Лидеры маркетинга интуитивно понимают важность оптимизации, однако многие организации по-прежнему рассматривают тестирование как эпизодическую тактику, а не как дисциплинированную операционную модель. Последовательная система тестирования, применяемая к рекламе, целевым страницам и электронной коммерции, превращает оптимизацию из догадок в двигатель роста. Надлежащее тестирование определяет, где возможна дополнительная выгода, где усилия напрасны и когда инвестиции в инструменты и знания принесут положительную отдачу.

Целью теста не является погоня за резким повышением показателей в каждом эксперименте. Реальные данные показывают, что в большинстве экспериментов стрелка перемещается лишь незначительно, причем небольшой процент вызывает чрезмерный эффект. Именно из-за этой асимметрии последовательность имеет значение. Структурированная программа увеличивает шансы на достижение редких, но значительных побед, исключая при этом субъективные решения, которые незаметно снижают производительность.

Почему последовательность важнее отдельных тестов

Разовые тесты часто терпят неудачу не потому, что идея была плохой, а потому, что организации не хватает статистической дисциплины, повторяемой методологии или ясности относительно того, на каком этапе пути клиента тестирование наиболее эффективно.

Последовательная система реализует строгость в четырех измерениях:

• Качество гипотезы гарантирует, что каждое тестирование начинается с четкого, фальсифицируемого утверждения, связанного с конкретным бизнес-результатом, а не с расплывчатой ​​идеи или выбора дизайна.
• Определение размеров выборки определяет, имеет ли тест достаточно данных для получения надежного результата, не позволяя командам действовать на основе шума или ложных срабатываний.
• Показатели успеха Определите, что на самом деле означает победа, согласовав эксперименты с целями дохода, конверсии или эффективности, а не с показателями тщеславия.
• Частота итераций создает повторяемый ритм работы, анализа, обучения и повторного тестирования, так что идеи сходятся во времени, а не останавливаются после одного эксперимента.

Применительно к входящему маркетингу или электронной коммерции эта последовательность проявляется. Небольшие достижения на нескольких этапах пути складываются. Небольшое улучшение релевантности рекламы увеличивает квалифицированный трафик, что увеличивает эффективность улучшения целевой страницы, что, в свою очередь, усиливает оптимизацию оформления заказа. Тестирование становится системой, а не серией отдельных ставок.

Крупномасштабные эмпирические исследования подтверждают эту точку зрения.

Метаанализ 2732 реальных A/B-тестов электронной коммерции в сотнях компаний показал, что размеры эффекта были весьма неоднородными: около 20 процентов тестов составили более 80 процентов от общего наблюдаемого увеличения.

Эмпирический метаанализ стратегий A/B-тестирования электронной коммерции

То же исследование показало, что тесты, адаптированные к правильному типу вмешательства и правильному этапу воронки, неизменно дают более высокие результаты, чем изменения дизайна, внесенные без сортировки по сайту.

Количественная оценка рентабельности тестирования платформ и опыта

Стоимостная сторона экспериментов относительно проста. Платформа коммерческого тестирования обычно стоит от нескольких тысяч долларов в год для небольших реализаций до шестизначных цифр для развертываний в масштабах предприятия. Наличие эксперта по тестированию или менеджера по оптимизации, штатного или внешнего, увеличивает накладные расходы, но также значительно увеличивает вероятность того, что тесты хорошо разработаны и интерпретируются.

Обратная сторона – это то, где многие бренды упускают ценность. Рассмотрим упрощенный сценарий входа. Если веб-сайт генерирует 100 000 сеансов в месяц, коэффициент конверсии составляет 2 процента, а средняя стоимость заказа — 150 долларов США, ежемесячный доход — 300 000 долларов США. Устойчивое относительное увеличение коэффициента конверсии на 5 процентов увеличивает эту сумму до 315 000 долларов. В ежегодном исчислении это улучшение стоит 180 000 долларов и сохраняется еще долгое время после завершения теста. Улучшения в эффективности рекламы, заполнении корзины покупок или сообщениях о доставке, а также в экономике быстро оправдывают как платформу, так и опыт, стоящий за ней.

Исследование подтверждает эту логику. Тесты, включающие рекламные акции или ценовые подсказки на ранних этапах воронки, а также доставку или снижение трения на более поздних стадиях, были связаны со значительно большим эффектом, чем общие визуальные изменения. Другими словами, знать, что и где тестировать, так же важно, как и сдавать сам тест.

Когда программа тестирования имеет смысл

Тестирование обеспечивает максимальную рентабельность инвестиций при наличии трех условий:

1. Сайт или кампания имеют достаточный трафик для достижения статистической достоверности в разумные сроки.
2. Бизнес-модель позволяет постепенно совершенствовать пакет, например подписку, повторную покупку или ценную электронную коммерцию.
3. Организация готова действовать в соответствии с результатами, даже если они противоречат внутреннему мнению или установленным дизайнерским предпочтениям.

В таких средах тестирование становится механизмом управления. Он заменяет дебаты фактами и объединяет маркетинг, дизайн и разработку с общими результатами, а не с субъективным вкусом.

Когда тестирование еще не имеет смысла

Тест не является универсальным. Сайты с очень низким трафиком, стартапы на ранней стадии, которые все еще ищут соответствие продукта рынку, или кампании с очень коротким сроком действия часто не могут собрать значимые данные до того, как изменятся условия. В таких случаях проведение формальных A/B-тестов может создать ложную уверенность или отвлечь от основной работы, такой как ясность сообщений, соответствие предложения рынку или базовое удобство использования.

Аналогично, организациям, не желающим мириться с нейтральными или отрицательными результатами, будет трудно получить выгоду. Тестирование выявляет неудобную правду, и без поддержки культуры результатом становится игнорируемая информационная панель, а не полезная информация.

Учитесь у других, когда вы не можете позволить себе собственную программу

Для брендов, не готовых инвестировать в инструменты или опыт, по-прежнему есть смысл поэкспериментировать с проксированием. Многие крупные компании электронной коммерции и SaaS публикуют тематические исследования, выступления на конференциях и блоги по оптимизации, в которых подробно описывается, что они тестировали и почему. Изучая закономерности в этих источниках, небольшие организации могут определить проверенные меры и этапы воронки продаж, которые последовательно оказывают воздействие.

В том же исследовании, в котором были проанализированы тысячи частных экспериментов, также были обнаружены общие закономерности, которые распространяются на все отрасли, например, большое влияние тестов категорий и страниц со списком продуктов по сравнению с глобальными изменениями дизайна. Хотя эти идеи не заменяют первичные данные, они значительно снижают риск, сужая пространство идей, которые стоит реализовать или проверить позже.

На пути к готовности

Даже не имея формальной платформы, бренды могут подготовиться к будущему тестированию, стандартизируя аналитику, четко определяя события конверсии и документируя гипотезы перед внедрением изменений. Эта дисциплина обеспечивает естественный переход к более сложным экспериментам, как только позволяет масштаб или бюджет.

Скачать исследовательскую работу