A/B Testi Sohbet Robotları: Nasıl Başlanır (ve Neden Yapmalısınız)

"Selam

Ben bir Bottybot'um!

Sana nasıl yardım edebilirim?"

Bugün hangi web sitelerini ziyaret edeceğinizi bilmiyorum… ama en azından bir *Pop* sesi duyacağınız ve bir botun sizinle “konuşmaya” başlayacağı bir siteyi ziyaret edeceksiniz.

… Size satış öncesi destek sunuyor.

Veya satış sonrası sorularınızda size yardımcı olmak.

Ya da sadece destek sunuyor.

Her gün sohbet robotları, kullanıcılarla bu tür milyonlarca sohbet gerçekleştirir; daha fazla potansiyel müşteri, daha fazla satış ve daha yüksek müşteri sadakati gibi gerçek, somut iş sonuçları getiriyor. Ve 2020 yılına kadar işletmelerin %80'inin bunları kullanacağı tahmin edildiğinden oldukça yaygın.

Chatbotlar gelir sağladığı için, tıpkı diğer tüm gelir kanalları gibi, daha iyi sonuçlar için optimize edilebilirler.

A/B Testi (ve diğer deneyler) ile Chatbot'ları Optimize Etme

Pazarlama, satış ve destek stratejinizde sohbet robotlarını nasıl kullandığınıza bağlı olarak, bunlar üzerinde denemeler yapmak birçok fayda sağlayabilir.

Örneğin, sohbet robotu deneyleri şunları belirlemenize yardımcı olabilir:

• Daha fazla ve daha iyi müşteri adayları oluşturan satış öncesi diziler
• Daha fazla müşteri adayını müşteriye dönüştüren deneme amaçlı mesajlaşma
• Daha iyi dönüşüm sağlayan ilk katılım deneyimleri
• Daha yüksek müşteri memnuniyeti (ve sadakati) ile sonuçlanan müşteri başarı dizileri
• …. Ve daha az biletle sonuçlanan destek dizileri

Kısacası: Chatbot kullanan bir işletmeyseniz, A/B testi ile kanaldan YG'nizi artırabilirsiniz.

Hatta pek çok sohbet robotu çözümü, işletmelerin en iyi performans gösteren mesajlaşmayı, dizileri, tetikleyicileri ve daha fazlasını bulmak için deneyler yürütmesine olanak tanıyan yerel A/B testi işlevleriyle birlikte gelir.

Ancak sohbet robotları için anlamlı CRO deneyleri yapmak için doğru optimizasyon sürecini kullanmanız gerekir.

A/B Testi Sohbet Robotları: Süreç

Chatbot denemelerinizi oluşturmaya başlamadan önce, geliştirmek istediğiniz metrikleri seçin.

Örneğin, pazarlama için bir sohbet robotu kullanıyorsanız metriğiniz, başarılı bir sohbet robotu etkileşiminden sonra kaydolan olası satışların sayısı olabilir.

Alternatif olarak, satışları artırmak için bir sohbet robotu kullanıyorsanız, metriğiniz , sohbet robotuyla etkileşime girdiği için etkileşim puanı yükselen deneme amaçlı müşteri adaylarının sayısı olabilir.

Son olarak, destek sunmak için bir sohbet robotu kullanıyorsanız, ölçütünüz gelen biletlerin sayısındaki yüzde azalma olabilir.

Her ne ise, optimize edilecek metriği (veya metrikleri) belirledikten sonra, chatbot denemeniz üzerinde çalışmaya hazırsınız demektir.

Kazanan chatbot A/B testlerini kurmak ve çalıştırmak için üç basit adım:

Adım 1: Hipotez Oluşturma

Normal web sitesi veya uygulama deneyleri gibi, sohbet robotu deneyleri de net bir hipotezle başlar.

Örneğin, çevrimiçi bir test hazırlama şirketi olan Magoosh, bir işe alım deneyi yürütmeye karar verdiğinde, net bir hipotezle yola çıktı:

Deneme sürümü müşterilerine bir Magoosh ürününe ilk giriş yaptıklarında hoş geldiniz mesajı gönderirsek, gelecekte premium hesap satın alma olasılıkları daha yüksek olacaktır.

Magoosh bir chatbot'u tam olarak test etmese de, otomatik bir karşılama müşterisi onboarding sohbet mesajı göndermenin daha fazla dönüşüme yardımcı olup olmayacağını test etti.

Chatbot test stratejinizde, hipoteziniz “Yeni deneme kayıtlarına otomatik chatbot yardımı sunmak, …” ile sonuçlanabilir.

Fikri anladın, değil mi?

Yardımcı kaynaklar:

Deneyleriniz için Hipotez Yazma Araçları: Bunlar, sohbet robotlarınızı A/B testi için kazanan bir hipotez yazmanıza yardımcı olacak gerçekten harika beş CRO aracıdır.

Kazanan Bir A/B Testi Hipotezi Nasıl Oluşturulur: Bu web semineri, kazanan bir hipotez yazma sürecini beş basit adıma ayırır. Sadece deneylerle başlıyorsanız mutlaka izleyin.

