fbpx

A/B-тестирование. Что это и для чего используется?

Генерирование новых идей, подходов и креативов — это неотъемлемая и довольно большая часть нашей работы. Правда, каждую из таких рожденных идей или теорий, конечно же, необходимо тщательно проверять и тестировать. Но как делать это быстро и качественно? Инструментов для этого много, об одном из самых популярных мы решили поговорить сегодня — A/B-тестирование. 

A/B-тестирование

ЧТО ТАКОЕ A/B-тестирование?

A/B-тестирование — в первую очередь, рабочий маркетинговый инструмент повышения эффективности работы вашей РК или ресурса в целом. С помощью правильного использования инструмента можно повысить конверсию или подобрать наилучшие составляющие креативов.

КОму и зачем нужно A/B-тестирование?

Необходимость A/B-тестирования легче и понятнее всего объяснить на примере использования. Так, например, вами уже была запущена рекламная кампания. Трафик по ней идей в достаточной мере, но не радует вас своей эффективностью. Рано или поздно вы наверняка задумаетесь о необходимости изменить что-то, не ухудшив, а только улучшив, безусловно, показатели.

Таким образом, появляются идеи развития событий, что лучше изменить, что исправить, а что и вовсе убрать. Также появляются и новые варианты заголовков, изображения или видео-контент. Однако, к сожалению, не всегда то, что мы придумали обязательно будет мега-рабочим и конвертящим. Именно для проверки таких гипотез на приносимый результат мы и проводим A/B тесты.

Что касается того, кому же нужны эти A/B-тестирования, то они нужны всем. Тут ответ короткий. Продакт-менеджерам, маркетологам, продуктовым дизайнерам, вебмастерам и т.п. — всем, кто нуждается в улучшении показателей своего товара, услуги или продукта(ресурса).

Когда проводят A/B-тестирования?

В каких случаях проводят A/B-тестирование:

  • когда необходимо получить достоверные данные о качестве изменений;
  • достаточно времени для проведения теста;
  • когда достаточно пользователей (потока трафика) для аналитики данных;
  • наилучший вариант получения данных для принятия решения относительно нововведений.

Проводить тесты при небольшом потоке трафика, как и при недостаточном количестве времени для теста, или в любом другом случае не будет правильно, потому что упустить важные показатели и данные будет слишком просто из-за низкой чувствительности метрик или, опять-таки, недостатка данных. Как вариант — ждать результатов тестирования несколько месяцев. Хотя в таком случае и теряется необходимость в такого рода инструменте. Потому как его главная цель — быстро предоставить объективные данные и принять решение в короткие сроки.

A/B-тестирование действенный рабочий инструмент для проверки новых теорий, но не волшебная палочка. На основе получаемых данных после тестирования и своевременного анализа данных метрики принимается максимально объективное и результативное решение. Но также инструмент позволяет избежать ошибки, а не указать на кнопку «конверт». Поэтому, как и со всем, нужно знать как работать и тогда все обязательно получится.

Так же рекомендуем к прочтению — Как попасть в поисковую выдачу Telegram

Не забывайте подписаться на канал и вступить в чат:
Больше годноты на канале — Довольный Арбитражник 
Обсудить и задать вопросы в чате — Арбитраж трафика | Довольный

Поделиться ссылкой:

Добавить комментарий