Многовариантное тестирование против A/B-тестирования: Руководство для цифрового маркетолога

Проводите маркетинговые эксперименты, которые помогут вам достичь целей вашего бренда, когда в этом году вы узнаете разницу между многовариантным тестированием и A/B-тестированием.

Ваш успех в Интернете зависит от вашей способности внедрять инновации в цифровой маркетинг. Этого можно добиться с помощью маркетинговых экспериментов. Независимо от того, проводите ли вы эксперименты по улучшению платной рекламы, электронного маркетинга или общего пользовательского опыта (UX), вам необходимо знать основы экспериментирования, чтобы иметь возможность оптимизировать кампании и добиваться цифровых преимуществ для своего бизнеса уже сегодня.

A/B-анализ и многовариантное тестирование — одни из самых простых, но в то же время самых важных методов маркетинговых экспериментов в бизнесе. Чтобы эффективно использовать эти методы тестирования, вам необходимо понять их определения, варианты использования и различия, чтобы вы могли решить, какой из них лучше всего подойдет для достижения целей, которые вы ставите перед собой для успеха вашего бизнеса.

Хотите использовать эти два метода для улучшения вашего маркетинга и достижения цифровых успехов для вашего бренда? Тогда продолжайте читать это руководство от Propelrr, чтобы узнать, как сегодня использовать многовариантное тестирование в сравнении с A/B-тестированием в электронном маркетинге, платной рекламе, UX и многом другом.

Объяснение A/B-тестирования

По своей сути A/B-тестирование — это тип теста, при котором сравниваются две версии объявления, целевой страницы, веб-сайта или электронной почты, чтобы определить, какая из версий работает лучше всего. Этот метод, также известный как сплит-тестирование, позволяет оптимизировать эффективность цифрового маркетинга и повысить общую эффективность онлайн-торговли.

Плюсы этого метода экспериментов включают в себя:

• Простота. Лучшие и наиболее эффективные A/B-тесты сравнивают всего два варианта одной переменной в маркетинговой кампании. Это придает ощущение простоты, которой не обязательно обладает многомерный анализ.
• Ясность результатов. Если ваш дизайн и методология исследования надежны, вы получите результаты, которые четко определят выигрышный вариант вашего маркетингового эксперимента.
• Итеративный характер. Учитывая повторяющийся характер экспериментов такого типа, вы сможете разрабатывать и улучшать свои исполнения целенаправленно и постепенно.
• Интеграция платформы. Поскольку это одна из самых основных форм сравнительного анализа, вы найдете интеграцию экспериментов A/B на множестве платформ социальных сетей, например, при оптимизации рекламы в Facebook.

С другой стороны, к минусам этого метода можно отнести:

• Ограниченное понимание. В конце концов, вы можете получить много информации только тогда, когда сравниваете всего два варианта друг с другом.
• Возможность ложных срабатываний. Если вы не установите уровень ложноположительных результатов в начале анализа, вы рискуете сделать ошибочный вывод о статистически значимой разнице между вашими вариантами, хотя в вашем мелкомасштабном тесте ее вообще нет.
• Может занять много времени. Поскольку вы можете тестировать только два варианта одной переменной одновременно, вам понадобится гораздо больше времени для анализа каждой отдельной переменной, которую вы хотите улучшить в чем-то сложном, например, целевой странице или веб-сайте.
• Может использовать ресурсы. Учитывая количество времени, которое занимает эта форма экспериментирования, имеет смысл использовать ресурсы и в этой серии анализов вариантов.

Учитывая эти плюсы и минусы, вам может быть интересно узнать, в каких конкретных случаях лучше всего использовать этот тип экспериментов для ваших маркетинговых нужд. Ниже вы найдете некоторые сценарии и примеры использования A/B-анализа для улучшения выбранных вами кампаний.

