6 Przykłady testów A/B i studia przypadków dla CRO

Sukces w dzisiejszym cyfrowym świecie zależy od zrozumienia zachowań użytkowników i optymalizacji ich doświadczeń. Testy A/B, znane również jako testy porównawcze lub testy kubełkowe, stały się kluczowym graczem na tej arenie. Platformy do tworzenia stron, takie jak Landingi, uprościły proces testowania witryn internetowych, udostępniając firmom możliwość przeprowadzania wnikliwych eksperymentów.

W tym artykule omówimy sześć rzeczywistych przykładów testów A/B i studiów przypadków, które pokazują transformacyjną moc testów rozdzielonych. Zbadamy, jak pozornie drobne modyfikacje mogą prowadzić do znacznej poprawy wydajności konwersji. Rzucimy także światło na nieoczekiwane wyniki, jakie mogą wyniknąć z takich eksperymentów, udowadniając, że czasami najbardziej zaskakujące zmiany mogą przynieść najskuteczniejsze rezultaty. Omówimy także typowe pułapki w testowaniu segmentów, w tym pośpieszne procesy, lekceważenie istotności statystycznej i wprowadzanie zmian w oparciu o niejednoznaczne wyniki.

Dołącz do nas, gdy będziemy poruszać się po świecie testów A/B i odkrywać ich potencjał w zakresie optymalizacji współczynników konwersji i poprawy doświadczenia użytkownika.

Co to jest testowanie A/B?

Testy A/B to metoda, która pomaga podejmować decyzje na podstawie danych, porównując różne wersje strony internetowej lub aplikacji w celu ustalenia, która jest skuteczniejsza . Często wiąże się to z testowaniem wielu wariantów strony (testy A/B/x), aby zoptymalizować wygodę użytkownika i współczynniki konwersji.

W artykule Adeliny Karpenkovej zatytułowanym „Testy A/B w marketingu: ujawnione najlepsze praktyki” stwierdza się, że testowanie jest integralną częścią procesu optymalizacji współczynnika konwersji (CRO). Definicja testu A/B oznacza badanie reakcji podobnych odbiorców na dwie wersje identycznych treści, gdzie jedyną różnicą jest jedna zmienna.

Zgodnie z artykułem CXL „5 rzeczy, których nauczyliśmy się z analizy 28,304 eksperymentów” autorstwa Dennisa van der Heijdena, takie eksperymenty są podstawowym testem dla większości optymalizatorów, a testy A/B stanowią łącznie 97,5% wszystkich eksperymentów na ich platformie. Testy dzielone zyskały popularność ze względu na ich potencjał powtarzalnego sukcesu, zwiększenia przychodów i optymalizacji współczynnika konwersji.

Dlatego pomyśl o tych testach jako o superpotędze marketingowej , która optymalizuje kampanie pod kątem maksymalnego efektu .

Gdzie stosuje się testy A/B?

Aplikacja do testów A/B obejmuje różne sektory i okazuje się, że zmienia zasady gry w takich branżach, jak:

• handel elektroniczny
• SaaS
• wydawniczy
• aplikacje mobilne
• marketingu e-mailowego
• Media społecznościowe

Utworzenie nowej wersji istniejącej strony i porównanie jej działania z oryginałem pozwala firmom zwiększyć współczynniki konwersji i zoptymalizować swoją obecność cyfrową w oparciu o rzeczywiste zachowania i preferencje użytkowników. Może to być szczególnie przydatne podczas zarządzania wieloma stronami w witrynie internetowej.

Jakie są zalety testów A/B?

