Основы кросс-канального A/B-тестирования

В современном цифровом ландшафте показатель стоимости за тысячу показов (CPM) имеет решающее значение для компаний, стремящихся максимизировать окупаемость затрат на рекламу (ROAS). Если у вас низкая цена за тысячу показов, вы можете охватить большую аудиторию с меньшими затратами. Это дает прекрасную возможность поэкспериментировать с кампаниями по повышению узнаваемости бренда и проверить эффективность ваших маркетинговых усилий. Однако выполнение тестов и интерпретация результатов могут быть сложными, особенно при работе с несколькими каналами.

Прежде чем вы начнете, вот несколько практических советов по проведению эффективных тестов и чтению результатов по различным каналам, которые помогут вам принимать обоснованные решения для вашего бренда.

Что такое кросс-канальное A/B-тестирование?

Кросс-канальное A/B-тестирование — это метод, который включает в себя оценку эффективности двух или более версий маркетинговой кампании по нескольким каналам, таким как электронная почта, социальные сети и платный поиск, чтобы определить, какая из них работает лучше. Сбор и анализ результатов A/B-тестирования позволяет вам принимать основанные на данных решения об оптимизации ваших бизнес-кампаний и пользовательского опыта для достижения лучших результатов.

Кросс-канальное A/B-тестирование стало широко распространенной и ценной практикой для компаний, стремящихся повысить коэффициент конверсии. Фактически, 71% компаний, занимающихся оптимизацией своих веб-сайтов, сейчас проводят два или более A/B-тестирования в месяц, что указывает на растущую важность этого метода. Кроме того, 60% этих компаний считают, что A/B-тестирование «очень ценно» для оптимизации коэффициента конверсии. Это связано с тем, что A/B-тестирование позволяет компаниям тестировать и сравнивать различные версии своего веб-сайта или приложения, чтобы увидеть, какая из них лучше подходит для достижения желаемой цели, например увеличения количества регистраций или покупок. Определив наиболее эффективные элементы дизайна, копирования или взаимодействия с пользователем, компании могут принимать решения на основе данных, которые улучшают коэффициент конверсии и, в конечном итоге, увеличивают прибыль.

Например, американская компания, занимающаяся потоковым вещанием, увеличила количество просмотров отдельных фильмов на 20–30 % после внедрения стратегии A/B-тестирования для выбора обложек фильмов. Другая компания добилась успеха в многоканальном A/B-тестировании, экспериментируя с цветом. Компания экспериментировала с более чем 40 оттенками синего для рекламных ссылок на своей странице, чтобы найти фаворита своих потребителей, что привело к увеличению дохода от рекламы на 200 миллионов долларов.

Выполните следующие действия, чтобы убедиться, что вы проводите эффективное многоканальное A/B-тестирование:

1. Определите свои цели

Перед запуском кросс-канального A/B-тестирования важно определить четкие цели, чтобы убедиться, что тест целенаправленный и действенный. Без четкой цели можно легко увязнуть в тестировании ради тестирования, попусту тратя время и ресурсы. Одним из ключевых соображений является избегание тестирования нерелевантных функций. Вместо этого сосредоточьтесь на компонентах, имеющих отношение к бизнес-целям, которые, как вы ожидаете, существенно повлияют на ваши показатели. Говоря о метриках, они также должны соответствовать вашим целям. Выберите ключевые показатели, которые являются значимыми индикаторами успеха, отражающими результаты, которых вы хотите достичь. Сопоставив свои показатели с целями, вы можете быть уверены, что измеряете правильные вещи и принимаете решения на основе соответствующих данных.

Когда вы четко понимаете, чего пытаетесь достичь, вам будет легче оценивать результаты своих тестов и определять, были ли они успешными. Это может помочь вам принимать обоснованные решения о том, какие изменения внедрить и каким каналам расставить приоритеты, что в конечном итоге приведет к лучшим результатам для вашего бизнеса. Например, вы можете улучшить коэффициент конверсии своего веб-сайта, целевую страницу или другие цифровые активы. Возможно, вы стремитесь повысить вовлеченность пользователей и хотите сосредоточиться на таких показателях, как количество времени, которое пользователи проводят на вашем сайте, количество просмотров страниц или количество кликов. Заинтересованы ли вы в обновлении маркетинговых стратегий вашего продукта? Используйте A/B-тестирование, чтобы поэкспериментировать с различными вариантами характеристик продукта, такими как цена, упаковка или функциональность.

2. Определите свои каналы

Компании, реализующие маркетинговые стратегии с использованием различных каналов, должны помнить, что характеристики канала за каналом различаются, влияя на результаты, которые они обеспечивают. Например, сосредоточьте свои усилия по тестированию на каналах, которые приносят наибольший трафик или доход, и определите приоритеты улучшений, которые больше всего повлияют на ваш бизнес. Каналы также имеют разные ограничения и аудиторию. Например, некоторые каналы могут иметь ограниченные параметры таргетинга, в то время как другие могут иметь строгие правила в отношении рекламы, влияющие на типы объявлений, которые вы можете показывать. Разные каналы могут привлекать разную аудиторию, что может повлиять на общий обмен сообщениями и творческий подход, который вы используете в своих тестах. Адаптируйте свои стратегии тестирования к конкретным ограничениям и аудитории каждого канала, чтобы максимально использовать уникальные сильные стороны и возможности каждого канала.

