Thực đơn
trang chủKỹ thuật

Thực hiện bài kiểm tra b. Điều quan trọng là về dữ liệu. Cách thức và lý do để kiểm tra các biến thể trang khác nhau

Chúng tôi đã phát hành sách mới“Tiếp thị nội dung trên mạng xã hội: Cách thu hút người đăng ký và khiến họ yêu thích thương hiệu của bạn.”

Đặt mua

Nếu khi còn nhỏ, bạn thích tháo rời ô tô bằng động cơ hoặc trộn tất cả các chất lỏng có trong nhà thì bài viết này là dành cho bạn. Hôm nay chúng ta sẽ xem xét thử nghiệm trang web A/B và tìm hiểu lý do tại sao nếu vào tay người phù hợp, nó lại trở thành một vũ khí mạnh mẽ. Chúng tôi đào sâu tinh thần của người thí nghiệm vào sâu thẳm ý thức, rũ bỏ bụi khỏi nó và đọc.

Thử nghiệm trang web A/B là gì?

Tóm lại, đó là phương pháp đánh giá tính hiệu quả của hai phiên bản của cùng một trang. Ví dụ: có hai thiết kế thẻ sản phẩm và cả hai đều đẹp đến mức bạn không thể ngủ hay ăn. Giải pháp hợp lý là kiểm tra xem tùy chọn nào hoạt động tốt hơn. Để làm điều này, một nửa số khách truy cập được hiển thị tùy chọn số 1 và một nửa – tùy chọn số 2. Người nào hoàn thành nhiệm vụ được giao tốt hơn sẽ chiến thắng.

Đây không phải là cách duy nhất để sử dụng thử nghiệm trang web A/B (hoặc phân tách). Với sự trợ giúp của nó, bạn có thể kiểm tra các giả thuyết điên rồ, sự tiện lợi của cấu trúc trang mới hoặc các tùy chọn văn bản khác nhau.

Cách tiến hành thử nghiệm A/B của một trang web

Xây dựng vấn đề

Đầu tiên bạn cần quyết định mục tiêu của mình. Hiểu những gì bạn muốn đạt được: tăng chuyển đổi, thời gian dành cho trang web hoặc giảm tỷ lệ thoát. Nếu mọi thứ đều ổn với mục tiêu và mục tiêu, hãy thay đổi nội dung hoặc thiết kế dựa trên chúng. Ví dụ: bạn có thể đi theo con đường của tất cả các hacker tăng trưởng và thay đổi vị trí cũng như thiết kế của nút “Mua”. Bây giờ nó treo ở phía dưới bên trái và bạn muốn xem điều gì sẽ xảy ra nếu bạn thay đổi nó vẻ bề ngoài và di chuyển nút lên cao hơn và sang phải.

Triển khai kỹ thuật

Mọi thứ ở đây đều đơn giản - hoặc nó được tạo ra trang riêng, trong đó chỉ có đối tượng thử nghiệm thay đổi hoặc lập trình viên áp dụng phép thuật và triển khai mọi thứ trong một tài liệu.

Chuẩn bị dữ liệu thử nghiệm

Trang này đã được thiết kế lại và mọi thứ đã sẵn sàng để chạy thử nghiệm. Nhưng trước tiên, chúng tôi cần đo lường tỷ lệ chuyển đổi ban đầu và tất cả các thông số khác mà chúng tôi sẽ tính đến. Phiên bản gốc Chúng tôi gán tên “A” cho trang và “B” cho trang mới.

Bài kiểm tra

Bây giờ bạn cần ngẫu nhiên chia lưu lượng truy cập làm đôi. Một nửa số người dùng được hiển thị trang A và phần còn lại - B. Để làm điều này, bạn có thể sử dụng các dịch vụ đặc biệt (có rất nhiều dịch vụ trong số đó) hoặc thực hiện mọi thứ theo cách thủ công bởi một lập trình viên.

Điều quan trọng là “thành phần” lưu lượng truy cập phải giống nhau. Thử nghiệm sẽ không khách quan nếu chỉ có tùy chọn đầu tiên cho tất cả người dùng nhấp vào ngữ cảnh và tất cả khách truy cập từ mạng xã hội- chỉ có thứ hai.

Phân tích

Bây giờ bạn cần đợi cho đến khi thu thập đủ số liệu thống kê và so sánh kết quả thử nghiệm A/B. Chính xác bạn phải đợi bao lâu tùy thuộc vào mức độ phổ biến của trang web và một số thông số khác. Mẫu phải thể hiện ý nghĩa thống kê. Điều này có nghĩa là xác suất xảy ra kết quả ngẫu nhiên không được cao hơn 5%. Ví dụ: Giả sử cả hai trang đều có cùng số lượt truy cập – mỗi trang một nghìn lượt truy cập. Đồng thời, trang A có 5 hành động mục tiêu, trang B có 6. Kết quả chênh lệch quá ít để nói về một khuôn mẫu nên không phù hợp.

Số đông những dịch vụ đặc biệt tự tính ngưỡng ý nghĩa thống kê. Nếu bạn làm mọi thứ bằng tay, bạn có thể sử dụng máy tính

Phát triển một giải pháp

Bạn làm gì với kết quả kiểm tra là tùy thuộc vào bạn. Nếu như cách tiếp cận mớiđã hoạt động, bạn có thể để nó trên trang web tùy chọn mới trang. Đồng thời, không nhất thiết phải dừng lại ở đó, nhất là khi bạn thấy vẫn còn tiềm năng tăng trưởng về các chỉ số. Trong trường hợp này, hãy để tùy chọn B trên trang web và chuẩn bị một bài kiểm tra mới.

Cách tạo mục tiêu thử nghiệm A/B và phân tách

Giảm bớt ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài.Chúng tôi đã đề cập một chút về chủ đề này - bạn cần tiến hành thử nghiệm trong cùng một khoảng thời gian và nguồn lưu lượng truy cập phải giống nhau cho cả hai trang. Nếu bạn không quan tâm đến các điều kiện bình đẳng, bạn sẽ nhận được một mẫu không mang tính đại diện. Những người từ tìm kiếm hoạt động trên trang khác với khách truy cập từ một nhóm trên Facebook hoặc Vkontakte. Điều tương tự cũng xảy ra với lưu lượng truy cập – nó sẽ gần như nhau.

Giảm thiểu sự ảnh hưởng của các yếu tố bên trong.Điều này phù hợp với các trang web các công ty lớn– số liệu thống kê có thể bị ảnh hưởng rất nhiều bởi chính nhân viên của công ty. Họ truy cập trang web nhưng không thực hiện bất kỳ hành động nhắm mục tiêu nào. Vì vậy, họ cần phải được loại trừ khỏi số liệu thống kê. Để làm điều này, bạn cần cài đặt bộ lọc trong hệ thống phân tích trang web.

