Применение A/B-тестирования в электронном маркетинге
Posted: Sat Dec 07, 2024 4:31 am
A/B-тестирование — наиболее распространенный тип тестирования среди специалистов по маркетингу, учитывая его простоту и эффективность при проверке гипотез, включающих одну переменную.
A/B-тестирование состоит из сравнения двух или более версий одного и того же сообщения с той особенностью, что существует одна и та же переменная, которая будет меняться в каждой из разных версий. Примеры A/B-тестирования:
Роман.
Длинное или короткое
Персонализированное или неперсонализированное
Упоминание предложения вместо упоминания бренда
Императивное или декларативное
и т. д. Предложения Скидка или стимул в натуральной форме Ценовая Телеграмма Индонезии скидка или бесплатная стоимость доставки Стимул А или стимул Б И т. д. Текст призыва к действию: императивный против декларативного. Личного или безличного. Включение выгоды или отсутствие выгоды. Различные дизайны и цвета и т. д. Изображения и цвета. Из электронной почты. Еще одним элементом для проверки является сообщение «от электронной почты», как в части имя отправителя и адрес электронной почты. Так, например, мы можем проверить «От имени»: настоящее имя человека и название бренда. Название бренда и название продукта. Время доставки . Час утром или час днем. Один день. дня недели по сравнению с другим днем недели. Чтобы A/B-тестирование было эффективным, необходимо принять во внимание следующие моменты: – Вам нужно ввести в тест только одну переменную, в противном случае выводы, к которым мы придем, могут быть неверными. . Давайте представим, что мы хотим проверить, какая из двух тем дает нам более высокий процент открытий. Если мы запустим версию А в 09:00 и версию Б в 12:00, мы не будем знать, связано ли увеличение открытий выигрышной версии с тематикой или временем запуска кампании.
A/B-тестирование копий, призывов к действию, предложений и изображений должно контролироваться с помощью рейтинга кликов и/или коэффициента открытия (также называемого реактивностью).
– Если версия признана победителем теста, ее необходимо использовать в качестве альтернативы новому тесту. Таким образом, улучшенные версии всегда будут присутствовать, поэтому улучшение результатов будет устойчивым.
Как только мы получим результаты, мы должны убедиться, что различия между победившей версией и остальными являются статистически значимыми. Для этого мы должны прибегнуть к статистическим расчетам, как показано ниже:
предположим, что версия A креатива привела к 163 продажам, а версия B — 210. Чтобы узнать, является ли доверительный интервал значимым, мы применим следующий расчет:
A/B-тестирование состоит из сравнения двух или более версий одного и того же сообщения с той особенностью, что существует одна и та же переменная, которая будет меняться в каждой из разных версий. Примеры A/B-тестирования:
Роман.
Длинное или короткое
Персонализированное или неперсонализированное
Упоминание предложения вместо упоминания бренда
Императивное или декларативное
и т. д. Предложения Скидка или стимул в натуральной форме Ценовая Телеграмма Индонезии скидка или бесплатная стоимость доставки Стимул А или стимул Б И т. д. Текст призыва к действию: императивный против декларативного. Личного или безличного. Включение выгоды или отсутствие выгоды. Различные дизайны и цвета и т. д. Изображения и цвета. Из электронной почты. Еще одним элементом для проверки является сообщение «от электронной почты», как в части имя отправителя и адрес электронной почты. Так, например, мы можем проверить «От имени»: настоящее имя человека и название бренда. Название бренда и название продукта. Время доставки . Час утром или час днем. Один день. дня недели по сравнению с другим днем недели. Чтобы A/B-тестирование было эффективным, необходимо принять во внимание следующие моменты: – Вам нужно ввести в тест только одну переменную, в противном случае выводы, к которым мы придем, могут быть неверными. . Давайте представим, что мы хотим проверить, какая из двух тем дает нам более высокий процент открытий. Если мы запустим версию А в 09:00 и версию Б в 12:00, мы не будем знать, связано ли увеличение открытий выигрышной версии с тематикой или временем запуска кампании.
A/B-тестирование копий, призывов к действию, предложений и изображений должно контролироваться с помощью рейтинга кликов и/или коэффициента открытия (также называемого реактивностью).
– Если версия признана победителем теста, ее необходимо использовать в качестве альтернативы новому тесту. Таким образом, улучшенные версии всегда будут присутствовать, поэтому улучшение результатов будет устойчивым.
Как только мы получим результаты, мы должны убедиться, что различия между победившей версией и остальными являются статистически значимыми. Для этого мы должны прибегнуть к статистическим расчетам, как показано ниже:
предположим, что версия A креатива привела к 163 продажам, а версия B — 210. Чтобы узнать, является ли доверительный интервал значимым, мы применим следующий расчет: