跨渠道 A/B 测试基础

已发表: 2023-03-03

在当今的数字环境中，每千人成本 (CPM) 指标对于渴望最大化广告支出回报率 (ROAS) 的企业至关重要。 如果您的每千次展示费用较低，您可以以较低的成本覆盖更多的受众。 这提供了一个极好的机会来试验品牌知名度活动并测试您的营销工作的有效性。 然而，运行测试和解释结果可能具有挑战性，尤其是在处理多个通道时。

在开始之前，这里有一些实用技巧，可帮助您运行有效的测试并跨各种渠道阅读结果，以帮助您为品牌做出明智的决策。

什么是跨渠道 A/B 测试？

跨渠道 A/B 测试是一种技术，涉及跨多个渠道（例如电子邮件、社交媒体和付费搜索）评估营销活动的两个或多个版本的有效性，以确定哪个版本表现更好。 收集和分析 A/B 测试的结果可以让您做出有关优化业务活动和用户体验的数据驱动决策，从而获得更好的结果。

对于希望提高转化率的企业而言，跨渠道 A/B 测试已成为一种普遍且有价值的做法。 事实上，在致力于优化其网站的公司中，有惊人的 71% 现在每月进行两次或更多次 A/B 测试，表明这种方法的重要性与日俱增。 此外，这些公司中有 60% 认为 A/B 测试对于转化率优化“非常有价值”。 这是因为 A/B 测试允许企业测试和比较其网站或应用程序的不同版本，以查看哪个版本在实现预期目标（例如增加注册或购买）方面表现更好。 通过确定最有效的设计、复制或用户体验元素，公司可以做出数据驱动的决策，从而提高转化率并最终带来更多收入。

例如，一家总部位于美国的流媒体娱乐公司在实施 A/B 测试策略以选择标题的封面图片后，将单个标题的收视率提高了 20-30%。 另一家公司通过对颜色进行试验，在跨渠道 A/B 测试中取得了成功。 该公司为其页面的广告链接尝试了 40 多种蓝色阴影，以找到消费者最喜欢的颜色，从而使广告收入增加了 2 亿美元。

请按照以下步骤确保您正在运行有效的跨渠道 A/B 测试：

1. 定义你的目标

在运行跨渠道 A/B 测试之前，必须定义明确的目标以确保测试有针对性和可操作性。 如果没有明确的目的，就很容易陷入为了测试而测试，浪费时间和资源。 一个关键的考虑因素是避免测试不相关的功能。 相反，应关注与您预期会显着影响指标的业务目标相关的组件。 说到指标，这些也需要与您的目标保持一致。 选择有意义的成功指标的关键指标，反映您想要实现的结果。 通过使指标与目标保持一致，您可以确保衡量正确的事情并根据相关数据做出决策。

当您清楚地了解您要实现的目标时，您可以更轻松地评估测试结果并确定它们是否成功。 这可以帮助您就实施哪些更改以及优先考虑哪些渠道做出明智的决策，最终为您的业务带来更好的结果。 例如，您可能希望提高网站的转化率、登陆页面或其他数字资产。 也许您希望提高用户参与度，并希望关注用户在您网站上花费的时间、页面浏览量或点击率等指标。 您是否有兴趣升级您的产品营销策略？ 使用 A/B 测试来试验产品功能的不同变体，例如定价、包装或功能。

2. 确定你的渠道

执行多元化渠道组合营销策略的公司必须记住，不同渠道的特征各不相同，会影响他们推动的结果。 例如，将您的测试工作集中在带来最多流量或收入的渠道上，并优先考虑对您的业务影响最大的改进。 渠道也有不同的限制和受众。 例如，某些渠道的定位选项可能有限，而其他渠道可能有严格的广告政策，这些政策会影响您可以投放的广告类型。 不同的渠道可能会吸引不同类型的受众，这会影响您在测试中使用的整体消息传递和创造力。 根据每个渠道的特定限制和受众定制您的测试策略，以确保您最大限度地利用每个渠道的独特优势和机会。