Karmaşık A/B Testi Hipotezi Oluşturma: Bu, deneyiniz için hipotez yazma konusunda bir başka mükemmel öğreticidir. Bu hipotez kurma taktikleri, sohbet robotu deneylerine sorunsuz bir şekilde uygulanır.

Adım #2:Deneyleri Tasarlama

Normal bir A/B testinde veya CRO deneyinde yaptığınız gibi, ikinci adımınızda da chatbot denemelerinizi "oluşturmanız" gerekir.

Bu adımda, hipotezinizi test etmek için bir "değişime" (veya bir dizi değişikliğe) çevirmeniz gerekir.

Örneğin, "daha markalı" bir sohbet robotunun pazarlama ekibiniz için daha iyi sonuçlar alacağını varsayarsanız, bu adımda sohbet kutunuzun hangi öğelerinin daha iyi markalanabileceğini görmeniz gerekir. Bu, sohbet robotunuzun sesi veya tonu ya da sadece görsel arayüz olabilir.

Bu adımdayken, Alma'daki harika insanlardan bu kılavuzu inceleyin. Deneylerinizi tasarlamak için çok yardımcı olacaktır. Örneğin, bu marka bilinci oluşturma denemesinde, bu sohbet robotu test kılavuzunun kişilik bölümünü ziyaret edin ve size gerçekten deneyebileceğiniz marka bilinci oluşturma öğelerini gösterecek bazı sorular göreceksiniz. İlham almak için aşağıdaki ekran görüntüsüne bakın:

Hangi öğeyi/elemanları test edeceğinizi öğrendikten sonra (hipotezinize dayanarak), sohbet botu denemenizin uzunluğunu ve örnek boyutunu belirleyin.

Yardımcı kaynaklar:

Deneylerinizin Süresini ve Örnek Boyutunu Hesaplama Araçları: Chatbot deneyleriniz için ideal örnek boyutunu ve süresini hesaplamak için en iyi CRO araçlarından bazıları burada.

Convert'in A/B Test Süresi Hesaplayıcısı: Sadece verilerinizi bu hesap makinesine girin ve sohbet robotu testinizin veya denemenizin ne kadar sürmesi gerektiğini bileceksiniz. Convert'in A/B Test Süresi Hesaplayıcısı: Sadece verilerinizi bu hesap makinesine girin ve sohbet robotu testinizin veya denemenizin ne kadar sürmesi gerektiğini bileceksiniz.

Adım #3:Deneylerden Öğrenmek

Deneyiniz bittiğinde ve veriler geldiğinde, bulgularınızı analiz etme zamanı.

Genellikle, herhangi bir optimizasyon denemesinin, sohbet robotlarınız için çalıştıracaklarınız da dahil olmak üzere yalnızca üç sonucu vardır. Bunlar:

• Kontrol kaybeder. Burada hipoteziniz doğrulanır ve değişikliğiniz sayılar üzerinde olumlu bir etki yaratır. Böyle bir sonucun bir örneği, sohbet robotunuzun profil resmini bir çizgi filmden bir maskot olarak değiştirerek 890 yerine 1000 tercih elde etmek olabilir.
• Kontrol kazanır. Burada, değişikliğiniz sayılar üzerinde olumsuz bir etki yarattığı için hipotezinizin reddedilmesi gerekir. Örneğin, yeni maskot profil resmi, normal çizgi film resminden çok daha düşük kayıt alıyor.
• Test sonuçsuz. Bunlar genellikle en yaygın ve çoğu zaman en sinir bozucu sonuçlardır çünkü net bir kazanan elde etmek için istatistiksel bir anlam elde edemezsiniz.

Bu nedenle, testinizin sonuçlarını aldıktan sonra, denemenizin 1. adımına geri dönmeniz gerekir: hipotez adımı.

Ya yeni bir hipotezi test etmek için yeni bir deney başlatabilir ya da yinelemeli test ile devam edebilirsiniz; bu, doğrulanmayan bir hipoteze geri dönmek (kaybetme veya sonuçsuz bir test nedeniyle), onu iyileştirme ve ardından yeniden test etme anlamına gelir. testi çalıştırıyor.

Yinelemeli test yaparken, ilk seferde testinizin neden başarısız olduğunu anlamak için zaman ayırdığınızdan emin olun.

Düşünmek:

Yanlış bir test segmenti mi seçiyordu?

Başından beri kötü bir hipotez miydi?

Test lojistiğiniz kötü müydü? Buradaki fikir, kazanmanız, kaybetmeniz ve hatta sonuçsuz chatbot denemelerinizden öğrenebileceğiniz her şeyi öğrenmektir, çünkü sürekli öğrenme ile optimizasyonu bu şekilde yaparsınız.

Sarmalamak …

Teknoloji konusunda daha bilgiliyseniz, sohbet robotunuzu beslediğiniz içerikle (veya onun “bilgi tabanını”) test ederek sohbet robotu denemelerinizi tamamen yeni bir düzeye çıkarabilirsiniz.

Veya farklı bir öğrenme algoritması da deneyebilirsiniz.

Chatbot'lar kalıcıdır ve makine öğrenimi olgunlaştıkça, potansiyel müşterilerinizin büyük bölümleriyle ilk temas noktası olarak hareket ederek önde ve merkezde olacaklardır.

Performanslarını A/B testine dahil etmek mantıklı.