ut som mye, men du har bare ført til en ytterligere $900 i måneden i inntekt. Selv om du avslutter testing på det tidspunktet du har lagt til $10,800 årlig omsetning
Hvis du holde testing, og testen to ganger, med samme resultat av en 3% forbedring i konverteringsfrekvens, konverteringsfrekvensen går opp ved 9.3% (1.03 * 1.03 * 1.03). Det er mye som compounding interesse. Den første måneden i det nye konverteringsfrekvens vil ha en trinnvis konvertering verdi av $2,782. Over et år, vil dette resultere i en trinnvis $33,382.,
I dette eksempelet, testing ført til mer enn en måned igjen av økte inntekter.
Vær oppmerksom på at dette er gjort med trafikk gjenværende konstant. Du ikke investere i høyere volum av annonser, mer innhold distribusjon e-post, sitewide SEO, eller noe annet som skulle vokse trafikken. Du er bare å få mer verdi ut av trafikk du er allerede å få. Du optimaliserer for $-verdi for hver besøkende.
Hva slags type A/B-Testing Levere Resultater?
Det er mange beregninger og selv områder av data for å utforske., Her er 3 måter vi kan bruke split-testing for å sikre at vi har den beste valutakurser mulig.
Prising Eksperimenter
Det pleide å være en markedsføring teori om at priser som slutter på 7 faktisk omdannes bedre enn noen andre tall. Hvorfor? Fordi det å ha en pris som er ferdig med 0 (null) har vist seg å være for generell, ikke spesifikk nok, 9 ble vanlig. Deretter priser som slutter på 9 ble så vanlig at det ikke hisse opp en betydelig positiv respons lenger, og ikke påvirker ikke en konverteringsfrekvens. Så hvorfor tror du at du ser priser som slutter på 7 nå?,
7 ble opprinnelig vist med En a/B-test, der priser ble testet for å finne de beste optimalisering punkt. Det er hva de data som er foreslått, og du kan fortsatt se det i noen SaaS priser.
Dette kan ikke være riktig anbefaling for ditt nettsted og ditt publikum. Det er en god idé å kjøre dine egne tester, og finne nummeret som best konverterer for deg spesielt. Bruk av beste praksis og bransjekunnskap til guide hva du prøver, men la din egen A/B-testing data stasjonen vedtaket.,
Farge Teori
et Annet eksempel på testing av A/B-versjoner av et nettsted eller en bestemt side, er fargen på CTA.
Gult var en populær favoritt for en lang tid. Igjen, takk til En B-testing, data viste at gule knapper konvertert bedre. Siden da, har industrien testet fargene mer.
Data fra mer i dybden testing tyder på at det er mer knyttet til kontrasten mellom bakgrunnen og CTA. Ikke nødvendigvis gule hvor øyet fanger CTA er innenfor rammen av siden., Men, det er alltid en god idé å teste varianter og se hva som fungerer for din spesifikke CTA i forbindelse med din konkrete merkevarebygging.
musesporing
Noe så enkelt som å spore reisen til brukeren på en nettside kan føre til stor praktisk CRO data. Hvor kan besøkende fokusere sin tid og oppmerksomhet? Der får de til på siden når de bestemmer seg for å forlate?
Det finnes en rekke mus sporing og varme kart programvare som viser deg nøyaktig hvor på siden din brukeren tilbringer mesteparten av sin tid, og hvor de faller fra., Ved testing brukerens interaksjon med nettstedet ditt på denne måten, kan du gi data for å bestemme funksjonen oppsett, CTA plasseringer, etc.
Med denne type kunnskap, er du i stand til å ta kvalifiserte beslutninger for å designe ditt tester og måle resultatene av disse endringene.
Heuristisk Analyse
Det er ikke nok til å utforme en god jakt web-side eller app, siden har også å overtale publikum til å fullføre ønsket handling.
Heuristikk er empirisk tommelfingerregler eller beste praksis som har blitt testet i det siste, og er implementert for å produsere UX-design., Men, hver side, produkt og tjeneste som er unik. Snarere enn bare å sikre din side passer med industriens beste praksis, dvs. beste praksis som kommer fra noen andres testing, er det fornuftig å teste elementer som din oppfordring til handling plassering og konvertering priser i sanntid. La utformingen av ditt nettsted datadrevet.
