Ha már foglalkozol egy kicsit a marketinggel biztosan hallottad azt a kifejezést, hogy A/B tesztelés. Sokan dobálóznak ezzel a szóval, mégis kevesen tudják hogy ez mit is jelent, vagy mire jó.
Ebben a cikkben megpróbálom összefoglalni hogy mi is az az A/B tesztelés, hogyan zajlik egy ilyen A/B teszt és hogy miért fontos hogy Te is alkalmazd. Emellett adok egy két tippet trükköt, stratégiát.
Na de mi is az az A/B tesztelés
Az A/B tesztelés (másnéven split testing vagy bucket testing) egy olyan módszer, amely lehetővé teszi, hogy két vagy több verziót hasonlítsunk össze, és egyértelműen megállapítsuk, melyik teljesít jobban.
Ez a módszer nem csupán weblapokra alkalmazható, hanem landing page-ekre, Facebook vagy Google Ads hirdetésekre, mobilalkalmazásokra és e-mail kampányokra is. Lényegében bármit tesztelhetünk, ami legalább két verzióban létrehozható. Gondoljunk csak arra az egyszerű helyzetre, amikor két ruhát viszünk be a próbafülkébe, hogy megnézzük, melyik áll jobban – ez is egyfajta A/B teszt.
Az A/B tesztelés során a kampányunk egy eleméből készítünk egy módosított (B) verziót, amelyet párhuzamosan futtatunk az eredeti (A) verzióval. A teszt végén egyértelműen kiderül, melyik verzió hoz jobb eredményeket, és így a jobban teljesítő verzió lép elő a fő helyre. Ezzel a folyamattal kizárhatjuk a tippelést az online marketing kampányainkból, hiszen az eredményeket valós adatok alapján értékelhetjük.
A teszt során a látogatók véletlenszerűen látják az A vagy a B verziót, és a kampány teljesítményét különböző mérőszámok alapján értékeljük, mint például a konverziós arány, kattintási arány (CTR), visszapattanási arány, vagy az oldalon töltött idő.
Miért fontos A/B tesztelni?
1. A Tippelés Kizárása a Döntéshozatalból
Az A/B tesztelés egyik legnagyobb előnye, hogy kiküszöböli a találgatást a marketing döntésekből. Ahelyett, hogy érzés alapján döntenénk, pontos adatokra támaszkodhatunk. Például, ha nem vagy biztos benne, hogy egy új hirdetés szövege jobban teljesít-e, mint a régi, az A/B tesztelés segít egyértelmű választ kapni. Ezáltal nem kell többé vakon bízni a megérzéseidben – a statisztikák megmutatják, melyik verzió hozza a legjobb eredményeket.
2. A Konverziónövelés és a Felhasználói Élmény Javításának Eszköze
Az A/B tesztelés közvetlen hatással van a konverziós arányokra és a felhasználói élményre. Ha egy landing page-en tesztelsz például egy új CTA gombot, és azt látod, hogy az új verzióval több látogató kattint, az azonnal javítja a konverziós arányt. Ugyanez igaz a felhasználói élményre is: ha egy apró módosítással jobban megfelelsz a látogatók elvárásainak, hosszabb időt töltenek az oldalon, csökken a visszapattanási arány, és nő az elégedettségük.
Az A/B tesztelés tehát lehetőséget ad arra, hogy folyamatosan finomítsd és javítsd a marketing elemeidet, így növelve a hatékonyságukat.
Miért kell Neked is A/B tesztelned?
Ha te is készítettél már vállalkozásod számára bármilyen jellegű marketing kampányt, akkor te is szembekerültél azzal a problémával, hogy mennyi kérdés felmerülhet benned:
- Vajon a Montserrat vagy a Poppins betűtípust használjam?
- A piros vagy a fehér hátterű kép lenne jobb?
- A headline-ban kérdés legyen vagy felszólítás?
- A CTA inkább “utasító” legyen vagy inkább a FOMO (Fear Of Missing Out) érzést erősítse
És akkor ezekkel még csak a jéghegy csúcsát súroltuk…
Az A/B teszttel pontosan ezeket a kérdéseket tudjuk statisztikailag eldönteni.
És SOSE feledd, a hirdetéseid nem magadnak vagy a családodnak készíted, hanem a célközönségednek. Teljesen lényegtelen, hogy Neked tetszik-e a végeredmény ha a célcsoportod le se sz*rja. (Már bocsi)
Úgyhogy az A/B tesztelés úgy lesz a legkönnyebb ha már ismered a buyer personádat, azaz az ideális vásárlóddal.
A/B tesztelési stratégiák
A két leggyakoribb stratégia a nagy A/B tesztelés és a kis A/B tesztelés.
Nagy A/B tesztelés
A nagy A/B teszteket általában új projektek esetén alkalmazzuk, ilyenkor az A verzió (kontroll) és a B verzió között jelentős különbségek vannak, lényegében teljesen más a kettő. Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy gyorsan tesztelhesd a különböző ötleteidet, és hamar kiderül melyik alapvető irányvonal működik jobban.
Ezek után a kis tesztekkel már csak tökeletesítened kell.
Kis A/B tesztelés
A kis A/B tesztek finomabb változtatásokra összpontosítanak, és általában meglévő adatok alapján végezzük őket. Ennél a tesztnél CSAK EGY elemet változtatunk meg elemet, hogy pontosan meghatározhassuk, melyik kép, szöveg, CTA hozza a legjobb eredményeket.
Tehát a kampányod, hirdetésed, weboldalad, landing page-d, stb. bármely elemét megváltoztathatod, de mondanom sem kell érdemes azokkal kezdened amelyek a legjobban befolyásolják a célodnak megfelelő végeredményt.
Ha megvan az A és a B verzó
Itt már nincs más dolgod, csak EGYENLŐEN megosztani a forgalmat, ez nyilván azért fontos mert ha az egyikre nagyobb hangsúlty fektetsz / több pénzt költesz, nem tudod egyenlően tesztelni a két variánst.
Például egy hirdetés esetében, ahol csak a képet változtattuk, a rendszer szétválogatja teljesen véletlenszerűen azokat, akik a hirdetéseddel találkozni fognak, így ők vagy az A vagy a B verziót fogják látni. Tehát mondjuk: az első ember aki találkozik a hirdetéseddel a piros hátterű képet látja majd, a második pedig a fehér hátterűvel találkozik. A harmadik ismét a pirossal a negyedik pedig újra a fehérrel és így tovább.
Eközben az Analytics (vagy az a szoftver amit Te használsz) minden fontos adatot begyűjt azokról akik a hirdetéseddel találkoztak vagy akár tovább is kattintottak. Pl: méri az átkattintottsági arányt, azaz a látogatók számát, a visszapattanási arányt, az oldalon töltött időt, és a konverziókat is.
Így az adatok alapján már könnyedén meghatározható melyik variáció volt a hatékonyabb.
A lényeg: Az A/B tesztelés folyamata
Mint majdnem mindenben a marketingnél, az A/B tesztelésnél is személyre szabott folyamatokra lesz szükség minden egyes vállalkozás esetében. De az alábbi pontok egy jó alapot nyújthatnak:
1. Célkitűzés
A célok tisztázása nélkülözhetetlen ahhoz, hogy tudjuk, milyen eredményeket várunk a teszttől, és hogyan értékeljük azokat. Például, ha a cél a konverziós arány növelése, akkor olyan változtatásokat kell tesztelnünk, amelyek közvetlenül befolyásolják a felhasználók viselkedését, mint például a CTA (Call To Action) gombok elhelyezkedése.