Ngoài ra, có một điều khá hiển nhiên mà đôi khi lại bị lãng quên. Bạn cần kiểm tra một yếu tố. Nếu bạn thay đổi nửa trang cùng một lúc nhưng không có thiết kế lại toàn bộ trang web thì kết quả thử nghiệm sẽ không hợp lệ.

Thử nghiệm A/B một trang web có ảnh hưởng đến SEO không?

Có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng thử nghiệm A/B có thể phản tác dụng vì do sự trùng lặp của các trang nên bạn có thể rơi vào bộ lọc của công cụ tìm kiếm. Không phải như vậy. Google thậm chí còn cho bạn biết cách thực hiện đúng mọi thứ và cung cấp các công cụ đặc biệt cho việc này.

Những gì và làm thế nào có thể được cải thiện bằng cách sử dụng thử nghiệm A/B

  • Chuyển đổi.Tùy chọn phổ biến nhất. Ngay cả một thay đổi nhỏ trên trang cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi của bạn. Trong trường hợp này, hành động mục tiêu có thể được coi là mua hàng, đăng ký, xem trang, đăng ký nhận bản tin hoặc nhấp vào liên kết.
  • Hóa đơn trung bình.Trong trường hợp này, các khối bán hàng bổ sung mới thường được thử nghiệm: “ Sản phẩm tương tự” và “sản phẩm này thường được mua cùng.”
  • Các yếu tố hành vi.Chúng bao gồm độ sâu xem, thời gian trung bình trên trang web và số lần thoát.

Thông thường họ cố gắng thay đổi:

  • Thiết kế các nút “Mua”, “Để lại yêu cầu”.
  • Nội dung trang: tiêu đề, mô tả sản phẩm, hình ảnh, lời kêu gọi hành động và mọi thứ khác.
  • Vị trí và diện mạo của khối cùng với giá cả.
  • Cấu trúc trang.
  • Bố cục, cấu trúc và thiết kế của mẫu đơn.

Về nguyên tắc thì bất cứ điều gì cũng có thể hiệu quả, hãy cho bạn biết chính xác cách tăng chuyển đổi hoặc hóa đơn trung bình Không một Vanga nào có thể làm được điều đó. Có rất nhiều khuyến nghị, nhưng việc tính đến tất cả chúng chỉ đơn giản là không thực tế và chúng có thể gây tác dụng ngược. Và đôi khi những điều hoàn toàn phi logic lại dẫn đến hiệu suất được cải thiện, chẳng hạn như bỏ qua mô tả chi tiết về sản phẩm. Thử nó phương pháp tiếp cận khác nhau và các tùy chọn, đây là một thử nghiệm.

Công cụ kiểm tra trang web A/B

Chỉ có một số ít nên chúng tôi đã chọn những cái tốt nhất. Tất cả đều bằng tiếng Anh và do đó đắt tiền, nhưng mỗi ứng dụng đều có thời gian dùng thử miễn phí. Ở Nga, chỉ lpgenerator.ru mới thực hiện điều gì đó tương tự, nhưng chỉ những trang đích được tạo trong hàm tạo của dịch vụ mới có thể được kiểm tra ở đó. Bạn sẽ không thể tải trang của bạn.

Optimizely.com

Một trong những dịch vụ phổ biến nhất. Có thể kiểm tra mọi thứ và trong mọi sự kết hợp. Các ưu điểm khác: khả năng thử nghiệm đa kênh, thử nghiệm với ứng dụng di động, bộ lọc kết quả thuận tiện, nhắm mục tiêu, trình chỉnh sửa trực quan và một chút phân tích trang web.

Changeagain.me

Đủ dịch vụ tiện lợi, ưu điểm chính là tích hợp đơn giản và hoàn chỉnh với Google Analytics: mục tiêu có thể được tạo trực tiếp trong dịch vụ và sau đó chúng được tự động tải vào hệ thống. Các chức năng còn lại ít nhiều là tiêu chuẩn: trình chỉnh sửa trực quan đơn giản, nhắm mục tiêu theo thiết bị và quốc gia. bộ cụ thể phụ thuộc vào gói cước..

ABtasty.com

Dịch vụ này rất khác biệt giai đoạn thử nghiệm– nó kéo dài tới 30 ngày, thay vì 14-15 như tiêu chuẩn. Ngoài ra, công cụ này còn tích hợp vào WordPress, Google Analytics và một số dịch vụ khác được các nhà tiếp thị và quản trị trang web nước ngoài sử dụng. Ưu điểm bổ sung: giao diện thân thiện với người dùng và nhắm mục tiêu chi tiết.

Cách tiến hành thử nghiệm A/B bằng Google Analytics

Để thực hiện việc này, bạn cần đăng nhập vào tài khoản của mình, mở menu báo cáo, cuộn đến tab “Hành vi” và nhấp vào “Thử nghiệm”. Mọi thứ ở đó cực kỳ đơn giản.

Chúng tôi đặt tên cho thử nghiệm, phân phối lưu lượng truy cập trên các trang theo tỷ lệ bắt buộc, chọn mục tiêu và chuyển sang giai đoạn tiếp theo - cấu hình chi tiết.

Địa chỉ của trang A và B được đặt ở đó. Nếu bạn chọn hộp kiểm “Thống nhất các tùy chọn cho các báo cáo nội dung khác”, thì trong các báo cáo khác, chỉ báo của tất cả các tùy chọn sẽ được tính đến làm chỉ báo của trang gốc.

Sau đó, Analytics sẽ tạo mã mà bạn cần đặt trên trang A và chạy thử nghiệm. Bạn có thể xem báo cáo hiệu suất trong cùng menu “Thử nghiệm”.

Cách thiết lập Yandex Metrica để thử nghiệm A/B

Công việc được chia thành hai phần. Trước tiên, bạn cần tạo hai trang hoặc định cấu hình một trang để hiển thị cho người dùng hai trang các loại khác nhau các phần tử. Cách thực hiện việc này là một chủ đề cho một bài viết lớn riêng biệt, vì vậy bây giờ chúng ta sẽ bỏ qua nó.

Sau đó, bạn cần chuyển thông tin đến số liệu về phiên bản trang web mà người dùng đã xem. Hướng dẫn nhỏBản thân Yandex mang lại . Để làm điều này, chúng ta cần tạo tham số thử nghiệm A/B và gán cho nó giá trị mong muốn. Trong trường hợp nút, chúng tôi xác định tham số là:

var yaParams = (ab_test: "Button1" );

hoặc

var yaParams = (ab_test: "Button2" );

Sau đó, tham số này được chuyển sang Metrica và có thể được sử dụng để tạo báo cáo về “tham số lượt truy cập”.

Kết quả

Thử nghiệm trang web A/B (hoặc tách) là một công cụ quan trọng, cần thiết và gần như bắt buộc. Nếu bạn thường xuyên kiểm tra các giả thuyết mới, hiệu suất của trang có thể được suy ra từ cấp độ mới. Nhưng không thể nói rằng điều này đòi hỏi nỗ lực tối thiểu. Để thay đổi vị trí hoặc màu sắc của một nút một cách đơn giản, bạn sẽ phải nhờ đến một lập trình viên hoặc nhà thiết kế, ngay cả khi việc đó không mất nhiều thời gian. Ngoài ra, bất kỳ giả định nào cũng có thể sai. Nhưng những người không chấp nhận rủi ro sẽ không nhận được lượng đơn ứng tuyển ngày càng tăng và không vui vẻ chạy quanh văn phòng.

Kiểm tra AB là một điều hữu ích nên được mặc định trong các dự án Internet. Làm thế nào để làm điều đó và những gì cần thiết cho việc này?

Ngày nay, việc thử nghiệm các giả thuyết và thử nghiệm các ý tưởng, chương trình bắt buộc. Bài kiểm tra AB là hoàn hảo cho nhiệm vụ này. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn nó là gì, lợi ích của nó là gì và có những công cụ nào.

Kiểm tra AB: nó là gì và tại sao

Thử nghiệm AB hoặc Thử nghiệm phân tách là một phương pháp nghiên cứu tiếp thị, bản chất của phương pháp này là bạn lấy và so sánh một số phiên bản của một thành phần sản phẩm với một thay đổi cụ thể. Và sau đó xem tùy chọn nào hoạt động tốt hơn.

Ví dụ: chúng tôi có ý tưởng thay đổi màu của nút trên một trang nhất định. Chúng tôi nghĩ rằng sự thay đổi này sẽ mang lại cho chúng tôi nhiều nhấp chuột hơn. Chúng tôi chạy cả hai tùy chọn, hiển thị một nửa số người dùng tùy chọn A và nửa còn lại tùy chọn B.

Sau một thời gian trôi qua (thời lượng được xác định trước khi bắt đầu thử nghiệm), chúng tôi sẽ đo kết quả. Hãy xem tùy chọn nào hoạt động tốt hơn và sử dụng nó trong công việc của chúng tôi. Bằng cách này, bạn có thể kiểm tra hầu hết mọi giả thuyết và xem điều gì hiệu quả nhất và điều gì không.

Những gì có thể được phân tích bằng xét nghiệm AB?

  • Chuyển đổi. Số lượng hành động được nhắm mục tiêu thành công trên trang web của bạn. Điều này có thể là nhấp vào nút “Mua”, truy cập một trang hoặc một cái gì đó khác.
  • Kinh tế. Hóa đơn hoặc doanh thu trung bình.
  • Các yếu tố hành vi. Độ sâu xem, thời lượng phiên.

Sắc thái và sự tinh tế

  • Điều rất quan trọng là chỉ thay đổi một yếu tố khi thử nghiệm. Nếu đây là màu của nút trên trang đích thì chúng tôi chỉ thử nghiệm các màu nút khác nhau và không thay đổi bất kỳ thứ gì khác trên trang.
  • Cùng với yếu tố bên ngoài. Thử nghiệm chạy cùng lúc trong cùng điều kiện. Nếu không, bạn có thể nhận được dữ liệu sai lệch.

Xin lỗi đã làm gián đoạn việc đọc. Tham gia kênh telegram của tôi. Những thông báo mới về các bài báo, quá trình phát triển sản phẩm kỹ thuật số và tăng trưởng, tất cả đều có ở đó. Đang chờ bạn! Tiếp tục đi...

Thông tin quan trọng về dữ liệu

Mọi chuyện sẽ rất đơn giản nếu không có một chữ “Nhưng”. Bạn có thể tiến hành kiểm tra AB và nhận được kết quả cho thấy rõ rằng một trong các lựa chọn này tốt hơn nhiều so với lựa chọn kia.

Ví dụ: chúng tôi hiển thị 2 phiên bản của trang có màu nút khác nhau 1000 lần mỗi trang. Cuộc thử nghiệm được thực hiện trong một tuần. Và chúng tôi đã nhận được kết quả sau:

Với cùng số lần hiển thị biểu ngữ (điều này quan trọng), số lần nhấp vào tùy chọn B lớn hơn ba lần. Chúng tôi kết luận rằng tùy chọn này hiệu quả hơn và tính đến nó. phiên bản làm việc, và xóa cái cũ.

Điều gì sẽ xảy ra nếu, ví dụ, đây là trường hợp?

Có đáng để chọn lựa chọn B không? Hoặc có thể đây chỉ là một lỗi? Và liệu có đủ để hiển thị mỗi lựa chọn 1000 lần để đưa ra quyết định không? Có thể 10.000 người dùng truy cập trang web của chúng tôi mỗi ngày và mẫu quá nhỏ để đưa ra kết luận? Điều gì sẽ xảy ra nếu dữ liệu chúng tôi phân tích không chỉ là số lần nhấp mà còn là số tiền trung bình nhận được từ các giao dịch?

Thống kê giúp chúng tôi

Để hiểu thế giới của những con số và thí nghiệm hoạt động như thế nào, chúng ta hãy xem xét một chút về phần toán học. Nếu bạn không có thời gian và sức lực, tôi khuyên bạn nên bỏ qua phần này. Tiếp theo tôi sẽ cho thêm giải pháp đơn giản nhiệm vụ.

Thật là một sự cám dỗ lớn, khi chúng tôi nhận được kết quả của cuộc thử nghiệm, để đưa ra quyết định và thế là xong, đây rồi, một “tương lai tươi sáng”. Tuy nhiên, nếu bạn tìm hiểu sâu hơn một chút, thì trong tuần, số lượt nhấp chuột phân bổ theo ngày không đồng đều. Hãy viết nó ra.

Bảng cho thấy số nhấp chuột được phân bổ khác nhau theo ngày. Điều này có nghĩa là giá trị của chúng tôi cho tùy chọn A và tùy chọn B có thể thay đổi hàng ngày. Tức là chúng ta đang xử lý các biến ngẫu nhiên. Đối với những trường hợp như vậy, giá trị trung bình được sử dụng. Nhưng nếu chúng ta tiến hành thí nghiệm lại thì xác suất để kết quả đó được lặp lại là bao nhiêu?

Hãy vẽ biểu đồ phân bổ tất cả dữ liệu trong tuần theo phương án A và B.

