Fondamenti di test A/B cross-channel

Nel panorama digitale odierno, la metrica del costo per mille (CPM) è fondamentale per le aziende desiderose di massimizzare il ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS). Se il tuo CPM è basso, puoi raggiungere un pubblico più ampio a un costo inferiore. Ciò rappresenta un'eccellente opportunità per sperimentare campagne di consapevolezza del marchio e testare l'efficacia dei tuoi sforzi di marketing. Tuttavia, l'esecuzione di test e l'interpretazione dei risultati possono essere difficili, soprattutto quando si ha a che fare con più canali.

Prima di iniziare, ecco alcuni suggerimenti pratici su come eseguire test efficaci e leggere i risultati su vari canali per aiutarti a prendere decisioni informate per il tuo marchio.

Che cos'è il test A/B multicanale?

Il test A/B cross-channel è una tecnica che prevede la valutazione dell'efficacia di due o più versioni di una campagna di marketing su più canali, come e-mail, social media e ricerca a pagamento, per determinare quale funziona meglio. La raccolta e l'analisi dei risultati dei test A/B ti consente di prendere decisioni basate sui dati sull'ottimizzazione delle campagne e delle esperienze utente della tua azienda per ottenere risultati migliori.

I test A/B cross-channel sono diventati una pratica diffusa e preziosa per le aziende che cercano di migliorare i propri tassi di conversione. Infatti, uno sbalorditivo 71% delle aziende che lavorano per ottimizzare i propri siti Web conduce ora due o più test A/B al mese, indicando la crescente importanza di questo metodo. Inoltre, il 60% di queste aziende ritiene che i test A/B siano "molto preziosi" per l'ottimizzazione del tasso di conversione. Questo perché i test A/B consentono alle aziende di testare e confrontare diverse versioni del proprio sito Web o app per vedere quale si comporta meglio nel raggiungere l'obiettivo desiderato, come aumentare le iscrizioni o gli acquisti. Identificando gli elementi di progettazione, copia o esperienza utente più efficaci, le aziende possono prendere decisioni basate sui dati che migliorano i loro tassi di conversione e, in ultima analisi, generano maggiori entrate.

Ad esempio, una società di intrattenimento in streaming con sede negli Stati Uniti ha aumentato le visualizzazioni di singoli titoli del 20-30% dopo aver implementato una strategia di test A/B per selezionare le immagini di copertina dei titoli. Un'altra azienda ha avuto successo con i test A/B cross-channel sperimentando il colore. L'azienda ha sperimentato oltre 40 sfumature di blu per i collegamenti pubblicitari della sua pagina per trovare i preferiti dei suoi consumatori, portando a un aumento delle entrate pubblicitarie di $ 200 milioni.

Segui questi passaggi per assicurarti di eseguire un test A/B cross-channel efficace:

1. Definisci i tuoi obiettivi

Prima di eseguire un test A/B multicanale, è essenziale definire obiettivi chiari per garantire che il test sia mirato e realizzabile. Senza uno scopo chiaro, può essere facile rimanere coinvolti nei test fine a se stessi, sprecando tempo e risorse. Una considerazione chiave è evitare di testare funzionalità irrilevanti. Invece, concentrati sui componenti rilevanti per gli obiettivi aziendali che prevedi abbiano un impatto significativo sulle tue metriche. Parlando di metriche, anche queste devono essere in linea con i tuoi obiettivi. Seleziona metriche chiave che siano indicatori di successo significativi, che riflettano i risultati che desideri ottenere. Allineando le tue metriche con i tuoi obiettivi, puoi assicurarti di misurare le cose giuste e prendere decisioni basate su dati pertinenti.