Viktigheten av å Bruke En a/B-Testing Rammeverk
Du kan ikke bare rush til A/B-testing. En tilfeldig tilnærming vil føre til svikt.,
Hvis du er som de fleste selskaper, du har bare så mange ressurser og så mye penger, så du må lære seg å prioritere, noen ganger brutalt. Hvis du ikke kan, din vekst vil eventuell stagnere, eller vil du begynne å krympe. A/B-testing er den raskeste, enkleste og mest kostnadseffektive måten å finne ut hvordan å drive mer trafikk, generere flere potensielle kunder, skape mer salg. Hvis du ønsker å lykkes med A/B-testing, du trenger for å utvikle en strategi og prioriteringer i forkant av tid—noe som kan være vanskelig å gjøre.
Her på McGaw.io, har vi utviklet noe vi kaller VICE A/B-testing rammeverk., Ved hjelp av dette rammeverket, er vi i stand til å unngå mye av det vanlige A/B-testing feil som er forårsaket av mangel på strategi og organisasjon.
I dette innlegget, vi kommer til å gå gjennom VICE rammeverk og bryte ned nøyaktig hvordan det fungerer. Vi vil utforske hvordan du kan bruke VICE tilnærming for å maksimere dine mål (som inntekt eller brukeren sign up) uten å måtte bruke mer penger på å drive trafikk. Ved slutten, vil du forstå hvordan du bruker dette rammeverket i din egen bedrift, slik at du kan dra nytte av alt som A/B-testing har å tilby.,
Viktigheten av å Skape Hypoteser
Hvis du tar en titt på McGaw.io blogg, vil du se at vi allerede har dekket det grunnleggende om hvordan du kan komme i gang med A/B-testing, for eksempel hva som skal testes og hvilke verktøy å bruke.
– fokus på dette innlegget er å utforske hvordan du kan gjennomføre A/B-tester som er mer sannsynlig å produsere gode resultater—og nøkkelen til å oppnå dette, er vår VICE Rammeverk og Mal for A/B-Testing.
Før du kaster deg inn i noen A/B-testing, må du først for å danne noen hypoteser.,
Hypoteser er egentlig hva du tror vil skje som et resultat av å gjøre visse endringer.
Når du bruker VICE Rammeverk, vi utnytte hypoteser som utgangspunkt. Generere hypoteser er viktig fordi uten dem, eksperimenter vil mangle retning. Det er en god idé å komme opp med et bredt spekter av hypoteser i forkant av tid. Å ha et utvalg av hypoteser stilt opp vil forbedre din evne til å raskt implementere tester i fremtiden, øke hastigheten som du kan heve nettstedet konverteringer.,
Du bør lage minst én hypotese for hvert element på en side som du ønsker å teste.
Pro Tips: Avstå fra A/B-testing er mer enn ett element i en side til enhver tid. Testing av flere elementer på en side samtidig gjør det vanskelig å finne ut hvilke endringer som faktisk fører til visse resultater.
Pro Tips: Avstå fra A/B-testing er mer enn ett element i en side til enhver tid. Testing av flere elementer på en side samtidig gjør det vanskelig å finne ut hvilke endringer som faktisk fører til visse resultater.,
Pro Tips: selv Om det kan være nyttig å ha litt bakgrunnskunnskap om hva som fungerer godt når du kjører tester, du trenger ikke alltid å følge beste praksis. I noen tilfeller, du kan finne at å gjøre radikale endringer og går mot beste praksis faktisk fører til bedre konverteringer.
VICE Tilnærming
Når det kommer til A/B-testing, er det viktig å få noen raske gevinster under beltet.
Når du tar deg av lavt hengende frukt, du er i en bedre posisjon til å tilbringe tid på mer utfordrende eksperimenter du ønsker å grave inn., Plus, den før du har noen vinnende A/B-tester, jo mer vil du få fra compounding forbedringer som kommer med å forbedre konverteringer.
Pro Tip: Hvis du gjør klient arbeid, generere raske gevinster kan bli enda mer viktig, da det gir deg muligheten til å bevise at A/B testing er verdt å fokusere på.