Zalety testów A/B pozwalają wyeliminować domysły, podejmować decyzje w oparciu o konkretne dowody, optymalizować swoją obecność w Internecie i ostatecznie osiągnąć lepsze wyniki. Korzyści z testów rozdzielonych można pogrupować w 10 kategorii, które są następujące:

1. Lepsze doświadczenie użytkownika (UX): testując różne odmiany treści, projektu lub funkcji, możesz określić, która wersja zapewnia lepsze doświadczenie użytkownika, co prowadzi do zwiększonego zadowolenia użytkownika.
2. Decyzje oparte na danych: Testy A/B dostarczają konkretnych danych na temat tego, co działa najlepiej dla odbiorców, eliminując potrzebę polegania na przeczuciach i założeniach. Pozwala to na podejmowanie bardziej świadomych decyzji.
3. Zwiększone współczynniki konwersji: identyfikując, która wersja strony internetowej lub funkcji prowadzi do lepszych współczynników konwersji, możesz zoptymalizować swoje witryny, aby zwiększyć sprzedaż, liczbę rejestracji lub inne pożądane działania.
4. Zmniejszony współczynnik odrzuceń: jeśli użytkownicy uznają, że Twoja treść lub układ są bardziej wciągające lub łatwiejsze w nawigacji, jest mniej prawdopodobne, że szybko opuszczą witrynę, zmniejszając współczynnik odrzuceń. Może się na przykład okazać, że użytkownicy mobilni wolą inny układ lub prezentację treści, co prowadzi do spadku współczynnika odrzuceń na urządzeniach mobilnych.
5. Opłacalność: wiele przykładów testów A/B pokazuje, jak prowadzenie takich prób może zapobiec kosztownym błędom. Testując zmiany przed ich pełnym wdrożeniem, firmy mogą uniknąć inwestowania w funkcje lub projekty, które nie odpowiadają ich odbiorcom.
6. Redukcja ryzyka: Wprowadzanie poważnych zmian bez testowania może być ryzykowne. Testy A/B pozwalają najpierw przetestować zmiany na mniejszej grupie odbiorców, redukując potencjalny negatywny wpływ wdrożenia na pełną skalę.
7. Lepsze zaangażowanie treści: testowanie różnych nagłówków, obrazów i układów treści może pomóc określić, co utrzymuje zaangażowanie użytkowników przez dłuższy czas.
8. Lepszy zwrot z inwestycji: w przypadku firm wydających pieniądze na kampanie reklamowe lub marketingowe testy A/B mogą zapewnić, że strony docelowe są zoptymalizowane pod kątem konwersji, co prowadzi do lepszego zwrotu z inwestycji.
9. Zrozumienie preferencji odbiorców: Z biegiem czasu spójne testy A/B mogą zapewnić wgląd w preferencje i zachowania odbiorców, umożliwiając lepiej ukierunkowane treści i strategie marketingowe.
10. Ciągłe doskonalenie: Testowanie podzielone sprzyja kulturze ciągłego doskonalenia, w której firmy zawsze szukają sposobów na optymalizację i ulepszenie swojej obecności w Internecie.

Raport CXL „State of Conversion Optimization 2020” wskazuje, że testy A/B są drugą najlepszą strategią optymalizacji konwersji . Co więcej, jak zauważa Smriti Chawla w opracowanym przez VWO „CRO Industry Insights from Our In-App Survey Results”, wykazano, że statystycznie istotne testy zwiększają współczynniki konwersji średnio o 49% .

To powiedziawszy, oczywiste jest, że jasne hipotezy i dobrze przeprowadzone testy zbiorcze mogą odblokować pełny potencjał Twojej witryny lub aplikacji i zmaksymalizować zwrot z inwestycji.

Jakie są wady testów A/B?

Podstawową wadą testów A/B jest możliwość zniechęcenia użytkowników , jeśli testy są przeprowadzane zbyt często lub bez odpowiedniego przygotowania. Nieodpowiednie testy mogą prowadzić do niespójnych doświadczeń użytkowników, co może powodować niezadowolenie.