Nếu chúng ta lấy giá trị trung bình cho từng tùy chọn (đây là sọc dọcở giữa hai sóng), chúng ta sẽ thấy sự chênh lệch khá nhỏ. Nhưng có những sai lệch nhất định, ngày càng ít so với mức trung bình. Do đó, chúng ta có được giao điểm của hai sóng. Nó càng lớn thì thí nghiệm càng ít ý nghĩa và theo đó, giao điểm càng nhỏ thì ý nghĩa thống kê càng cao.

Ý nghĩa thống kê là kết quả có giá trị như thế nào. Trong ví dụ của chúng tôi, đó là câu trả lời cho câu hỏi “Tôi có nên chọn phương án B không?”

Thông thường, mức ý nghĩa mặc định là 95%. Điều này có nghĩa là 95% chúng ta muốn biết liệu chúng ta có nên chọn phương án còn lại (B) khi so sánh hay không. 5% còn lại là xác suất xảy ra lỗi mà chúng tôi cho phép, hay giá trị p trong thuật ngữ thống kê.

Điều thú vị là nhiều người quên kiểm tra mức ý nghĩa trong thí nghiệm của họ và do đó có thể nhận được dữ liệu sai lệch. 8 trên 10 bài kiểm tra AB bỏ sót điểm này. ( )

Tôi sẽ không đi sâu vào chi tiết về cách tính chỉ báo ý nghĩa, tôi sẽ chỉ cung cấp cho bạn một công cụ giúp bạn tính toán mọi thứ.

Công cụ tính toán ý nghĩa

Để đánh giá tầm quan trọng của dữ liệu, tôi khuyên bạn nên sử dụng Công cụ này.

Ở đây chúng ta lần lượt có A và B, các lựa chọn của chúng ta. Và theo những con số:

  1. Số lượng khách truy cập/số lần hiển thị có thể được chèn vào.
  2. Số lượng chuyển đổi. Nhấp vào nút và đăng ký. Nói chung, hành động mục tiêu đã hoàn thành.
  3. Giá trị P. Xác suất xảy ra lỗi mà chúng tôi bỏ qua dữ liệu đã cho.
  4. Câu trả lời cho câu hỏi là liệu những thay đổi thu được trong thí nghiệm của chúng tôi có đáng kể hay không.

Ví dụ: chúng tôi lấy dữ liệu về số lần hiển thị và số lần nhấp chuột từ bảng mà chúng tôi đã trình bày ở trên.

Chúng tôi nhập chúng vào dịch vụ, nhấp vào nút “Tính toán ý nghĩa” và...

Chúng tôi nhận được câu trả lời “Không” hoặc “Không” (bằng tiếng Nga) ở dòng dưới cùng và ngay phía trên giá trị p là 0,283. Điều đó có nghĩa là gì? Và thực tế là với xác suất 28,3% (0,283*100), nếu chúng ta chọn phương án “B”, thì nó sẽ không mang lại kết quả đáng kể nào.

Để thử nghiệm được coi là thành công, giá trị p phải nhỏ hơn 5%

Có một dịch vụ khác mà bạn cũng có thể nhập dữ liệu và xem kết quả tại liên kết.

Đây là những gì đang được xây dựng trên nguyên tắc cơ bản phép đo các biến ngẫu nhiên. Ngay khi bạn nhận được kết quả kiểm tra AB, hãy chạy chúng qua công cụ và xem liệu sự cải thiện từ tùy chọn kia có đủ đáng kể để sử dụng nó không?

Làm thế nào để hiểu bạn cần bao nhiêu dữ liệu?

Điều này xảy ra là không có đủ dữ liệu nhận được để đưa ra kết luận. Để hiểu bạn cần hiển thị trang A và B bao nhiêu lần, sau đó nhận được lượng dữ liệu cần thiết, hãy sử dụng dữ liệu này. dụng cụ .

Tôi nhắc lại, điều rất quan trọng là tiến hành thử nghiệm trong cùng điều kiện. Lý tưởng nhất là chúng tôi dành một tuần không có ngày nghỉ hay bất kỳ điều gì khác và kiểm tra các lựa chọn cùng một lúc. Hãy quay trở lại dịch vụ.

Nhờ dịch vụ này, bạn sẽ hiểu được kích thước mẫu cho từng phương án.

Thêm chi tiết về điểm:

  1. Tỷ lệ chuyển đổi hiện tại. Hoặc ví dụ: bao nhiêu phần trăm người dùng hiện đang nhấp vào nút.
  2. tối thiểu thay đổi đáng kể, điều mà chúng tôi quan tâm. Chúng tôi muốn thay đổi tỷ lệ chuyển đổi cơ bản đến mức nào.
  3. Độ lệch đáng kể mà chúng tôi đã giới thiệu ở bước trước cho thấy chuyển đổi có thể tăng hoặc giảm.
  4. Bạn chọn giá trị: tuyệt đối hoặc tương đối. Chọn giá trị bạn muốn nhận. Nếu tỷ lệ chuyển đổi cơ bản của bạn là 30% (như trong ví dụ trong hình) và bạn muốn tăng tỷ lệ này lên 5% bằng cách sử dụng các bài kiểm tra cơ bụng, thì hãy chọn “tương đối”. Nghĩa là, kết quả cuối cùng của sự thay đổi nếu thử nghiệm thành công sẽ là 5% của 30%, tức là 31,5%.
  5. Cỡ mẫu cho mỗi lựa chọn. Chúng ta nên hiển thị riêng trang A và trang B bao nhiêu lần để rút ra kết luận từ thí nghiệm.Rất quan trọng! Để rút ra kết luận từ thí nghiệm, chúng tôi chỉ ra 24.409 lần A và 24.409 lần B!
  6. Ý nghĩa thống kê. Chúng ta muốn tiến hành một thí nghiệm chính xác đến mức nào?
  7. lỗi giá trị p. Xác suất xảy ra lỗi cho phép là bao nhiêu?

Có thể dừng thử nghiệm sớm hơn không?

Có thể. Có một lựa chọn khi chúng ta không phải đợi kết thúc thử nghiệm, nhưng ở một giai đoạn nhất định, chúng ta đã có thể đưa ra kết luận. Để thực hiện việc này, hãy sử dụng công cụ đã biết, tab “ Lấy mẫu tuần tự.

Từng bước một:

  1. Nhập tỷ lệ chuyển đổi của bạn bây giờ. Ví dụ: 30%, đó chính xác là bao nhiêu trong số 100% số người đến trang của chúng tôi nhấp vào nút.
  2. Nhập mức độ bạn muốn tăng chỉ báo đã nhập trước đó. Tôi đặt nó ở mức 10%. Lúc đó là 30, tôi muốn nâng lên 33.
  3. Số lượt chuyển đổi của một trong các thử nghiệm, sau đó chúng tôi dừng thử nghiệm và đưa ra quyết định.
  4. Sự khác biệt về chuyển đổi giữa tùy chọn A và B, sau đó chúng tôi dừng thử nghiệm và chọn tùy chọn ghi được nhiều điểm hơn.
  5. Chúng tôi đặt mức ý nghĩa là 95% (như mong đợi, hãy xem tài liệu ở trên).
  6. Chúng tôi đặt lỗi giá trị p (một lần nữa, xem tài liệu ở trên).