Med det i tankene, hvordan kan du identifisere lavt hengende frukt og bestemme eksperimenter eller hypoteser som er mest sannsynlig å fungere?
Sikker på, en krystallkule, kan være nyttig her, men oddsen er at du ikke har en.
Likevel, her på McGaw.,io, vi tror vi har den nest beste tingen—VICE tilnærming.
VICE står for:
- V – Hastighet
- jeg Impact
- C – Tillit
- E – Lette
Ideen her er at du poengsummen din hypoteser fra 0-10 (10 er høyest/mest å foretrekke), i forhold til hver av de ovennevnte faktorene.
Du kan deretter samle opp disse poengsummene slik at du har en «total.»
Få VICE Framework mal her!,
Dette totalt bidrar til å regne ut sannsynligheten for at en hypotese eller eksperiment å produsere resultater sammenlignet med alle andre tester du ønsker å kjøre på et nettsted eller en side. Hvis du er ute etter å skape noen raske resultater, kan det være nyttig å prioritere de testene som har de høyeste poengsummene.
Her er en oversikt over hva vårt rammeverk ser ut i aksjon, med VICE delen uthevet:
Hvis vi zoomer inn og ta en nærmere titt, kan du se hvordan vi danner hypoteser, score hver kategori, og samle opp de summene.,
Hver av disse kategoriene representerer ulike faktorer som du trenger for å ta høyde for når du kjører En a/B-test. La oss ta en nærmere titt på hver av dem, slik at du kan gi en så nøyaktig resultat som mulig.
Hastighet
Hastighet er den hastigheten som en test kan kjøres.
Din hastighet poengsum bør være basert på to viktige faktorer: (1) hvor mye trafikk en side som er å få, og (2) hvordan merkbar endring vil være.
Hvor mye trafikk
generelt, jo mer trafikk et nettsted er å bringe inn, jo raskere en test kan kjøres., Mer trafikk betyr flere data, og mer data betyr at det vil ta mindre tid å jobbe ut om resultatene er statistisk signifikante (noe vi kommer tilbake til senere).
Når vi scorer for Hastighet, vi kan integreres med Google Analytics for å få den mest nøyaktige antall mulige (vil ha oss til å integrere VICE rammen til google, kan du kontakte oss.). Hastigheten er satt basert på mengden av trafikk som går gjennom en side. Hvis en side er å få 50 000 mennesker per uke, kan vi trykke statistisk signifikans ganske raskt., Hvis en side er bare å komme seg 500 treff per uke, vil det ta lengre tid for deg å ha nok data for å være sikker på resultater
Frimodighet av endre
Nådde statistisk signifikans handler ikke bare om hvor mange folk kommer til nettstedet ditt. Det handler også om hvor stor eller merkbare endringen tester du er. Mindre merkbar endring, desto mindre sannsynlighet er det for å påvirke brukernes adferd, så jo lenger tid vil det ta for å prøve å nå statistisk signifikans., For eksempel, hvis du oppdatere navigasjon teksten til fet skrift, som sannsynligvis ikke vil øke antall klikk du får dramatisk—så det vil ta lengre tid å nå et nivå der du kan være sikker på at endringen er å gjøre en forskjell.
Hvis du imidlertid få en dramatisk endring, kan du nå statistisk signifikans raskere. For eksempel, flere brukere kommer til å legge merke til en helt ny call-to-action-knappen, slik at du skal få nok data til å være trygg i dine resultater i en kortere tidsperiode.,
Tenk på det slik: hvis testen er mer dramatisk eller polariserende til brukerens erfaring, så du bør forvente Hastighet til å være høyere fordi du vil se forskjellen raskere.
Andre Faktorer
Det er også viktig å se på trafikken tall i forhold til hvor mange alternativer det er på en gitt side. Jo flere alternativer (koblinger) det er, jo lenger tid vil det vanligvis tar å fullføre testen.
Og basert på din bedrift eller ditt salg syklus, er det andre faktorer du trenger å ta hensyn til., For eksempel, hvis salgssyklusen for ett av produktene dine er seks uker lang, vil du ikke være i stand til å fullføre selv en liten test i en uke.