3. 创建你的测试

创建不同的测试变体对于成功的 A/B 测试至关重要，因为它允许您比较变量并确定哪些广告元素最有效地推动您的预期结果。 确保将您的测试元素与您之前设定的目标保持一致。 例如，如果提高网站的转化率是您的主要目标，请测试着陆页的不同方面，看看哪些变化带来最高的转化率。 这可以包括标题、号召性用语或图片。 为了提高用户在社交媒体上的参与度，请在每个平台上尝试不同类型的内容和消息传递。

创建尽可能多的测试变体，以便更全面地分析每个指标的性能。 这种粒度级别对于帮助公司查明需要改进或优化的特定领域至关重要。 测试多个变体还有助于确保 A/B 测试的结果具有统计意义。 如果您只尝试几种变体，可能没有足够的数据来得出关于哪种最有效的准确结论。 通过测试许多变化，公司可以收集更大的样本量，提高测试的统计能力并提高结果的准确性。

4. 运行测试

与所有实验一样，在创建测试时，记住您的样本量需要足够大也很重要。 如果您的样本量太小，您可能会在结果中引入偏差或其他错误，从而导致不准确的结论和无效的营销策略。 一般来说，样本量越大，测试结果就越准确可靠。 更大的样本量有助于最大限度地减少随机变异或异常值的影响，并增加您的信心，使您相信 A 组和 B 组之间的任何差异都是有意义的，而不仅仅是偶然的。 成功的广告测试还包括随机分发。 随机化有助于确保样本能够代表总体，提高结果的可靠性和有效性，并允许根据收集的数据做出更好的决策。

既然您了解了运行跨渠道 A/B 测试的基础知识，那么您如何确保以一种能够在您的企业内做出积极决策的方式来解释结果？

如何阅读 A/B 测试的结果

1.跨所有渠道测量相同的指标

在跨渠道 A/B 测试中测量所有渠道的相同指标对于直接比较不同媒介的有效性至关重要。 公司可以通过测量相同的指标（例如转化率、参与率或点击率）来确定哪个渠道表现最好，并相应地调整他们的营销策略。 如果测量不同的指标，准确比较它们的性能可能具有挑战性。 例如，如果一个渠道按转化率衡量，另一个渠道按参与率衡量，则可能不清楚哪个渠道在贵公司的预期结果方面总体表现更好。

2. 识别模式

在对收集的数据进行初步审查后，按渠道对数据进行分组可能会有所帮助，这样可以更轻松地比较和识别渠道内或渠道间的趋势。 通过这样做，您可以深入了解不同渠道如何相互作用以及一个渠道的变化如何影响另一个渠道的绩效。

例如，如果 A/B 测试显示特定类型的内容在社交媒体和电子邮件上表现良好，这可能表明两者之间存在相互依赖关系。 使用这些见解来改变您的营销方法，例如将类似的内容合并到其他渠道或增加社交媒体和电子邮件活动之间的整合。 此外，跨渠道识别模式可以帮助您确定营销策略中的薄弱环节或机会。 例如，如果某种特定类型的内容在所有渠道中的表现一直很差，这可能表明该内容需要重新评估，并且需要采用不同的方法。 同样，假设特定渠道始终比其他渠道表现更好。 在这种情况下，这可能建议为这些渠道分配更多资源或重新评估其他渠道。

3. 评估影响

评估跨渠道 A/B 测试结果的影响涉及确定测试是否对关键指标产生积极、消极或中立的影响。 评估影响：

  • 将获胜变体的结果与对照组进行比较，以确定改进程度。

  • 寻找两组之间的统计显着差异，以确定改进是有效的还是偶然的。

  • 使用结论性信息优化所有渠道的营销绩效并提高整体投资回报率。

评估跨渠道 A/B 测试的影响也为衡量随时间推移的进展提供了基准。 通过定期测试并将结果与​​之前的测试进行比较，您可以持续监控您的营销绩效并根据需要进行调整。

认为你已经得到它？ 再来一遍！

分析结果后，对您的营销材料进行必要的更改，并跨渠道重复测试过程。 A/B 测试是一个持续的过程，可能需要进行几轮测试才能为您的企业确定最有效的营销策略。 如果您始终专注于您的目标、跟踪您的主要指标并愿意根据您的结果进行更改，您就会成功。

请记住，跨渠道 A/B 测试需要仔细规划和执行，因此请确保您拥有合适的资源以充分利用您的测试。