A/B testi vs Çok değişkenli test: Ne zaman ve nasıl seçiyorsunuz?

Hiç var mı? Web sitesini değiştirin ... ama gerçekten gelişip gelişmediğini bilmiyorum veya sadece "kendin düşün"

Her pazarın, pazarlamacı veya işletme sahibinin bu rahatsız edici durumla karşılaşması gerektiğine inanın: hem fiziksel, zihinsel hem de bütçeye adanmışsınız. İster resimler, promosyonlar, yeni başlık yazma, çekici ve hatta yeni düzen tasarımı olsun ... ama sonuç "istihdam" dır.

Satışlar artmaz, daha az tıklayın veya en kötüsü "eskisinden daha kötü" ama ne olduğunu bilmiyorsunuz. Karanlıkta yürümek gibi hissetmek, devam etmenin bir yolunu bulamıyor, yaptığım şeyin "evet" veya "hayır" olup olmadığını bilmiyorum. Bu, dönüşümü öldüren ve maalesef iş fırsatlarını kaybetmemize neden olan klasik bir sorundur.

İllüstrasyonlar istemi: Pazarlamacıların veya işletme sahiplerinin resmi, kararlaştırılan satış grafiğini gösteren bilgisayarın önündeki tapınaklarda oturuyor. Karışıklık ve belirsizliği iletmek için etrafta yüzen bir soru işareti (?).

Neden ustaca bir satış düşmanı olarak "tahmin ediyor"?

Çoğu sorunun kaynağı, "duygular" veya "içgüdü" ye dayanan karardan gelir. "Bunun gibi başlık müşterilerin daha çok sevilmesi gerektiğini" veya "Bu renk düğmesi daha olağanüstü olmalı" diye düşünüyoruz, ancak "biz" müşterilerinin düşündüğü şey olacağını doğrulamak için hiçbir şeyimiz yok.

Veriler (veri odaklı) tarafından yönlendirilen dijital pazarlama dünyasında, tahmin etmek parayı çözmek zorunda. Çünkü testi geçmeyen her değişiklik gereksiz "risk" dir. , A/B testi ve çok değişkenli test gibi güçlü araçların önemli bir rol oynadığı noktadır . "Tahmin etmeyi" bir "kanıt gerçeğine" dönüştüren ve işimizin gerçekte hangi değişiklikleri tam olarak bilmemize yardımcı olan bilimsel bir süreçtir. Sadece düşünmek değil

İllüstrasyonlar için bilgi istemi: sol beyin arasındaki "içgüdü/his" sembolleri ile karşılaştırma görüntüleri, sağ beyinle "grafik/veri" sembolleri ile, hislerden veri yan ortamına işaret eden bir okla bir okla, tahminlerden verilere değişmemiz gereken bir okla karşılaştırma görüntüleri

Bir sonraki tahmin nedeniyle web sitesi "DAE" olsun? Sonuçlar düşündüğünüzden daha korkunç.

Testi görmezden gelmek ve web sitesini duygulara göre değiştirmeye devam eder. "Satışlar eklemez" den daha yoğun olumsuz etkilere yol açabilir. Hayal etmeye çalışın:

• Bıkkın bir pazarlama bütçesi: İnsanları açılış sayfasına çekmek için muazzam bir atış parası atabilirsiniz, ancak bu yüz yeterince etkili değilse, insanlar geldi ve kapalı. Ödediğiniz para sıfıra eşittir.
-

Rekabet Fırsını Kaybetti:

Siz hala doğru yoldayken, rakiplerinizin her gün sizi terk etmek için web sitelerini geliştirmek için A/B testinden elde edilen verileri kullanıyor olabilirler.
• Dönüşüm oranı düşer: "Biraz" olduğunu düşündüğünüz bazı değişiklikler, dönüşüm oranınızı küçük bir şekilde bilmeden ve yavaş yavaş yemeden kullanıcılar için karışıklığa veya "sürtünmeye" neden olabilir.
-

Güvenilirliği Kaybet:

Değişen web sitesi yön değiştirdi. Kullanıcıların markanın profesyonel olmadığını ve deneyimlerine dikkat etmemesini sağlıyor

Web'in böyle devam etmesine izin vermek, bu sızıntıyı düşünmeden teknenin sızmasına izin vermekten farklı değildir. Shopify temel CRO'yu (dönüşüm oranı optimizasyonu) anlamak , bu sorunları en iyi önlemek için zırhtır

İllüstrasyonlar istemi: "Web Sitem" adlı ad etiketi olan kağıt tekne küçük bir sızıntıya sahip. "Basık Bütçe", "Kayıp Müşteriler" olarak adlandırılan birçok nokta ve yavaşça denize batıyor.