Không có thủ thuật nào ở đây, chỉ là số liệu thống kê. Sử dụng công cụ này khi các thử nghiệm yêu cầu nhiều nguồn lực (thời gian phát triển, ngân sách quảng cáo để kiểm tra các giả thuyết, v.v.). Bây giờ bạn có hai quy tắc để bạn có thể dừng thử nghiệm và rút ra kết luận.

Làm thế nào để tiến hành kiểm tra AB?

Các giải pháp sẵn sàng:

  • Tối ưu hóa, vwo.com, zarget.com
  • http://alternativeto.net/software/optimizely
  • Google Analytics (liên kết về cách thực hiện)

Giải pháp riêng:

  • Chúng tôi đang viết thư cho quản trị viên.
  • Chúng tôi viết và thiết lập từng thí nghiệm.

Đây khoảng 10 dịch vụ cho bài kiểm tra AB. Có rất nhiều để lựa chọn.

Tất cả

Bây giờ bạn đã có ý tưởng chung về bài kiểm tra AB là gì, có những sắc thái nào và sử dụng công cụ nào để tiến hành nó. Để kết luận, tôi muốn nói thêm rằng nghiên cứu giả thuyết này là một trong những nghiên cứu hữu ích nhất trong việc phát triển một dự án kỹ thuật số. Thật tuyệt vời khi bạn có thể thử nghiệm hầu hết mọi ý tưởng phải không? Điều chính là đúng, bây giờ bạn biết làm thế nào.

Đánh giá các dịch vụ dành cho thử nghiệm A/B

Chúng tôi thử các dịch vụ giúp thay đổi trang web tốt hơn

Thử nghiệm A/B là một thử nghiệm nhỏ được thực hiện trên người dùng trang web. Bản chất của nó là kiểm tra các giả thuyết.

Nếu bạn cho rằng người dùng trang web có nhiều khả năng nhấp vào ảnh người mẫu mặc bikini hơn là ảnh một doanh nhân đeo kính, thì điều này rất dễ xác nhận hoặc phủ nhận. Tạo hai trang, đặt doanh nhân trên một trang và người mẫu trên trang kia. Và chờ đợi. Và thời gian sẽ trả lời bạn đúng hay sai. Khán giả của trang web sẽ thực hiện hành động bỏ phiếu cho tùy chọn hấp dẫn hơn đối với họ. Và do đó, bằng cách tiến hành thử nghiệm A/B và quan sát hành vi của người dùng, bạn có thể dần dần điều chỉnh trang web theo sở thích và mong muốn của họ.

Chúng tôi đã viết thêm về thử nghiệm A/B trong. Nhưng có điều gì đó đang thiếu ở cô ấy. Chúng tôi vặn nó, xoay nó, nhìn vào ánh sáng. Và chúng tôi nhận ra - chúng tôi cần xem xét lại các công cụ kiểm tra! Vậy hãy bắt đầu.

Thử nghiệm Google Analytics

Google Anatytics có thể làm được rất nhiều điều, nhưng họ chỉ im lặng một cách khiêm tốn về điều đó. Nếu tìm hiểu sâu hơn, bạn có thể thiết lập thử nghiệm A/B (hoặc lập trình cho điện thoại Android tự hủy, tùy thuộc vào vận may của bạn). Điều này thuận tiện nếu bạn đã sử dụng Analytics, bạn có thể viết một chút mã hoặc bạn có các nhà phát triển quen thuộc sẽ tạo một trang để thử nghiệm.

Ưu điểm: Thuận tiện cho người dùng đã quen với Google Anatytics. Có một ngôn ngữ Nga. Và quan trọng nhất là dịch vụ này hoàn toàn miễn phí.

Nhược điểm: Không có trình soạn thảo trực quan. Nếu các yếu tố bạn muốn kiểm tra không thể thay đổi được thông qua quản trị viên trang và việc tự lập trình lại kỹ năng là chưa đủ, bạn sẽ phải liên hệ với nhà phát triển.

Giá: Miễn phí.

Dịch vụ này rất đơn giản và rõ ràng. Ở mỗi giai đoạn đều có những lời khuyên về những việc cần làm và tại sao. Trong trình chỉnh sửa trực quan, bạn có thể thay đổi văn bản, hình ảnh và cấu trúc của trang web. Mọi thứ đều đơn giản: bạn thay đổi trang web trong trình chỉnh sửa, thêm mã vào trang gốc và xem kết quả. Để thu thập số liệu thống kê, dịch vụ tích hợp với Yandex.Metrica.

Ưu điểm: Có một trình soạn thảo trực quan đơn giản. Ngôn ngữ tiếng Nga được hỗ trợ. .

Nhược điểm: Trình chỉnh sửa trực quan quá nhiềuđơn giản Theo một cách tốt, nó chỉ hoạt động với văn bản và hình ảnh. Nhưng bạn không thể thay đổi cấu trúc: RealROI đề xuất ẩn hoặc xóa phần tử. Thay thế, di chuyển, thay đổi hình dạng - không điều nào có thể thực hiện được.

Và chúng tôi nghi ngờ rằng chức năng “Gửi mã cho nhà phát triển” không hoạt động. Chúng tôi đã thử ba lần nhưng vẫn không có lá thư nào. Do đó, chúng tôi khuyên bạn nên tự mình gửi mã bằng cách sử dụng Ctrl+C - Ctrl+V cũ.

Giá: Miễn phí.

Công cụ này đã có nhiều tính năng hơn. Trình chỉnh sửa trực quan cho phép bạn tạo ra bất kỳ sự điên rồ nào: các yếu tố có thể được thay đổi, di chuyển, thêm, xóa. Dịch vụ này cho phép bạn chạy thử nghiệm vào một ngày nhất định hoặc tạm dừng luồng lưu lượng truy cập đến một trang (có thể hữu ích trong một thử nghiệm có nhiều hơn 2 tùy chọn có liên quan). Bạn có thể tùy chỉnh nhắm mục tiêu và cá nhân hóa.

Ưu điểm: Trình chỉnh sửa trực quan thuận tiện - không cần lập trình viên để tạo trang để thử nghiệm. Dịch vụ này tích hợp với Google Analytics, WordPress và các hệ thống phân tích và CRM khác.

Nhược điểm: Hình như có tiếng Nga, nhưng càng đi sâu vào trang, các thuật ngữ càng phức tạp và càng ít.

