Při vytváření marketingových materiálů se člověk nechá snadno unést. Daný materiál pak navrhne tak, jak se líbí jemu samotnému, aniž by vzal v potaz koncového uživatele/příjemce. Mnohdy pak následuje překvapení a panika, když navržená landing page, e-mail či reklama ani z daleka nepřináší očekávané výsledky.
Na štěstí zde existuje osvědčená metoda, jak podobným situacím předejít a k tomu maximalizovat výsledky.
Tato metoda se nazývá A/B testování a v marketingové branži není žádnou novinkou. Vynalezli ji už otcové zakladatelé moderní reklamy na začátku 20. století, kdy A/B testování využívali při tvorbě inzerátů v tisku.
Tehdy takto testovali různé nadpisy, texty, formáty, obrázky, aby na menším vzorku lidí zjistili, jaká z variant dosahuje nejlepších výsledků. Variantu s nejlepšími výsledky pak pustili do širší cílové skupiny. Tak byli schopni s poměrně vysokou přesností předpovědět budoucí prodeje vyvolané reklamou.
A/B testování v tisku jistě probíhá i dnes. Ale vás určitě zajímá, jak využít A/B testů pro zvýšení konverzního poměru vašich webových stránek, vstupních stránek, e-mailů, tlačítek nebo PPC inzerátů.
Co je A/B testování?
A/B testování je také někdy označováno jako tzv. split test. Jedná se o druh marketingového experimentu, při kterém rozdělíte své publikum na dva přibližně stejně velké segmenty. Každému z nich následně ukážete odlišnou variantu toho samého prvku, vyhodnotíte, která varianta dosáhla lepších výsledků a tu použijete dále.
Jednoduše řečeno, jedné části vašeho publika ukážete verzi "A" a druhé části publika verzi "B". Ta, která přinese lepší výsledky se stává vítězem testu.
A/B testování nebo multivariantní testování (MVT)?
Ačkoliv k sobě mají oba termíny velmi blízko, jedná se o dvě rozdílné testovací metody.
Hlavním rozdílem je, že při A/B testování testujete vždy jen jednu proměnnou v daném časovém intervalu. Můžete tak testovat například barvu tlačítka, abyste zjistili, která ze dvou variant vám generuje více konverzí.
Multivariantní testování na druhé straně umožňuje testovat několik proměnných naráz.
Ptáte se, proč se tedy zabývat A/B testováním, když můžete raději použít MVT a otestovat hned několik proměnných naráz?
A/B testování je jednoduchý způsob, který vám dokáže přinést průkazné výsledky i na méně navštěvovaných stránkách. Zatímco MVT vyžaduje vysokou návštěvnost webových stránek a je velmi náročné na čas. Jen tak je možné získat dostatek dat pro správné vyhodnocení výsledků MVT.
Hlavní důvod proč provádět A/B testování
Zvýšení konverzního poměru = více prodejů
Konverzní poměr udává, kolik procent ze všech návštěvníků stránky nebo stránek provede požadovanou konverzi. Pokud 1 ze 100 návštěvníků vašich stránek provede konverzi, je váš konverzní poměr 1 %.
Pokud na stránky přijde 4 000 lidí měsíčně s konverzním poměrem 1 %, pak 40 lidí provede konverzi. Jestli konverze znamená objednávku v průměrné hodnotě 1 500 Kč, pak jste vydělali 60 000 Kč.
Když se vám s pomocí A/B testování podaří zvýšit konverzní poměr o pouhých 0,5 % znamená to, že měsíčně konvertujete 60 lidí namísto původních 40. Řečí peněz to pro vás v našem příkladu může znamenat o 30 000 Kč vyšší příjmy za "chvíli práce".
Co testovat
Testujte cokoliv vás napadne a pro cokoliv máte hypotézu k ověření.
Pro začátek se můžete inspirovat zde:
- vstupní stránky (landing pages),
- tlačítka a výzvy k akci,
- e-maily,
- texty stránek,
- obrázky,
- písma,
- formuláře,
- umístění prvků,
- velikost prvků,
- barvu,
- grafiku,
- formát,
- rozvržení,
- načasování,
- nadpisy stránek,
- předměty e-mailů,
- cílové skupiny,
- reklamy,
- atd.
Jak na to
- Vyberte si jednu proměnnou, kterou chcete otestovat
- Stanovte si hypotézu a metriku k jejímu ověření
- Vytvořte A i B variantu vaší proměnné
- Zvolte si nástroj, který vám s měřením pomůže
- Testujte obě varianty naráz na přibližně stejně velkém publiku
- Dejte testování dostatek času pro sběr dat
- Vyhodnoťte výsledky testu
- Na základě výsledků proveďte změny
- Naplánujte si další A/B test
Nástroje
Před tím, než se vrhnete na A/B testování je dobré, podívat se na současný stav testovaného média - v případě webu to mohou být například Google Analytics. Získáte tak snadno vstupní data a budete schopni lépe nastavit cíle a hypotézy pro A/B test.
Pro samotné A/B testování pak máte na výběr hned z několika nástrojů, například:
- HubSpot
- Google Optimize
- Optimizely
- KISSmetrics