Tahmin etmeyi bırak! A/B testi ve çok değişkenli testleri tanıyalım.

Belirsizliği somut bir bilgiye dönüştürmenin zamanı geldi. Bu sorunun çözümü, son derece popüler ve etkili olan 2 ana türe sahiptir, yani A/B testi ve çok yönlülük testi (MVT), açıkça farklı ve kullanımda doğru durumlar.

A/B testi (kazanan testi)

A/B testinin boks aşamasında bir kavga olduğunu düşünün. "Challenger" (yeni sürüm veya varyasyon) ile savaşmak için "eski şampiyonlarımız" (mevcut sürüm veya kontrol) var.

• Nedir: Web sayfasının 2 sürümünü (veya daha fazla A/B/N testinde) karşılaştırır. Hangi sürümün daha iyi olduğunu görmek için (dönüşüm oranı gibi)
• Kullanıldığında: Tüm başlık, yeni düzen tasarımı, kahraman görüntü değişikliği veya ödeme sürecini ayarlama gibi "büyük" ve "yüksek etki" test etmek için uygun
• Örnek: Hangi rengin daha fazla kişiyi tıklattığını görmek için bir sayfayı ("Yeşil" düğmesi) B sürümüyle ("turuncu" düğmesi) test edin.

Çok Değişkenli Test (MVT - En İyi Karıştırma Seti Testi)

A/B testi MVT boksu ise, bilim adamlarının laboratuvarı. Sadece bir kazanan aramıyoruz. Ancak aynı sayfadaki birçok küçük değişikliği aynı anda test ederek en iyi "malzemelerin" nden oluşmasını bilmek istiyoruz.

• Nedir: En iyi sonuçları sağlayan hangi "kombinasyon" (kombinasyon) (kombinasyon) bulmak için aynı anda bu bileşenlerin çoklu öğeleri ve "çoklu varyasyonları".
• Kullanıldığında: "Ayarlama" veya "Optimize" için uygun, yüksek ve etkili bir girişe sahip bir web sayfası, her parçanın birbirini nasıl etkilediğini anlamak için daha iyi kullanılmak üzere daha iyi kullanılmaktadır?
• Örnek: Aynı sayfada başlık (2 tür) X görüntüleri (2 tür) X metinini aynı anda (2 tür) test etmek istiyoruz, bu da hangi kombinasyon kümelerinin en yüksek dönüşüm olduğunu bulmak için 2x2x2 = 8 sürüm seti oluşturacak.

Kendinize "Değişimi değiştirmek (devrim) veya yavaş yavaş gelişmek (evrim)" diye sorarak ne tür bir seçim başlar? İlk şeyse, web akışında veya formunuzda A/B testi yaparak başlayın. Ama eğer MVT gibiyse, cevap budur.

İllüstrasyonlar istemi: 2 taraflı görüntüler, "A/B testi" ile 2 çift boks eldiven (kırmızı vs mavisi) ve sağ taraf bilimsel bir deneme fasulyesidir. Farklı sıvılara sahip yapraklar "çok değişkenli test" etiketi ile birlikte karıştırılmaktadır.

Örnek bir durum: sıradan kahve dükkanlarından testlerle dönüşüm şampiyonlarına kadar

Daha net olabilmek için çevrimiçi kahve çekirdekleri satan bir dükkan olan "Grind House" dükkanının hikayesine bir göz atalım. Güzel bir açılış sayfası var, ancak dönüşüm oranı hiçbir yere hareket etmiyor. Bu yüzden karar vermeye yardımcı olmak için verileri kullanmaya karar verdiler.

Adım 1: A/B testi ile büyük yapı ayarı

• Sorun: Orijinal sayfada (sürüm A) uzun bir bilgiye sahiptir, ancak "Tüm Kahve Çekirdeklerini İzle" düğmesi neredeyse sayfanın alt kısmıdır.
-

Hipotez:

CTA düğmesini üste (katın üstüne) taşırsak ve başlığı daha ilginç olacak şekilde değiştirirsek. Tıklamaları artırmalı -

Test:

Yeni bir başlığın yeni bir versiyonunu yarattılar, "Eşsiz kahve aromasını deneyimleyin. Doğrudan evinize teslim edildi" ve altındaki büyük turuncu bir renk olan "Kahve Çekirdeklerini Seç" düğmesini koyun -

sonuç:

2 hafta boyunca A/B testi çalıştırdıktan sonra

B sürümü,%45'e kadar A sürümünden daha yüksek bir tıklama oranına sahiptir!