Prøv å vurdere dine individuelle business begrensninger når scoring Hastighet.
Innvirkning
Virkningen er hvor mye en endring kommer til å bidra til en forbedring i konverteringer.
Når du vurderer hvilken Innvirkning score for å gi en bestemt hypotese, er det viktig å først tenke på målet ditt. Hvis målet er å øke bruken av en gratis prøveperiode, så noen endringer på den gratis prøveversjon side ville få en høyere Impact score., Hvis du ønsker å øke e-fangst for å gi ditt salgsteam flere potensielle kunder, gi en høyere poengsum til hypoteser som er egnet til å påvirke dette området.
Når du har målet i tankene, det er tre andre faktorer å vurdere er: (1) den dristighet i endring, (2) plassering av siden i trakten, og (3) analytics-data.
Frimodighet av endre
Som vi har nevnt med Hastighet over, jo mer merkbar forandring til brukerne, jo mer sannsynlig er det å påvirke deres atferd., Dramatiske endringer har vanligvis en høyere impact score fordi brukerne er mer sannsynlig til å legge merke til dem, og dermed er de mer sannsynlig å påvirke din konvertering hastighet.
Plassering i Trakten
Det er også viktig å vurdere hvor siden i trakten. Generelt sider nær toppen av trakten vil ofte ha større innvirkning enn de som er på bunnen—rett og slett fordi flere brukere vil se dem. Så, for eksempel, en endring på hjemmesiden kunne få en høyere Impact score enn en tjenester-side.
Den andre type side som vanligvis får en høy impact score er i kassen, og priser sider., Impact score bør være høyere for hvilket som helst sted der brukere prøver å gi deg penger. Du ønsker å gjøre denne prosessen så enkel som mulig.
Analytics-Data
til Slutt, vil du ønsker å se på din Analytics-data for å hjelpe deg med å score Betydning (trenger du hjelp til å se på analytics-data, ta kontakt med oss). Hvis du bruker Google Analytics (og du bør være) og Google Ecommerce, kan du se en side verdi i trakten. Jo høyere side verdi i Google Analytics, jo høyere Impact score bør være.,
Hvis du ønsker å få veldig kult, vi har en hemmelig VICE rammeverk som vi kan integreres direkte inn på din Google Analytic konto og trekk i Hastigheten annonse Innvirkning basert på tall du har i Google Analytics. Kontakt oss hvis du ønsker å være fantastisk.
Tillit
Tillit er hvordan du føler om sjansene for en gitt hypotese å produsere gode resultater.
Jo mer du vet om denne type testing, jo mer nøyaktig du vil bli når det gjelder forskrivning av tillit vurderinger i forkant av tid., Det er fordi at selv om A/B-testing har en tendens til å arbeide med en sak-til-sak grunnlag, vil du finne at det vil være vanlige problemer som kan ofte løses ved hjelp av felles løsninger. Et eksempel på dette kan være inkluderingen av en anbefaling på en destinasjonsside.
Hvis du er helt ny til testing, ikke overthink det og gi det din beste gjetning. Gjennom prosessen med å lage hypoteser og å skrive ned selvtilliten din, og du vil raskt få en bedre forståelse for hvilke tester som er sannsynlig å ha suksess.,
Som du begynner å gjøre spådommer, kan det være nyttig å holde styr på hvor du og ditt team gjør når det gjelder å forutsi—ikke som noen form for straff (A/B-testing kan være pirkete selv for en ekspert), men som en anledning til å undervise. Ofte, kan du se mønstre i selvtilliten din score. Kanskje noen som er på ditt lag alltid overestimates virkningen av farge, eller noen andre underestimates viktigheten av hjemmesiden.,
Hvis noen er konsekvent å få mer korrekte gjetninger da resten av laget, det kan også være en god idé å gi et noe høyere antall til testene de har høy tillit på.