Quando capisci chiaramente cosa stai cercando di ottenere, puoi valutare più facilmente i risultati dei tuoi test e determinare se hanno avuto successo. Questo può aiutarti a prendere decisioni informate su quali modifiche implementare e quali canali dare la priorità, portando in ultima analisi a risultati migliori per la tua azienda. Ad esempio, potresti voler migliorare i tassi di conversione del tuo sito web, la pagina di destinazione o altre risorse digitali. Forse stai cercando di migliorare il coinvolgimento degli utenti e vuoi concentrarti su metriche come la quantità di tempo che gli utenti trascorrono sul tuo sito, le visualizzazioni di pagina o le percentuali di clic. Sei interessato ad aggiornare le tue strategie di marketing di prodotto? Utilizza i test A/B per sperimentare diverse varianti delle caratteristiche del prodotto, come prezzi, confezione o funzionalità.

2. Identifica i tuoi canali

Le aziende che eseguono diverse strategie di marketing del mix di canali devono ricordare che le caratteristiche variano da canale a canale, influenzando i risultati che ottengono. Concentra i tuoi sforzi di test sui canali che generano la maggior parte del traffico o delle entrate, ad esempio, e dai la priorità ai miglioramenti che avranno un impatto maggiore sulla tua attività. I canali hanno anche limiti e segmenti di pubblico diversi. Ad esempio, alcuni canali potrebbero avere opzioni di targeting limitate, mentre altri potrebbero avere norme pubblicitarie rigide che incidono sui tipi di annunci che puoi pubblicare. Canali diversi possono attrarre diversi tipi di pubblico, il che può influire sulla messaggistica e sulla creatività complessive utilizzate nei test. Personalizza le tue strategie di test in base ai limiti e al pubblico specifici di ogni canale per assicurarti di massimizzare i punti di forza e le opportunità unici di ogni canale.

3. Crea il tuo test

La creazione di diverse varianti del tuo test è fondamentale per il successo dei test A/B perché ti consente di confrontare le variabili e determinare quali elementi pubblicitari sono i più efficaci per ottenere i risultati desiderati. Assicurati di allineare i tuoi elementi di test con gli obiettivi precedentemente stabiliti. Ad esempio, se l'aumento del tasso di conversione del tuo sito web è il tuo obiettivo principale, prova diversi aspetti delle tue pagine di destinazione per vedere quali varianti portano ai tassi di conversione più elevati. Ciò può includere titoli, inviti all'azione o immagini. Per aumentare il coinvolgimento degli utenti sui social media, prova diversi tipi di contenuti e messaggi su ciascuna piattaforma.

Crea il maggior numero possibile di varianti del tuo test per un'analisi più completa delle prestazioni di ciascuna metrica. Questo livello di granularità è fondamentale per aiutare le aziende a individuare aree specifiche che necessitano di miglioramento o ottimizzazione. Testare più variazioni aiuta anche a garantire che i risultati del test A/B siano statisticamente significativi. Se provi solo alcune variazioni, potrebbero non esserci dati sufficienti per trarre conclusioni accurate su quale sia la più efficace. Testando molte variazioni, le aziende possono raccogliere un campione più ampio, migliorando la potenza statistica del test e aumentando l'accuratezza dei risultati.

4. Eseguire i test

Come tutti gli esperimenti, quando crei il tuo test, è anche importante ricordare che la dimensione del tuo campione deve essere abbastanza grande. Se la dimensione del tuo campione è troppo piccola, rischi di introdurre pregiudizi o altri errori nei risultati, portando a conclusioni imprecise e strategie di marketing inefficaci. In generale, maggiore è la dimensione del campione, più accurati e affidabili saranno i risultati del test. Una dimensione del campione più ampia aiuta a ridurre al minimo l'impatto della variazione casuale o dei valori anomali e aumenta la fiducia che eventuali differenze tra i gruppi A e B siano significative e non dovute semplicemente al caso. Il successo del test degli annunci include anche la distribuzione casuale. La randomizzazione aiuta a garantire che il campione sia rappresentativo della popolazione, aumentando l'affidabilità e la validità dei risultati e consentendo un migliore processo decisionale basato sui dati raccolti.