Adım 2: Çok değişkenli testlerle alt elemanı ayarlayın

• Sonraki Sorun: Şimdi kazanan bir düzeni var (sürüm B), ancak daha iyi optimize etmek istiyorlar.
  • Başlık: (muhtemelen aynı)
  • Kahraman Resmi: A (Kahve Çiftliği) VS (Barista Damla Kahve)
  -
  Düğme metni:
  Mesaj A ("Kahve Çekirdeklerinizi Seç") VS Metin B ("Şimdi Alışveriş")
-

Hipotez:

Kahraman görüntüsünü ve CTA düğmesindeki metni değiştirmek daha fazla dönüşüm eklemeye yardımcı olabilir -

Test:

B sürümünün düzeninde, MVT'yi aşağıdaki gibi test ederler:-

sonuç:

MVT, kazanan kombinasyon setinin

"Barista + Düğme 'Şimdi Dükkan" "

Bu da dönüşüm oranını artırmaya yardımcı olur. Genel olarak, orijinalden% 18'si daha!

Önce "büyük bir değişiklik" bulmak için A/B testi kullandıkları ve daha sonra çok güçlü bir strateji olan "Ayrıntıları ayarlamak" için MVT'yi kullandıkları görülebilir. CRO uzmanlarının her zaman önerildiği bir kılavuzdur

İllüstrasyonlar istemi: Infographic görüntüleri, Adım 1 (A/B testi) ve 2. adım (çok değişkenli test) ile öğütme evinin hikayesini anlatın ve sonuçları açıkça görüntüleyin.

Test etmeye başlamak ister misiniz? Kontrol listesi hemen takip edebilen 6 basit adım.

Başlangıç korkutucu görünebilir, ancak aslında net süreçler vardır. A/B testi veya MVT yapmayı seçin, bu kontrol listesini takip edebilirsiniz.

1. Ölçülebilecek hedefleri belirleyin (hedefinizi tanımlayın): Neyi geliştirmek istiyorsunuz? "Satışları artırmak isteyin", ancak "insan sayısını artırmak istemek, ürün sayfasındaki araca ekle" ya da "açılış sayfasındaki hemen çıkma oranını%10 azaltmak" gibi spesifik olmak gibi geniş bir şekilde söyleyin.
2. Bir hipothsis oluşturun: Bu yapıda net cümleler oluşturun: "Değişikliklerin (x)" renk değiştirme düğmesinin "turuncu (x) olduğuna inanıyorum (y)" gibi sonuçlara (y) sonuçlanacağına inanıyorum, çünkü orijinalden daha olağanüstü ve acele bir his (z) yaratıyor ".
3. Test aracı ve yöntemini seçin (araç ve yönteminizi seçin): Hedefiniz ve varsayımınızdan. Büyük bir değişiklik (A/B) veya MVT ister misiniz? VWO veya Optimizly gibi kullanmak için araçları seçin
4. Varyasyon Oluştur: Araçlarınızdaki varsayımlarınıza göre yeni sürümü (varyasyon) oluşturma. Her şeyin doğru çalıştığından emin olun.
5. Test etmeye ve beklemeye başlayın (testi çalıştırın ve sabırlı olun): Sistemin trafiği farklı sürümlere bölmesine izin verin. Önemli olan "sabır", istatistiksel bir önem elde edecek kadar uzun olmalıdır, bu da genellikle tutarsızlığı azaltmak için en az 1-2 hafta sürer.
6. Sonuçları analiz edin ve yapın (analiz ve uygulama): Test bittiğinde hangi sürümün kazanan sonuçlarını görün. Açık bir kazanan varsa, bu sürümü% 100 trafikle kullanmak için kullanın, sonuç farklı değilse, değiştirdiğiniz şeyin herhangi bir etkisi olmadığı anlamına gelir. Ve test etmeye devam etmek için yeni bir varsayım yapma zamanı

Yeni e-ticaret için A/B test sürecinden başlayarak , kuruluşunuzda bir test kültürü oluşturmak için en iyi nokta.