3. Создайте свой тест

Создание различных вариантов вашего теста имеет решающее значение для успешного A/B-тестирования, поскольку оно позволяет вам сравнивать переменные и определять, какие рекламные элементы наиболее эффективны для достижения желаемых результатов. Убедитесь, что элементы тестирования согласованы с ранее установленными целями. Например, если вашей основной целью является повышение коэффициента конверсии вашего веб-сайта, протестируйте различные аспекты своих целевых страниц, чтобы увидеть, какие варианты приводят к самым высоким коэффициентам конверсии. Это могут быть заголовки, призывы к действию или изображения. Чтобы повысить вовлеченность пользователей в социальных сетях, попробуйте разные типы контента и обмена сообщениями на каждой платформе.

Создайте как можно больше вариантов теста для более полного анализа производительности каждой метрики. Этот уровень детализации жизненно важен, чтобы помочь компаниям определить конкретные области, которые нуждаются в улучшении или оптимизации. Тестирование нескольких вариантов также помогает гарантировать, что результаты теста A/B будут статистически значимыми. Если вы попробуете только несколько вариантов, может быть недостаточно данных, чтобы сделать точные выводы о том, какой из них наиболее эффективен. Тестируя множество вариантов, компании могут собрать больший размер выборки, улучшив статистическую мощность теста и повысив точность результатов.

4. Запустите тесты

Как и во всех экспериментах, при создании теста также важно помнить, что размер выборки должен быть достаточно большим. Если размер вашей выборки слишком мал, вы рискуете внести предвзятость или другие ошибки в свои результаты, что приведет к неточным выводам и неэффективным маркетинговым стратегиям. Как правило, чем больше размер вашей выборки, тем более точными и надежными будут результаты вашего теста. Больший размер выборки помогает свести к минимуму влияние случайных вариаций или выбросов и повышает вашу уверенность в том, что любые различия между группами А и Б значимы, а не просто случайны. Успешное тестирование рекламы также включает в себя случайное распределение. Рандомизация помогает гарантировать, что выборка репрезентативна для населения, повышает надежность и достоверность результатов и позволяет лучше принимать решения на основе собранных данных.

Теперь, когда вы знаете основы проведения кросс-канального A/B-тестирования, как вы гарантируете, что интерпретируете результаты таким образом, чтобы это могло привести к принятию положительных решений в вашем бизнесе?

Как читать результаты A/B-тестирования

1. Измеряйте одну и ту же метрику по всем каналам

Измерение одной и той же метрики по всем каналам в кросс-канальном A/B-тестировании необходимо для непосредственного сравнения эффективности различных каналов. Компании могут определить, какой канал работает лучше всего, измеряя один и тот же показатель, такой как коэффициент конверсии, уровень вовлеченности или рейтинг кликов, и соответствующим образом корректировать свои маркетинговые стратегии. Если измеряются разные показатели, может быть сложно точно сравнить их эффективность. Например, если один канал измеряется по коэффициенту конверсии, а другой — по коэффициенту вовлеченности, может быть неясно, какой канал в целом лучше работает в отношении желаемых результатов вашей компании.

2. Определите шаблоны

После первоначального обзора собранных данных может быть полезно сгруппировать данные по каналам, что упрощает сравнение и выявление тенденций внутри или между каналами. Таким образом вы сможете получить представление о том, как различные каналы взаимодействуют друг с другом и как изменения в одном канале могут повлиять на производительность другого.

Например, если A/B-тест показывает, что определенный тип контента хорошо работает в социальных сетях и электронной почте, это может указывать на взаимозависимость между ними. Используйте эти идеи, чтобы изменить свой маркетинговый подход, например, включить аналогичный контент в другие каналы или усилить интеграцию между социальными сетями и кампаниями по электронной почте. Кроме того, выявление закономерностей в разных каналах может помочь вам определить слабые места или возможности в рамках вашей маркетинговой тактики. Например, если определенный тип контента стабильно плохо работает на всех каналах, это может означать, что контент нуждается в повторной оценке и что необходим другой подход. Точно так же предположим, что определенные каналы постоянно работают лучше, чем другие. В этом случае это может означать выделение дополнительных ресурсов для этих каналов или переоценку других.

3. Оцените влияние

Оценка влияния результатов кросс-канального A/B-тестирования включает в себя определение того, оказал ли тест положительный, отрицательный или нейтральный эффект на ключевые показатели. Для оценки воздействия:

• Сравните результаты победившего варианта с контрольной группой, чтобы определить степень улучшения.

• Ищите статистически значимые различия между двумя группами, чтобы сделать вывод, является ли улучшение действительным или случайным.

• Используйте заключительную информацию, чтобы оптимизировать эффективность маркетинга по всем каналам и повысить общую рентабельность инвестиций.

Оценка влияния кросс-канального A/B-тестирования также обеспечивает основу для измерения прогресса с течением времени. Проводя регулярные тесты и сравнивая результаты с предыдущими тестами, вы можете постоянно отслеживать свою маркетинговую эффективность и при необходимости вносить коррективы.

Думаете, у вас это есть? Сделай это снова!

Проанализировав результаты, внесите необходимые изменения в свои маркетинговые материалы и повторите процесс тестирования по каналам. A/B-тестирование — это непрерывный процесс, и может потребоваться несколько раундов тестирования, чтобы определить наиболее эффективные маркетинговые стратегии для вашего бизнеса. Вы добьетесь успеха, если будете сосредоточены на своих целях, отслеживаете свои основные показатели и будете открыты для внесения изменений на основе ваших результатов.

Помните, что кросс-канальное A/B-тестирование требует тщательного планирования и выполнения, поэтому убедитесь, что у вас есть необходимые ресурсы, чтобы получить максимальную отдачу от ваших тестов.