Вот несколько сценариев использования сплит-тестирования в процессе оптимизации:

• Сравнение элементов Google AdWord. Вы можете оптимизировать текст своего объявления, переключаясь между двумя разными аккаунтами Google AdWords и наблюдая, какой из них получает больше кликов.
• Тестирование цветов гиперссылки. Что имеет более высокий рейтинг кликов: зеленая гиперссылка или синяя гиперссылка? Вы можете сравнить эти два цвета, чтобы увидеть, какой из них лучше всего работает на странице.
• Ограниченные изменения для визуального оформления платной рекламы. Вероятно, вы захотите, чтобы ваше объявление с оплатой за клик (PPC) привлекало конверсии, поэтому обязательно оптимизируйте его визуальные эффекты, сравнивая главные изображения и выявляя, какое из них более эффективно, чем другое.
• Базовые варианты кнопки CTA. Независимо от того, относится ли это к цвету, расположению, тексту или форме кнопки призыва к действию (CTA) на вашем веб-сайте, вы можете протестировать ее основные варианты, чтобы увидеть, какая версия имеет более высокий рейтинг кликов или коэффициент конверсии.

Вот два успешных тематических исследования, демонстрирующих правильное использование этого метода тестирования:

• Орхусский театр. Эта театральная компания в Дании просто изменила кнопку призыва к действию на своем веб-сайте с «Kb Billet» («Купить билет») на «Kb Billetter» («Купить билеты»). В итоге продажи билетов выросли на 20% благодаря более четким инструкциям второй версии CTA.
• ШВЕЙЦАРСКАЯ МЕХАНИЗМ. В одном из вариантов информационных страниц своих продуктов для распродажи компания SWISSGEAR использовала красный цвет только для выделения разделов «специальная цена» и «добавить в корзину». Это облегчило покупателям просмотр того, что продается, что привело к увеличению конверсии бренда на 52%.

Думаете, вы разбираетесь в A/B-тестировании ваших цифровых маркетинговых кампаний? Тогда пришло время узнать больше о многовариантном тестировании и понять, подходит ли оно для ваших сегодняшних экспериментов.

Представлено многовариантное тестирование

Многовариантное тестирование (MVT) — это метод, который позволяет анализировать несколько вариантов рекламы, целевой страницы, веб-сайта, UX или другого маркетингового мероприятия, чтобы увидеть, какая комбинация переменных лучше всего подходит для указанного исполнения. Поскольку с помощью этого типа вы можете тестировать больше версий одновременно, вы получаете более сложные результаты, чем те, которые вы получаете от традиционного A/B-анализа.

Учитывая это определение, последующие плюсы этого метода экспериментирования включают в себя:

• Эффективная оптимизация. С помощью MVT вы можете более эффективно оптимизировать свое объявление, веб-сайт, UX или целевую страницу, поскольку вы можете протестировать больше элементов за более короткий промежуток времени.
• Комплексное понимание. Поскольку вы собираете больше данных из этого типа эксперимента, вы можете получить более полную информацию, которая также позволит вам экстраполировать результаты.
• Устраняет необходимость проведения нескольких A/B-тестов. MVT — это, по сути, набор A/B-тестов, наложенных друг на друга, поэтому, запустив этот метод экспериментирования, вы можете избавиться от необходимости запускать несколько последовательных A/B-тестов подряд.
• Статистически значимые результаты. Для правильной работы этого типа теста требуется значительный объем трафика веб-сайта; это означает, что вы можете обеспечить статистически значимые результаты при использовании более крупного пула аудитории.

С другой стороны, к минусам MVT относятся:

• Сложная методология. Учитывая, как этот тип тестирует несколько переменных из нескольких вариантов, вы можете ожидать более сложной методологии, требующей глубокого анализа взаимодействия указанных переменных друг с другом.
• Менее итеративный по своей природе. Этот метод позволяет протестировать все, что вам нужно для рекламы, за один раз, но если вы хотите использовать более итеративный подход к оптимизации конверсии, то этот метод не для вас.
• Для фактической работы требуется больше трафика веб-сайта. Поскольку вам нужно достаточно пользовательских данных для проверки всех комбинаций ваших переменных, для правильной работы MVT требуется значительный объем трафика веб-сайта. Если вы новый или малый бизнес, возможно, у вас еще нет трафика на этот сайт, а это означает, что вы не можете провести успешный эксперимент для своего бренда.
• Требует большего опыта, чем сплит-тесты. Поскольку этот тип сравнивает больше переменных и их взаимодействия друг с другом, этот тип лучше всего подходит для опытных маркетологов с большим опытом экспериментирования.