Không có phiên bản dùng thử. Bạn có thể kiểm tra trình soạn thảo trực quan nhưng bạn chỉ có thể tìm hiểu về các chức năng khác từ phần mô tả.

Giá:$39 mỗi tháng nếu bạn có 5.000 người dùng được thử nghiệm. Mức giá cao hơn là 140 USD mỗi tháng, cho phép bạn thử nghiệm trang web trên 40.000 khách truy cập. 200.000 người dùng được thử nghiệm mỗi tháng có giá 390 USD. Nếu bạn thanh toán cả năm cùng một lúc, bạn sẽ được giảm giá cho tất cả các mức thuế.

Là dịch vụ có thể bố trí A/B cho máy tính và thiết bị di động. Trong trình chỉnh sửa trực quan của VWO, bạn có thể đánh dấu ngay mục tiêu cho các lần nhấp chuột. Phần còn lại - thêm vào bước tiếp theo.

Dịch vụ này cung cấp tính năng xem bản đồ nhiệt, thêm cửa sổ bật lên và gửi cuộc gọi đến những người dùng đã mua thứ gì đó trên trang web để để lại đánh giá.

VWO cũng có một thư viện ý tưởng. Nó có vẻ như là một điều nhỏ nhặt, nhưng nó rất hay. Và nó rất hữu ích: chủ sở hữu trang web không cần phải tự mình nghĩ ra thứ gì đó để thử nghiệm. Anh ta có thể chọn từ các phương án được chuẩn bị bởi các chuyên gia. Ý tưởng có thể được lọc theo ngành, độ phức tạp và thời gian sử dụng. Rất tuyệt.

Ưu điểm: Rất nhiều chức năng, mẹo và hướng dẫn ở khắp mọi nơi. Một trình soạn thảo trực quan rõ ràng khiến các lập trình viên lo lắng hút thuốc bên lề. Có bản dùng thử 30 ngày. VWO tích hợp với Google Analytics, WordPress và 12 dịch vụ khác.

Nhược điểm: Không có tiếng Nga. Và do đó, những lời khuyên có thể không giúp ích gì mà còn khiến bạn tức giận.

Giá: Nếu trang web có ít hơn 10.000 khách truy cập hàng tháng thì chi phí dịch vụ là 59 USD mỗi tháng. Tối đa 30.000 khách truy cập - 155 USD, tối đa 100.000 người trên trang web - 299 USD, v.v. Theo truyền thống, sẽ có chiết khấu khi thanh toán hàng năm.

Cung cấp thử nghiệm A/B, đa biến và phân tách, cá nhân hóa. Mục tiêu nhấp chuột có thể được đánh dấu trong trình chỉnh sửa trực quan.

Có ít chức năng hơn một số đối thủ trong bài đánh giá, nhưng Convert (hãy cẩn thận, đây là ý kiến ​​​​rất chủ quan) có trình chỉnh sửa trực quan thuận tiện nhất về mặt chọn và kéo đối tượng. Trong các dịch vụ khác, khung của đối tượng run rẩy, như thể người dùng đang tấn công chúng bằng rìu thay vì cẩn thận chạm vào chúng bằng chuột.

Bắt một khung hình, thay đổi kích thước một đối tượng và di chuyển nó trong trình chỉnh sửa A/B Tasty không phải là một bài kiểm tra dành cho người yếu tim. Và trong Convert mọi thứ diễn ra suôn sẻ và dễ chịu. Điều duy nhất là để chỉnh sửa văn bản, bạn sẽ phải sử dụng mã CSS.

Ưu điểm: Trình chỉnh sửa trực quan tiện lợi, tích hợp với 35 dịch vụ phân tích và CRM, thời gian dùng thử miễn phí - 15 ngày. Bạn có thể tùy chỉnh các bài kiểm tra cho thiêt bị di động.

Nhược điểm: Không có tiếng Nga. Trình chỉnh sửa trực quan rất hay, nhưng bạn sẽ phải tìm hiểu kỹ về nó.

Giá: Mức giá thấp (dễ dàng, đúng vậy) - 499 USD mỗi tháng cho 400.000 khách truy cập mà không cần hỗ trợ kỹ thuật. Bạn có muốn nhân viên phục vụ giúp đỡ bạn không? Trả thêm $200. Càng nhiều khách thì giá càng cao. Nếu bạn trả tiền dịch vụ trước một năm, bạn sẽ được giảm giá.

Như bạn đã biết, không có trạng thái tĩnh trong kinh doanh. Doanh nghiệp phải không ngừng phát triển để đáp ứng được tình hình thị trường hiện tại, nhu cầu của khách hàng và chủ sở hữu. Sau khi ngừng phát triển, dự án ngay lập tức bắt đầu xuống cấp. Ví dụ: bạn không thể tạo một cửa hàng trực tuyến, thêm 200 sản phẩm vào trang web và kiếm được lợi nhuận hàng tháng là 100 nghìn rúp. Để lợi nhuận của dự án ít nhất không bị giảm, doanh nhân cần không ngừng mở rộng phạm vi, tăng độ phủ đối tượng thông qua quảng cáo và xuất bản nội dung hữu ích, cải thiện số liệu hành vi và tỷ lệ chuyển đổi của trang web.

Một trong những công cụ để phát triển dự án web là thử nghiệm A/B. Phương pháp này cho phép bạn đo lường sở thích của khán giả và tác động đến các chỉ số hiệu suất chính của trang web, bao gồm chuyển đổi, thời gian người dùng dành trên trang, số tiền trung bìnhđơn đặt hàng, tỷ lệ thất bại và các số liệu khác. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách tiến hành thử nghiệm A/B đúng cách.

Thử nghiệm A/B là gì

Thử nghiệm A/B là một kỹ thuật tiếp thị được sử dụng để đo lường và quản lý hiệu suất của trang web. Phương pháp này còn được gọi là thử nghiệm phân tách.

Thử nghiệm A/B cho phép bạn đánh giá các chỉ số định lượng về hiệu suất của hai phiên bản của một trang web, cũng như so sánh chúng với nhau. Thử nghiệm phân tách cũng có thể giúp bạn đánh giá tính hiệu quả của các thay đổi trên trang, chẳng hạn như thêm các yếu tố thiết kế mới hoặc gọi hành động. Điểm thực tế của việc sử dụng phương pháp này là tìm và triển khai các thành phần trang giúp tăng hiệu quả của nó. Xin lưu ý lại rằng thử nghiệm A/B là một phương pháp tiếp thị được áp dụng có thể được sử dụng để tác động đến chuyển đổi, kích thích doanh số bán hàng và tăng lợi nhuận của một dự án web.