Ora che conosci i fondamenti dell'esecuzione di un test A/B cross-channel, come puoi assicurarti di interpretare i risultati in un modo che possa portare a un processo decisionale positivo all'interno della tua azienda?

Come leggere i risultati di un test A/B

1. Misura la stessa metrica su tutti i canali

Misurare la stessa metrica su tutti i canali in un test A/B cross-channel è essenziale per confrontare direttamente l'efficacia dei diversi mezzi. Le aziende possono determinare quale canale ha le prestazioni migliori misurando la stessa metrica, come tasso di conversione, tasso di coinvolgimento o percentuale di clic, e adattare di conseguenza le proprie strategie di marketing. Se vengono misurate metriche diverse, può essere difficile confrontare accuratamente le loro prestazioni. Ad esempio, se un canale viene misurato in base al tasso di conversione e un altro in base al tasso di coinvolgimento, potrebbe non essere chiaro quale canale abbia un rendimento complessivo migliore rispetto ai risultati desiderati dalla tua azienda.

2. Identificare i modelli

Dopo aver condotto una revisione iniziale dei dati raccolti, può essere utile raggruppare i dati per canale, semplificando il confronto e l'identificazione delle tendenze all'interno o tra i canali. In questo modo, puoi ottenere informazioni su come diversi canali interagiscono tra loro e su come i cambiamenti in un canale possono influire sulle prestazioni di un altro.

Ad esempio, se un test A/B rivela che un tipo specifico di contenuto funziona bene sui social media e sulla posta elettronica, ciò potrebbe indicare un'interdipendenza tra i due. Usa le informazioni per cambiare il tuo approccio di marketing, ad esempio incorporando contenuti simili in altri canali o aumentando l'integrazione tra social media e campagne e-mail. Inoltre, l'identificazione di modelli attraverso i canali può aiutarti a stabilire aree di debolezza o opportunità all'interno delle tue tattiche di marketing. Ad esempio, se un particolare tipo di contenuto funziona costantemente male su tutti i canali, ciò potrebbe indicare che il contenuto deve essere rivalutato e che è necessario un approccio diverso. Allo stesso modo, supponiamo che canali specifici funzionino costantemente meglio di altri. In tal caso, ciò potrebbe suggerire di allocare più risorse a quei canali o di rivalutarne altri.

3. Valutare l'impatto

La valutazione dell'impatto dei risultati dei test A/B cross-channel comporta la determinazione se il test ha avuto un effetto positivo, negativo o neutro sulle metriche chiave. Per valutare l'impatto:

• Confronta i risultati della variante vincente con il gruppo di controllo per determinare il grado di miglioramento.

• Cerca differenze statisticamente significative tra i due gruppi per concludere se il miglioramento è valido o dovuto al caso.

• Utilizza le informazioni conclusive per ottimizzare le prestazioni di marketing su tutti i canali e migliorare il ROI complessivo.

La valutazione dell'impatto di un test A/B cross-channel fornisce anche una base per misurare i progressi nel tempo. Conducendo test regolari e confrontando i risultati con i test precedenti, puoi monitorare continuamente le tue prestazioni di marketing e apportare le modifiche necessarie.

Pensi di avercela? Fallo ancora!

Dopo aver analizzato i risultati, apporta le modifiche necessarie ai tuoi materiali di marketing e ripeti il ​​processo di test su tutti i canali. Il test A/B è un processo continuo e potrebbero essere necessari diversi cicli di test per identificare le strategie di marketing più efficaci per la tua azienda. Troverai successo se rimani concentrato sui tuoi obiettivi, monitori le tue metriche primarie e sei aperto ad apportare modifiche in base ai tuoi risultati.

Ricorda, i test A/B cross-channel richiedono un'attenta pianificazione ed esecuzione, quindi assicurati di avere le risorse giuste per ottenere il massimo dai tuoi test.