A/B testiranje

U današnje vrijeme su podaci i analitika pokretački dijelovi procesa donošenja odluka u dosta područja. U online svijetu, jedna od najkorištenijih metoda za prikupljanje vrijednih uvida je A/B testiranje.

Ispod možete naći sve što trebate znati o A/B testiranju. Od same definicije, pa sve do razumijevanja metrika.

Ručno izvođenje A/B testova je doslovno nemoguće. Sva poduzeća koriste test programe koji su posebno napravljeni za A/B svrhe testiranja kako bi automatizirali proces. Proces testiranja je jednostavan poput kreiranja dvije verzije web stranice. Jednu verziju date jednoj grupi vaših web posjetitelja, a drugoj grupi date drugu verziju. Obadvije grupe će procijeniti svoje iskustvo.

Nakon što je A/B testiranje gotovo, dobit ćete uvid u rezultate i otkriti koja verzija ima bolju izvedbu.

Svi ti uvidi su nevjerojatno vrijedni kada je u pitanju vaša marketinška strategija. Bilo da je riječ o marketingu sadržaja, korisničkim iskustvima ili isprobavanju različitih pristupa strategiji oglašavanja. Vaši marketing timovi će imati ogromnu korist od plivanja u podacima koje ste dobili izravno od vaše ciljne publike.

Što trebate uraditi prije A/B testiranja?

Početak A/B testiranja bez plana nije praktičan. Postoji nekoliko osnovnih zadataka koje trebate odraditi prije početka A/B testova:

• Identificirajte svoje ciljeve – postoje mnogi elementi testiranja koje možete ciljati. To uključuje opise proizvoda, određene gumbe ili CTA. Da biste identificirali koje elemente testirati, trebate prvo identificirati svoje ciljeve. Primjerice, vaš cilj bi mogao biti povećanje stope konverzije, pa ćete testirati u skladu s time;

• Navedite hipotezu – hipoteza će vam pomoći bolje ispitati rezultate testa. To je zapravo predviđanje rezultata koje očekujete vidjeti nakon završetka testa;

• Odlučite koje A/B testove želite provesti – uz ciljeve i hipoteze, bit će lakše odrediti točno koje A/B testove trebate provesti;

• Odaberite program za A/B testiranje – nisu svi programi za A/B testiranje jednaki. Dok su neki testovi značajki provedeni, drugi nisu. Znanje koje testove trebate izvoditi olakšat će vam odabir. Dok ih birate, razmislite o budućim testovima koje možda želite izvesti.

Koliko dugo trebate provoditi A/B testiranje?

Učestalost testiranja utječe na vremensko trajanje eksperimenta, što zauzvrat utječe na veličinu i važnost uzorka. Što je veći uzorak, rezultati će biti sveobuhvatniji. Dnevni broj posjetitelja vaše web stranice varira. Upravo zbog toga je duže trajanje testiranja bolje.
Koliko će dobivanje vjerodostojnih podataka trajati? Potrebno je razmotriti više faktora, kao što su način provođenja A/B testova i veličina uzorka. Dobra je ideja pričekati dok ne budete imali dovoljno prometa kako bi dobili statistički značajne rezultate.

Alati za A/B testiranje

Softver za A/B testiranje je dostupan svugdje, ali najčešće korišteni su Google Analytics A/B alat za testiranje i personalizaciju, Google Optimize i LiveAgent helpdesk softver.

Google Analytics je besplatan alat za testiranje stvoren da pojednostavi A/B testiranje web stranice. Možete odrediti koji naslov privlači posjetitelje, koji dizajn i raspored rezultira s više provedenog vremena na vašoj stranici, koji CTA generira više klikova i slično.

LiveAgent softver dolazi s A/B test alatom za email, tako da možete testirati odaziv primatelja vaših emailova i mjeriti njihove stope klikanja i otvaranja.

Većina alata će vam omogućiti promatranje rezultata u realnom vremenu, što omogućuje mijenjanje vaše marketinške kampanje dok je ona u tijeku.

Kada ne treba koristiti A/B testove?

Ako ne možete pristupiti relevantnim rezultatima ili imate kompliciranu procjenu, trebali bi izbjegavati A/B testiranje. Što to znači? Ako želite kompleksniju procjenu, bit će vam potrebno testiranje više varijanti i podijeljeno URL testiranje zajedno s učitavanjem testova izravno na poslužitelj. A/B testiranje vam tada neće dati pouzdane podatke.

Kako bi dobili vjerodostojne podatke, trebate imati dovoljan promet. Bez dovoljno prometa, vaši rezultati neće biti vjerodostojni. Kao dodatak, trebate stručnu hipotezu i dovoljno vremena da odredite što ćete testirati, postavljanje svega i pažljivu procjenu rezultata.

Kako se vrši A/B testiranje?

Recimo da želite saznati hoće li vas nova web stranica približiti vašim ciljevima ili je za to bolja trenutna verzija stranice. Vi ste odgovorni za kreiranje ciljeva u rasponu od poboljšanja ukupnog korisničkog iskustva do poboljšanih stopa konverzije.

U A/B testiranju, A je varijabla kontrolne verzije, što je vaša trenutna web stranica. B označava varijaciju nove verzije web stranice. Kada su A i B stranice spremne, morate odlučiti kojem postotku vaše ciljane publike ćete prikazati trenutne stranice, a koji postotak će dobiti varijacije stranica.

Poduzeća obično podijele bazu korisnika na dva jednaka dijela. Na taj način dobivamo najpouzdanije rezultate testa i možemo izravno usporediti te dvije opcije.

Na koje metrike trebate obratiti pažnju kada je u pitanju A/B testiranje?

Nakon završetka A/B testa i postavljanja distribucije prometa, primit ćete izvještaj. Kako bi dobili akcijske uvide, trebate obratiti pažnju na prave metrike. Vaši ciljevi bi trebali biti odlučujući faktor za izbor metrika.

Recimo da želite privući više posjetitelja i povećati svijest o vašem brendu. U tom slučaju trebate obratiti pažnju na metrike prometa. Klikovi su osnovna metrika koju trebate pratiti ako želite poslati više klijenata kroz vaš prodajni lijevak. Možete pratiti i ostale metrike, na primjer, padove aplikacije, preferencije publike i povećanje angažmana.

Usporedba tih metrika vam može dati bolji uvid i pomoći vam da izaberete stranicu s najboljom izvedbom.

Pogledajte video o A/B testiranju

Otkrijte moć A/B testiranja za donošenje odluka podržanih podacima. Naučite kako tvrtke koriste ovu tehniku za optimizaciju performansi, ublažavajanje rizika i donošenje informiranih odluke. Istražite ključne elemente A/B testiranja, uključujući razvoj hipoteze, nasumično testiranje, statističku značajnost i iterativni pristup. Pogledajte ovaj video kako bi otključali potencijal A/B testiranja za privlačenje konverzija i poboljšanje angažmana korisnika.