Thử nghiệm phân tách bắt đầu bằng cách đánh giá số liệu của một trang web hiện có (A, trang kiểm soát) và tìm cách cải thiện nó. Ví dụ: bạn đã tạo một cửa hàng trực tuyến. Hãy tưởng tượng một trang đích cho cửa hàng này có tỷ lệ chuyển đổi 2%. Nhà tiếp thị muốn tăng con số này lên 4% nên anh ta lên kế hoạch thay đổi để giúp giải quyết vấn đề này.

Giả sử một chuyên gia gợi ý rằng bằng cách thay đổi màu của nút chuyển đổi từ màu xanh trung tính sang màu đỏ hung hãn, anh ta sẽ làm cho nút chuyển đổi trở nên nổi bật hơn. Để kiểm tra xem điều này có dẫn đến nhiều doanh số bán hàng và chuyển đổi hơn hay không, nhà tiếp thị sẽ tạo một phiên bản cải tiến của trang web (B, trang mới).

Bằng cách sử dụng các công cụ kiểm tra phân tách, chuyên gia chia ngẫu nhiên lưu lượng truy cập giữa các trang A và B thành hai phần gần bằng nhau. Nói một cách tương đối, một nửa số khách truy cập sẽ đến trang A và nửa còn lại ở trang B. Đồng thời, nhà tiếp thị luôn lưu ý đến các nguồn lưu lượng truy cập. Để đảm bảo tính xác thực và khách quan khi thử nghiệm, cần hướng 50% lượng khách truy cập vào trang từ mạng xã hội, tìm kiếm tự nhiên, về trang A và B. quảng cáo theo ngữ cảnh và như thế.

Sau khi thu thập đủ thông tin, nhà tiếp thị sẽ đánh giá kết quả thử nghiệm. Như đã nêu ở trên, Trang A có tỷ lệ chuyển đổi 2%. Nếu trên Trang B chỉ số này là 2,5% thì việc thay đổi nút chuyển đổi từ màu xanh sang màu đỏ thực sự đã làm tăng hiệu quả của trang đích. Tuy nhiên, tỷ lệ chuyển đổi lại không đạt được mức 4% như mong muốn. Do đó, nhà tiếp thị đang tìm kiếm thêm các cách để cải thiện trang bằng cách sử dụng thử nghiệm A/B. Trong trường hợp này, trang có nút chuyển đổi màu đỏ sẽ đóng vai trò là trang điều khiển.

Kiểm tra cái gì

Như đã lưu ý ở trên, thử nghiệm phân tách là một phương pháp được áp dụng cho phép bạn tác động đến các số liệu khác nhau của trang web. Vì vậy, việc lựa chọn đối tượng thử nghiệm phụ thuộc vào mục tiêu, mục tiêu mà nhà tiếp thị đặt ra cho mình.

Ví dụ: nếu tỷ lệ thoát trang đích của bạn là 99% và hầu hết khách truy cập rời khỏi trang đích trong vòng 2-3 giây sau khi truy cập, bạn có thể muốn xem xét việc thay đổi các thành phần hình ảnh của trang. Với sự trợ giúp của thử nghiệm A/B, nhà tiếp thị có thể tìm thấy lựa chọn tốt nhất bố cục trang, chọn một trang hấp dẫn bảng màu và hình ảnh, hãy sử dụng phông chữ dễ đọc. Và nếu nhà tiếp thị phải đối mặt với nhiệm vụ tăng số lượng đăng ký, anh ta có thể thử thay đổi hình thức chuyển đổi tương ứng. Kiểm tra phân tách sẽ giúp chuyên gia chọn màu nút tối ưu, sự lựa chọn tốt nhất văn bản, số lượng trường trong biểu mẫu đăng ký hoặc vị trí của nó.

Hầu hết các nhà tiếp thị thường kiểm tra các yếu tố sau trang web:

  • Văn bản và hình thức của các nút chuyển đổi cũng như vị trí của chúng.
  • Tiêu đề và mô tả sản phẩm.
  • Kích thước, diện mạo và vị trí của các hình thức chuyển đổi.
  • Bố cục và thiết kế trang.
  • Giá của sản phẩm và các yếu tố khác của đề xuất kinh doanh.
  • Hình ảnh sản phẩm và các hình minh họa khác.
  • Số lượng văn bản trên trang.

Những công cụ kiểm tra phân tách nào sẽ được sử dụng

Để thực hiện thử nghiệm A/B, nhà tiếp thị cần sử dụng một trong dịch vụ chuyên ngành. Phổ biến nhất trong số đó là Thử nghiệm nội dung Google, có sẵn cho người dùng Hệ thống phân tích. Cho đến giữa năm 2012, công cụ này được gọi là Google Website Optimizer. Nó có thể được sử dụng để kiểm tra các thành phần trang khác nhau, bao gồm tiêu đề, phông chữ, nút chuyển đổi và biểu mẫu, hình ảnh, v.v. Dịch vụ Thử nghiệm nội dung vẫn miễn phí, đây là một trong những ưu điểm chính của dịch vụ này. Nhược điểm của nó bao gồm nhu cầu làm việc với mã HTML.

Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ của Nga và nước ngoài sau đây để thử nghiệm phân tách:

  • Tối ưu hóa - phổ biến nhất trong burzhunet Dịch vụ thanh toán Thử nghiệm A/B. Nó có giá từ $19 đến $399 tùy thuộc vào loại đăng ký. Đến lợi ích của dịch vụ nàyĐiều này bao gồm khả năng tạo thử nghiệm trong giao diện trực quan, giúp nhà tiếp thị không cần phải làm việc với mã HTML của các trang đang được thử nghiệm.
  • RealRoi.ru là một dịch vụ nội địa khác cho phép bạn tiến hành thử nghiệm A/B. Một trong những ưu điểm chính là nó miễn phí và rất dễ sử dụng. Bạn có thể xem chi tiết cách thức hoạt động của nó trong video sau:

  • Trình tối ưu hóa trang web trực quan là một dịch vụ trả phí cho phép bạn kiểm tra các thành phần trang khác nhau. Để sử dụng công cụ này, nhà tiếp thị cần phải có kỹ năng viết mã HTML. Giá đăng ký dao động từ $49 đến $249.
  • Unbounce là một dịch vụ được thiết kế để tạo và tối ưu hóa trang đích. Trong số những thứ khác, nó cho phép bạn thực hiện thử nghiệm A/B. Chi phí sử dụng dao động từ $50 đến $500 mỗi tháng. Chất tương tự trong nước là LPGenerator. Dịch vụ này chỉ cho phép bạn kiểm tra các trang được tạo bằng sự trợ giúp của nó.

Cách thử nghiệm A/B với thử nghiệm nội dung

Dịch vụ Thử nghiệm Google Analytics cho phép bạn kiểm tra đồng thời tính hiệu quả của năm biến thể của một trang. Khi sử dụng nó, các nhà tiếp thị có thể thực hiện thử nghiệm A/B/N, khác với thử nghiệm A/B tiêu chuẩn ở chỗ cho phép họ giám sát hiệu suất của nhiều trang mới, mỗi trang có thể có nhiều thành phần mới.