Siden vi er et selskap drevet av data, bygger vi en modell som tar tidligere resultater i betraktning, og reduserer automatisk eller humper vårt team score som er nødvendig. Det kan være litt overbord for de fleste bedrifter, men du kan anvende den generelle prinsippet uten å tallfeste det i en formel., Gi oss beskjed hvis du ønsker å bli en betatester av dette nye verktøyet 🙂
Lette
Letthet er nivået på teknisk ferdighet som vil være nødvendig for å gjøre en endring.
det er ikke Småtterier. Vi er nesten ferdig. Heldigvis, Letthet er vanligvis den enkleste kategorien til å score. Du trenger bare å vurdere som du trenger for å gjøre endringen, og hvor mye tid det vil ta dem. Spør deg selv om noen av justeringer knyttet til en bestemt eksperiment kan være laget av noen som er på ditt lag eller hvis du trenger å ta en utvikler eller designer om bord.,
Split testing verktøy som Optimizely eller Visual Website Optimizer gjøre det enkelt for markedsførere til å gjøre enkle endringer som å fjerne en knapp eller endre en overskrift. Imidlertid, å endre hele stilen på en side eller legge til nye sider til en nettside kan være mye mer komplisert.
Endringer som dette vil trolig kreve hjelp av en utvikler og kanskje til og med en tekstforfatter til å få jobben gjort på riktig måte. Ikke vær redd for å sløyfe dem, og få et mer nøyaktig resultat her.
Når du har funnet ut som du trenger for å utføre en gitt test, bør du vurdere hvor lang tid det vil ta dem., Hvis du har til å betale en utvikler for timer og timer av arbeid, eller leie en ekstern entreprenør, eller mister et medlem av din markedsføring team for en uke, gir testen en lavere Lette score. Hvis det ikke vil ta mye tid, og du trenger bare ett medlem av teamet, gir det en høyere score.
Validering Suksess
VICE framework gjør det mye enklere å gå gjennom prosessen med riktig A/B-testing av de ulike deler av et nettsted, uten å bli overveldet., Men rammene kan ikke beskytte deg fra feil i dommen, kan du gjøre når du prøver å avgjøre om en eksperimentet var vellykket eller ikke.
I noen tilfeller kan det se ut som om du har forbedret konverteringer, men over tid, og endringer kan mislykkes å produsere en jevn økning i konverteringer. For å beskytte deg selv fra en slik situasjon, må du sørge for at dine resultater er ansett som statistisk signifikant.
Hvis de ikke er statistisk signifikante, det du tror er en forbedring kan faktisk bare bli en flash-in-the-pan resultat., Ideelt sett eksperimentene skal ha en statistisk signifikans på minst 95%. Ved å sjekke den statistiske betydningen av resultatene og å sikre at de scorer over 95%, du kan sikkert finne ut om du har en vinnende varianten på hendene, og hvis endringene er verdt å holde.
Nå, hvis du ikke er matematisk anlagt eller begrepet statistisk signifikans skremmer deg—ikke bekymre deg. Vi har opprettet Effin A/B-Test Kalkulatoren. Dette enkle Chrome-utvidelsen kan brukes til å avgjøre om resultatene er statistisk signifikante.,
Det er veldig enkelt å bruke. Alt du trenger å gjøre er å legge inn dine trafikk og konvertering av tall og verktøyet vil vise resultater. Du trenger ikke å rote rundt med kompliserte formler!
selvfølgelig, er du fri til å bruke andre verktøy og metoder. Uansett hva du gjør, bare sørg for at du alltid sjekk den statistiske betydningen av resultatene dine før du bestemmer deg på en vinnende varianten.
Konklusjon
å Gjennomføre A/B eksperimenter kan bli veldig overveldende, veldig raskt. Ved hjelp av vår VICE tilnærming, men du kan hindre det., Forutsatt at du bruker den tiden som trengs for å komme opp med hypoteser, alt du trenger å gjøre er å bruke VICE tilnærming til å finne ut hvor du skal fokusere på.
Når du har generert noen data knyttet til test, sjekk statistisk signifikans. Avhengig av resultatet som returneres, vil du vite hvis endringene er verdt å holde. A/B-testing er noe som du ønsker å gjøre så snart som mulig, så prøv å ta handling på det du har lært raskt.
Sikker på at du kanskje ikke får ting riktig første gangen—men den VICE tilnærming vil definitivt kutte ned oddsen for svikt og bortkastet innsats.,