Itt van pár példa hogy hol, mire érdemes figyelned:
- Hirdetéseknél – Átkattintási arány (CTR), Kattintásonkénti költség (CPC), Konverziós arány (CR), Konverziónkénti költség (CPA)
- Landing oldalaknál – Konverziós arány, látogatók száma és az oldalon töltött idő
- E-mail marketingnél – Megnyitási arány, átkattintási arány
2. Gyengepontok megkeresése
Ez szorosan hozzátartozik a célkitűzéshez, de ehhez már kellenek adatok. Ha ezek a leggyakoribb problémák nálad is fenn állnak, mondom mit kell tesztelned:
- Nincs elég látogató az oldaladon? Akkor nagy valószínűséggel a hirdetéseddel lesz gond. Első körben teszteld le a célközönséget, a headline-t, a képeket és a hirdetés szövegezését, természetesen csak egyesével. Különben nem fogod tudni megmondani melyik oldotta meg a problémát.
- Vannak látogatóid, de nincs elég konverziód? Akkor szinte biztos, hogy a landing page-eden van a hiba. Érdemes A/B tesztelni az oldal elrendezését, a szöveg hosszát, a használt képeket és a CTA-kat is.
- Sok leaded van, de alig vásárolnak? Akkor könnyen előfordulhat, hogy a lead gondozó e-mail kampányod nem megfelelő. Ez már jóóó, mert ez azt jelenti, hogy az emberek érdeklődnek az iránt, amit csinálsz, de valamiért nem vagy annyira meggyőző, hogy vásároljanak is tőled. Itt már csak rá kell jönnöd mi tartja vissza őket, és már be is indulhatnak a vásárlások. Ilyenkor érdemes megvariálni az e-mailek sorrendjét, a tartalmát, a gyakoriságát és a tárgymezőt is.
- Magas a kosárelhagyóid aránya? Akkor a kosár vagy a pénztár oldaladnál kell kutakodni. Ahogy az előző esetben is ez jót jelent. Azon kell elgondolkoznod hogy mi tarthatja őket vissza a vásárlástól, pl: van-e bármilyen váratlan összeg, mondjuk egy szállítási költség…
3. Prioritizálás
Ha megvannak ezek a gyenge láncszemek, akkor mielőtt elkezdenél tesztelni, azt kell eldöntened melyik változtatás hozza majd a legnagyobb javulást szerinted. Mivel, ahogy már az előbb is említettem érdemes egyszerre csak egy dolgot megváltoztatni.
Megeshet, hogy a fő üzenetet kell megváltoztatnod és egyből máshogy látják majd az emberek az ajánlatodat, de az is megeshet, hogy csak a CTA-t kell jobban látható helyre tenned.
4. Tesztvariációk elkészítése
A következő lépés a tesztváltozatok kialakítása. Az eredeti (A) verzió mellett létre kell hoznod egy vagy több variáns (B, C, stb.) verziót. A kontroll (A) verzió az, amit jelenleg használsz, míg a variánsok a tesztelendő módosításokat tartalmazzák. Az fontos, hogy a B, a C és a többi variáció is ugyanabban az egy dologban térjen el az A verziótól.
5. Tesztelés
Mostmár csak élesítsd a tesztet úgy, hogy a forgalmat egyenlően osztod meg a két vagy több variáció között. A teszt futtatásának időtartamát nehéz megmondani, általában néhány száz vagy akár ezer látogató szükséges a megbízható eredményekhez.
Az biztos, hogy minél kisebb a különbség a két vagy több verzió eredménye között, annál több látogatóra van szükséged ahhoz, hogy egyértelmű győztest találj.
6. Végeredmények elemzése és döntéshozás
Ha az egyik verzió egyértelműen jobban teljesít, akkor azt a verziót kell implementálni. De sajnos az is előfordul, hogy nincs jelentős különbség, akkor érdemes más elemeket is tesztelni.
Íme néhány tipp különböző iparágak számára
Éttermek
Egy étterem különböző területeken alkalmazhatja az A/B tesztelést a vendégek számának és a bevétel növelése érdekében. Íme néhány konkrét ötlet:
- Online Foglalási Rendszer: Tesztelheti az online foglalási űrlap különböző verzióit. Például erdemes kipróbálni egy egyszerűbb űrlap növeli-e a foglalások számát.