İllüstrasyonlar istemi: 6 Kontrol Listesi Her öğede simgeli görüntüler (Madde 1: Okçuluk, Madde 2: Labox, Madde 3: Araç Kutusu, Madde 4: Sutan Seti/Tasarım Araçları, Madde 5: İzle/Takvim, Madde 6: Grafik

İnsanların A/B hakkında merak ettikleri (SSS) ve çok aktarma testleri.

Sık sık karşılaşılan popüler bir soru derledim. Net bir cevapla ve anlaşılması kolay

S1: Web sitesine ulaşmak için bir trafiğe sahip olması ne kadar var?
C: Sabit sayı yok. Ancak bu, mevcut dönüşüm oranınıza ve beklediğiniz sonuçların boyutuna bağlıdır. Ancak genel ilke, çok değişkenli testlerin A/B testinden çok daha fazla trafik gerektirmesidir, çünkü trafiği küçük parçalara bölmek zorundadır. Her sürümün yeterli bilgi alması için birçok sürüm. Web sitesinin çok yüksek bir trafiği varsa, A/B testinden başlayarak görmek daha kolay olacaktır.

S2: Testin çalışmasına ne kadar kalmasına izin vermeliyim?
C: Önemli olan "gün sayısı" değil, sonuçların% 95 veya?

S3: A/B testi ve MVT arasında hangisi? "Daha iyi"?
C: Daha iyi bir tane yok. "Hangi tornavida ve tornavida daha iyi?" Yapmak istediğiniz "işe" bağlıdır. Çivilemek istiyorsanız (büyük bir değişiklikten net bir kazanan arıyorsanız), bir çekiç (A/B testi) kullanmalıdır, ancak vidalamak istiyorsanız (en iyi kombinasyon setini bulmak için küçük bir öğeyi ayarlayın), tornavida (MVT) kullanmalısınız.

S4: Sonuçlar "kazanan" (sonuçsuz) ortaya çıkarsa, ne yapmalıyım?
C: Bu değerli bir ders! Bu tür bir sonuç bize "değiştirdiğimiz şeyin kullanıcıların davranışını etkilemediğini" söylüyor. Yapılması gereken şey, "cesur" ve "farklı" nın öncekinden daha yeni varsayımına geri dönmek ve sonra tekrar test etmeye başlamaktır. Veya orijinal öğenin zaten iyi olduğu ve bunun yerine test etmek için başka bir noktaya gittiği sonucuna varın

İllüstrasyonlar istemi: İnsanlar soru soruyor. Q1, Q2, Q3, Q4 kelimesi olan bir metin kutusu ile ve kısa cevaplar kolay anlaşılır

Özet: Tahmin etmeyi bırakın ve gerçek büyüme yaratmak için "test" ta başlatın.

Bu noktada, herkes A/B testi ve Multivariet testinin farklılıklarını ve faydalarını görecektir.

Kalbiyle hatırlanması gereken basit özet:

• A/B testi: Çok farklı fikirler arasında net olan "kazananlar" için kullanılır. "Devrimci" için uygun
-

Çok değişkenli test (MVT):

Optimize etmek için "evrimsel" değişikliklere uygun küçük unsurların "en iyi karışık setini" bulmak için kullanılır.

Dönüşüm oranı optimizasyonunun anahtarı en pahalı araç değildir. Ancak organizasyondaki "test kültürü" yaratılışında, yöntemleri "sanırım ..." den değiştirmek, "bilgi söyleyen bir bilgi ...", çevrimiçi işletmenin büyümesinin kilidini açmak için en önemli olan ilk adımdır.

Başarınızın rastgele bağlı olmasına izin vermeyin. Bugün küçük bir şeyden başlayarak, en önemli sayfanızı üstlenmeye çalışın. Ve gerçek büyümeye seyahat etmeyi test etmeye başlayın ... ilk testinizden başlayarak!

Tahmini henüz somut bir satış haline getirmeye hazır mısınız? Vision X beyin uzmanlarının stratejiyi belirlemenize ve en etkili testi gerçekleştirmenize yardımcı olun Bugün ücretsiz bize danışın!

İllüstrasyonlar istemi: "Guesswork" kelimesiyle en yüksek noktaya yükselen çizginin grafiği, grafikte A/B logosu ile "veri odaklı başarı" kelimesiyle.

‍