Co więcej, typowymi pułapkami testowania wielowymiarowego są pośpieszne procesy, ignorowanie istotności statystycznej i wprowadzanie zmian w oparciu o niejednoznaczne wyniki testów. Pośpieszne procesy mogą prowadzić do źle zaprojektowanych badań, natomiast ignorowanie istotności statystycznej może skutkować podejmowaniem decyzji w oparciu o losową szansę, a nie rzeczywisty efekt. Dodatkowo wprowadzanie zmian w oparciu o niejednoznaczne wyniki może powodować zamieszanie i prowadzić do mylących danych.

Należy przeznaczyć odpowiednią ilość czasu na każdy test, zapewnić wystarczającą wielkość próby do uzyskania istotności statystycznej i powstrzymać się od wprowadzania zmian, dopóki wyniki nie będą jednoznaczne i istotne statystycznie.

Wspólne elementy testowane w testach A/B

Do najczęściej testowanych elementów w testach A/B zaliczają się:

• Nagłówki i tytuły
• Przyciski CTA (Call To Action).
• Projekty stron docelowych
• Odmiany kampanii e-mailowych

Istnieje również wiele przykładów eksperymentowania z formularzami rejestracyjnymi, sekcjami dowodów społecznościowych i tekstem reklam. Kluczem do udanego testu wielowymiarowego jest skupienie się na tych elementach, które mają największy wpływ na zachowanie użytkowników i współczynnik konwersji .

Przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo najpopularniejszym elementom.

Nagłówki i tytuły witryn internetowych

Urzekający nagłówek może mieć ogromne znaczenie w przyciąganiu i zatrzymywaniu odwiedzających witrynę. Testy A/B pozwalają eksperymentować z różnymi nagłówkami i tytułami, aby określić, które z nich lepiej odpowiadają docelowym odbiorcom . Modyfikując takie czynniki, jak sformułowanie, przekaz i styl, możesz zoptymalizować swoją kopię pod kątem wyższych współczynników klikalności, większego zaangażowania i lepszej wydajności witryny.

Według Hubspot eksperymentowanie z nagłówkami i tytułami może zwiększyć współczynnik klikalności nawet o 10% .

Przyciski wezwania do działania (CTA).

Przyciski CTA odgrywają kluczową rolę w generowaniu konwersji. Testy A/B umożliwiają porównanie różnych wersji przycisków CTA w celu zidentyfikowania, który z nich daje lepsze wyniki pod względem współczynnika konwersji. Zmieniając projekt, kolor, rozmiar, tekst lub położenie przycisków, możesz wpływać na zachowanie użytkowników i zwiększać skuteczność wezwania do działania.

ConvertVerve udowodniło, że testy podziału przycisków zwiększają współczynnik konwersji o 14,79% .

Projekty stron docelowych

Dobrze zaprojektowana strona docelowa może znacznie poprawić komfort użytkowania i współczynniki konwersji. W testowaniu wielowymiarowym często modyfikowane funkcje obejmują:

• Układ strony
• Nagłówki
• Podtytuły
• Tekst główny
• cennik
• guziki
• Przepływ rejestracji
• Długość formularza
• Elementy graficzne

Eksperymentowanie z różnymi odmianami strony docelowej ma kluczowe znaczenie dla optymalizacji jakości leadów i współczynników konwersji. Testując różne projekty, możesz określić , które elementy rezonują z odbiorcami i powodują pożądane działania , a które mogą powodować tarcia lub zamieszanie. Ten proces ciągłego doskonalenia może znacznie poprawić ogólną wydajność strony docelowej.

Eksperymenty marketingowe wykazały, że optymalizacja projektu strony docelowej zwiększa konwersję nawet o 30% .

Landingi, renomowany kreator stron docelowych, oferuje mnóstwo funkcji, które zaspokajają tę właśnie potrzebę. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi i solidnym możliwościom testowania Landingi ułatwia tworzenie, powielanie, modyfikowanie, testowanie i optymalizację stron docelowych.

Landing page Dashboard w Landingi z wynikami testów A/B