- Hírlevél Feliratkozás: Tesztelheti a hírlevél feliratkozási form különböző elhelyezéseit és szövegezését a weboldalon akár az étteremben egy QR kód segítségével.
- Promóciós E-mailek: Tesztelheti a promóciós e-mailek különböző tárgysorait és tartalmát. Például, kétféle e-maillel – az egyikben hangsúlyozhatja a heti ajánlatokat, a másikban pedig a különleges eseményeket.
Egészségügyi Szolgáltatók
Egy egészségügyi szolgáltató, például egy klinika vagy rendelő, számos területen alkalmazhatja az A/B tesztelést a páciensek számának növelése és a szolgáltatások optimalizálása érdekében.
- Weboldal Elrendezése: Tesztelheti a weboldal különböző elrendezéseit, például a szolgáltatások felsorolását vagy a kezdőlap képeit, szövegezését és így hogyan változnak a foglalások.
- Időpontfoglalási Űrlap: Kipróbálhatja az időpontfoglalási űrlap különböző verzióit, például az űrlap hosszát, egyszerűségét és az elhelyezését.
- Popup Akció: Tesztelheti, azt ha a látogató egy bizonyos ideig tartózkodik az oldalon, akkor egy felugró popup ad neki egy adott ideig tartó kupont amivel mondjuk 10% kedvezményt kap a vizsgálatra.
Webshopok
Egy webshop növelheti a konverziói számát és a kosárértéket vagy csökkentheti a visszapattanási arányt néhány A/B teszt segítségével.
-
Kosár és Fizetési Oldal: Tesztelheti, hogyan tudja minél egyszerűbbé és kényelmesebbé a vásárlási folyamatot. A kosár oldalon az elrendezést, a fizetési módokat és az űrlapok hosszát.
- Elhagyott Kosár E-mailek: Tesztelheti az elhagyott kosár e-mailek különböző tárgysorait és tartalmát. Például kiküldhet kétféle e-mailt – az egyikben kedvezményt kínál fel a vásárlás befejezéséhez, a másikban csak emlékezteti a vásárlót a kosárban lévő termékekre.
- Ajánlott Termékek: Kipróbálhatja, hogy a termékoldalakon megjelenő ajánlott termékek elhelyezése és típusai hogyan befolyásolják a vásárlók döntését. Tesztelheti, hogy a “Kapcsolódó Termékek” vagy az “Ezeket Mások is Megvásárolták” szekciók jobban növelik-e a kosárértéket. És ha igen, milyen termékek azok.
Oktatási intézmények
Egy oktatási intézmény, például egy egyetem vagy egy nyelviskola, különböző területeken alkalmazhatja az A/B tesztelést a jelentkezők számának növelése és a hallgatói elégedettség javítása érdekében.
- Nyílt Napok Hirdetése: Tesztelheti a nyílt napok hirdetéseinek különböző szövegezését és képeit a Facebookon vagy Google Ads-ben.
- Információs E-mailek: Az információs e-mailek különböző tárgysorait és tartalmát, például egy részletesebb leírást a képzésekről vagy egy diák véleményét.
- Weboldal Tartalma: Például a képzések részletes leírását vagy a hallgatói véleményeket bemutató oldalakat.
Összefoglalás
Ahogy észrevetted az A/B tesztelésben rengeteg lehetőség rejlik és nincs egy univerzális menete.
Én különösen szeretem az A/B tesztelést, mégpedig azért mert rengeteg időt spórolhatunk meg vele, miközben javítunk a marketingünkön, ügyfélélményen és a bevételünkön.
Képzeld csak el, középen állsz és körülötted minden irányból egy-egy út indul el (ezek az A, B, C, stb. verziók), míg mások egyesével járják végig az utakat, az rengeteg idejükbe telik. Az A/B teszteléssel egyszerre végigmehetünk minden úton és ez alapján dönthetjük el hogy melyiken folytassuk a haladást.