Nhà tiếp thị có cơ hội xác định độc lập tỷ lệ lưu lượng truy cập tham gia thử nghiệm. Thời gian thử nghiệm tối thiểu là hai tuần, tối đa được giới hạn trong ba tháng. Chuyên gia có thể nhận dữ liệu về kết quả xét nghiệm cho e-mail.

Để chạy thử nghiệm phân tách bằng Thử nghiệm nội dung, hãy làm theo các bước sau:

  1. Đăng nhập tài khoản Google Analytics, hãy chọn trang web có hiệu suất mà bạn muốn kiểm tra. Sau đó, chọn menu “Hành vi - Thử nghiệm”.

  1. Nhập vào mẫu thích hợp URL trang, bạn sẽ kiểm tra và nhấp vào nút "Bắt đầu thử nghiệm".

  1. Chọn tên và mục đích của bài kiểm tra. Xác định phần trăm lưu lượng truy cập tham gia thử nghiệm. Quyết định xem bạn có muốn nhận thông báo tiến độ kiểm tra qua email hay không. Nhấn Next sau khi chọn các tùy chọn cần thiết.

  1. Chọn các biến thể trang liên quan đến thử nghiệm. Thêm chúng vào các biểu mẫu thích hợp và nhấp vào Tiếp theo.

  1. Tạo mã thử nghiệm. Nếu bạn không biết cách chèn mã vào trang, hãy chọn tùy chọn "Gửi mã cho quản trị trang web". Nếu việc đề cập đến mã HTML không làm bạn đổ mồ hôi, hãy chọn tùy chọn "Chèn mã thủ công".

Chọn “Chèn mã thủ công” nếu bạn biết cách xử lý mã HTML

  1. Sao chép mã được đánh dấu trong hình minh họa trước đó và dán vào nguồn trang điều khiển. Mã phải được chèn trực tiếp sau thẻ . Sau khi hoàn thành hành động này, hãy nhấp vào nút "Lưu thay đổi".

  1. Kiểm tra mã thử nghiệm trên trang kiểm soát và nhấp vào nút “Bắt đầu thử nghiệm”. Xin lưu ý rằng mã chỉ cần được thêm vào trang kiểm soát.

Bạn sẽ có thể đánh giá kết quả thử nghiệm đầu tiên một vài ngày sau khi bắt đầu thử nghiệm. Để theo dõi kết quả kiểm tra, hãy chọn thử nghiệm thích hợp trong danh sách và chuyển đến trang báo cáo.

Những ý tưởng mà tính hiệu quả của chúng chắc chắn cần được kiểm tra bằng thử nghiệm phân tách

Ở trên đã nhiều lần lưu ý rằng thử nghiệm A/B giúp tăng hiệu quả của các trang web. Để phương pháp tiếp thị này mang lại kết quả, nhà tiếp thị phải tạo ra những ý tưởng có thể ảnh hưởng tích cực đến các số liệu trang web nhất định. Bạn không thể tự nhiên rút ra bất kỳ thay đổi nào, thực hiện chúng và kiểm tra tính hiệu quả của chúng. Ví dụ: số liệu trang web của bạn khó có thể thay đổi nếu bạn chỉ quyết định thay đổi nền trang từ xanh lam sang xanh lục nhạt.

Nhà tiếp thị phải tìm cách cải thiện trang và hiểu lý do tại sao chúng nên hoạt động. Thử nghiệm phân tách chỉ đơn giản là giúp kiểm tra các giả định của chuyên gia. Tuy nhiên, mọi nhà tiếp thị đôi khi thấy mình ở trong tình huống mà mọi ý tưởng đều đã được thử nghiệm và kết quả cần thiết không đạt được. Nếu bạn rơi vào tình huống này, hãy thử thực hiện những thay đổi sau và kiểm tra tính hiệu quả của chúng:

  • Xóa các trường không cần thiết khỏi biểu mẫu chuyển đổi. Có lẽ những người đăng ký tiềm năng của bạn không muốn tiết lộ chi tiết hộ chiếu của họ.
  • Thêm từ “miễn phí” hoặc “miễn phí” vào trang chuyển đổi của bạn. Tất nhiên, khán giả biết rằng việc đăng ký nhận bản tin là miễn phí. Nhưng đôi khi từ miễn phí lại có tác dụng thực sự kỳ diệu, bởi vì giấm miễn phí rất ngọt.
  • Xuất bản trên trang đích băng hình. Điều này thường có tác động tích cực đến một số số liệu, bao gồm tỷ lệ thoát, tỷ lệ chuyển đổi và thời gian trên trang.
  • Kéo dài thời gian người dùng có thể dùng thử sản phẩm của bạn miễn phí. Nó đơn giản và phương pháp hiệu quả tăng chuyển đổi cho các công ty bán phần mềm và dịch vụ web.
  • Thử nghiệm màu sắc của các nút chuyển đổi của bạn. Trong một số trường hợp, các nút màu đỏ mạnh mẽ hoạt động tốt. Tuy nhiên, đôi khi chúng lại gây khó chịu cho người dùng. Sử dụng thử nghiệm A/B để tìm màu nút hiệu quả nhất cho trang web của bạn.
  • Hứa hẹn thưởng cho 10 hoặc 100 khách hàng (người đăng ký) đầu tiên. Đừng vội xóa lời hứa này ngay cả sau khi chương trình khuyến mãi kết thúc. Nhiều người dùng không mong đợi mình nằm trong số những người may mắn nhưng vẫn phản ứng trong tiềm thức trước một lời đề nghị béo bở.

Cách thức và lý do để kiểm tra các biến thể trang khác nhau

Thử nghiệm phân tách cho phép bạn đánh giá hiệu quả của những thay đổi đối với trang web. Phương pháp tiếp thị này có ý nghĩa thực tế. Nó cho phép bạn gần như liên tục cải thiện các trang của mình bằng cách cải thiện các số liệu khác nhau.

Để kiểm tra thay đổi, bạn cần tạo phiên bản mới của trang và lưu phiên bản cũ. Cả hai tùy chọn phải có URL khác nhau. Sau này, bạn nên sử dụng một trong các dịch vụ để tiến hành thử nghiệm phân tách, chẳng hạn như Thử nghiệm nội dung. Việc đánh giá kết quả thử nghiệm có thể được thực hiện ít nhất hai tuần sau khi bắt đầu thử nghiệm.

Bạn có nghĩ việc thực hiện thử nghiệm A/B có đáng không? Khi nào phương pháp tiếp thị này là lãng phí thời gian?

kak-provodit-a-b-testirovanie