A marketing automatizáció egyik népszerű módszere az A/B tesztelés, ami sok cégnek könnyíti meg üzleti döntéshozatalát, segít a marketing tevékenység optimalizálásában. Számos esettanulmány elérhető a világhálón, amelyek azt támasztják alá, hogy nemcsak a nagy, mind anyagi-, mind munkaerőbeli erőforrásokkal jól ellátott cégek végezhetnek ilyen jellegű kutatásokat, hanem már a kis- vagy középvállalkozások is profitálhatnak az eredményekből.
Az A/B tesztelés egy randomizált kísérlet, melyben két különböző variánst vizsgálunk. A tesztelés valójában egy kétmintás statisztikai próba. A próbának köszönhetően megállapítható, hogy egyik vagy másik variáns a hatékonyabb.
A lényeg, hogy mindenképpen olyan környezetben teszteljünk, ahonnan adatokat is gyűjthetünk egyik és másik változat hatékonyságáról. Az adatgyűjtés leggyakrabban valamilyen analitikai rendszeren keresztül történik, melynek segítségével azonosíthatjuk a konkrét variánsainkat és a hozzájuk kapcsolódó adatokat. Fontos, hogy minden esetben, még a teszt indítása előtt definiáljuk, pontosan mi az a konverziós cél, ami mentén összehasonlítjuk a két variánsunk teljesítményét.
Miket tesztelhetünk ezzel a módszerrel?
Beszéljünk kicsit konkrétabban. Mik lehetnek ezek a “variánsok”, amik teljesítményét össze akarjuk hasonlítani?
A marketing területén maradva a legtöbb esetben valamilyen marketing kommunikációs megjelenés két különböző formáját teszteljük. Lehet ez egy hírlevélnek, vagy bármilyen más reklámanyagnak a két különböző kreatívja. De tesztelhetünk weboldal/landing page változatokat, vagy akár applikációkat is. A lényeg: mindenképpen jól mérhető legyen, hogy a hatékonyságbeli eltérést a két változat közötti eltérés eredményezi.
Nem kell feltétlenül radikális különbségekre gondolnunk. Sőt, minél kevesebb dolgot változtatunk, annál biztosabban kijelenthetjük, hogy a hatás annak a konkrét változtatásnak az eredménye. Például, ha a két “termék” csupán a call-to-action (CTA) feliratban tér el egymástól, és az egyik jóval magasabb CTR-t (click through rate) generál, mint a másik, akkor kijelenthetjük, hogy az egyik CTA hatékonyabb, mint a másik. Amennyiben viszont két teljesen különböző kreatív hatékonyságát teszteljük, nehéz lesz pontosan azonosítani, melyik az a paraméter, ami az eltérő hatékonyságot generálja.
Miért érdemes A/B tesztet végezni?
Gyakorlatilag a felhasználóink teljes útját optimalizálhatjuk ilyen tesztek által. Megnézhetjük, hogy melyik reklám az, amelyikre a legtöbben kattintanak. A landing page/weboldal optimalizálásával pedig a konkrét konverziót növelhetjük. Legyen szó vásárlásról, hírlevélre történő feliratkozásról, applikáció letöltéséről, vagy bármi másról, ami releváns konverziónak számít.
Hogyan épül fel?
Legtöbb esetben a konkrét vizsgálatot már megelőzi egy kvalitatív jellegű felmérés is. A teszt eredményeként pedig adatokkal támaszthatjuk alá előzetes feltételezéseinket.
Gondolhatunk bármilyen kvalitatív “adatforrásra”, amihez csak hozzáférünk. Nézzünk néhány példát:
- Lehet ez egy kvalitatív piackutatás (interjúk, fókuszcsoport), melynek során felmérjük a megkérdezettek attitűdjeit, általános véleményét. Amennyiben egy már létező “terméket” – ami a konkrét terméken kívül lehet egy weboldal, egy alkalmazás vagy akár egy reklám kreatívja – szeretnénk tovább fejleszteni, úgy érdemes az adott termékről alkotott véleményüket is megkérdezni.
- Amennyiben rendelkezünk social media felülettel, úgy az ott megtalálható véleményeket is felhasználhatjuk (szöveganalitika).
- Megkérdezhetjük a kollégákat, ismerősöket is (insights).
A kvalitatív feltárás nem minden esetben kell, hogy megtörténjen, azonban a következő lépések elengedhetetlenek a sikeres A/B teszteléshez:
- Definiáljuk a konverziós célunkat. Ez az a metrika, ami alapján eldönthetjük, hogy az egyik vagy másik változat a sikeresebb. (kattintás, vásárlás, feliratkozás, letöltés, stb)
- Állítsuk fel a hipotézisünket, tehát határozzuk meg, mitől értékeljük az egyik variánst jobbnak a másiknál. Például, ha az egyik 30%-kal több feliratkozást generál, mint a másik, már mondhatjuk azt, hogy az a jobban teljesítő? Ez csak egy általános példa. A hipotézis felállításánál minden esetben figyelembe kell vennünk a piaci sajátosságokat, illetve érdemes korábbi adatok alapján definiálni.
- Alkossuk meg a különböző variánsainkat. Ahogy már korábban is szó volt róla, lehetnek ezek egészen apró változtatások, például eltérő színpaletta, különböző gomb formátumok. De tesztelhetünk két teljesen eltérő variánst is.
- Nem maradt más hátra, mint a teszt végrehajtása. Amennyiben megfelelően paramétereztük a variánsainkat, nincs más dolgunk, mint várni, hogy megfelelő számú felhasználótól érkezzenek be az adataink.
- Az adatok alapján pedig elvégezhetjük az összehasonlítást.
Mielőtt nekivágnánk az A/B tesztelés folyamatának, a fent bemutatott szempontokat mindenképp tartsuk szem előtt! És ne feledjük el azt sem, hogy nincsenek általánosan jó megoldások. Ahhoz, hogy a legjobbat hozhassuk ki a tesztünkből, fontos, hogy megfelelő piac ismerettel rendelkezzünk, és döntéseinket a tudásunkra alapozva hozzuk meg.
Comments are closed.