Существуют некоторые уникальные последствия использования MVT в свете перечисленных выше плюсов и минусов. Ознакомьтесь с ситуациями и сценариями, в которых вы можете использовать эту форму анализа, просмотрев списки ниже.

Вот примеры сценариев, в которых вы можете использовать MVT для оптимизации эффективности маркетинга:

• Многочисленные изменения в форме регистрации. С помощью этого метода вы можете поэкспериментировать с размещением, длиной и языком формы регистрации, чтобы увидеть, какая версия наберет наибольшее количество успешных регистраций.
• Замысловатые вариации платной рекламы. Вы также можете отключить заголовок, текст и визуальное оформление объявления, чтобы узнать, какая версия получает больше всего конверсий. Это очень важно, особенно для платной рекламы, которая потребляет критически важные ресурсы.
• Пересмотр макета всей целевой страницы. Какое размещение текста лучше всего помогает пользователям перемещаться по целевой странице? Оптимизируя с помощью MVT, вы можете перемещать заголовки и основной текст, чтобы увидеть, какое расположение лучше всего направляет пользователей к призыву к действию на странице.
• Сложные варианты объявления с призывом к действию. Если раньше вы могли тестировать только один элемент за раз, то здесь вы можете изменить цвет, размещение, текст и/или форму кнопки CTA вашего веб-сайта, чтобы увидеть, какая версия имеет более высокий рейтинг кликов.

Между тем, вот примеры тематических исследований, в которых MVT использовался и выполнялся правильно:

• Эшли Мебель. Удалив совершенно нерелевантный раздел со страницы оформления заказа, компания Ashley Furniture смогла улучшить UX, снизить показатель отказов на 4 % и увеличить конверсию продаж на 15 %.
• Открытие. Оптимизируя как взаимодействие с видео, так и видимость рекламы на своих страницах с контентом, Discovery смогла на 6 % увеличить количество кликов для видеороликов, которые они предлагают в своей сети онлайн-шоу.

Учитывая все эти превосходные определения и примеры методов A/B и MVT, вы теперь лучше понимаете, какой метод может лучше всего подойти для ваших потребностей в цифровом маркетинге сегодня. Давайте продолжим расширять ваши знания об этих двух типах, сравнивая их друг с другом в следующем разделе.

Ключевые различия между A/B-тестированием и многовариантным тестированием

Каждый тест полезен по-своему, и один из них не может быть хорошей заменой другого из-за некоторых ключевых отличий. Сравнивая каждый тип теста для достижения ваших целей оптимизации, не забывайте также учитывать следующие уникальные различия между этими двумя методами:

Выбор лучшего метода неизбежно будет зависеть от потребностей оптимизации выбранной вами маркетинговой кампании. Но помимо соответствия теста вашим потребностям, вам также следует посмотреть, какие инструменты у вас есть в распоряжении для проведения этих экспериментов в целом.

Следуйте за нами в следующем разделе, чтобы узнать о четырех основных инструментах и ​​платформах для проведения A/B-анализа или MVT в этом году.

Технические соображения по реализации многовариантного и A/B-тестирования

Процесс принятия решения о выборе между этими двумя типами также должен включать инструменты, платформы и технологии, доступные вам при проведении эксперимента. Если у вас нет инструментов, необходимых, например, для проведения многомерного анализа, вам может потребоваться пересмотреть стратегию и вместо этого провести сравнение A/B.

Вот несколько примеров основных инструментов и платформ тестирования для настройки ваших экспериментов, отслеживания их прогресса и сбора данных для вашей экспертной интерпретации:

• АБ Вкусно. A/B Tasty, используемый крупными мировыми компаниями, такими как Fenty и Lush, предоставляет вам как сплит-анализ, так и возможности MVT по конкурентоспособным ценам — даже для малого и среднего бизнеса.
• Конвертировать. Компания Convert, которой доверяют Unicef ​​и Sony, предлагает своим клиентам уникальную 15-дневную бесплатную пробную версию, чтобы они могли протестировать возможности платформы A/B и многовариантность.
• Эволв А.И. Решения Evolv AI на основе искусственного интеллекта позволяют таким компаниям, как ваша, эффективно оптимизировать кампании с помощью адаптивных экспериментальных платформ A/B и MVT.
• Оптимально. Optimizely, используемый Pizza Hut, eBay, Yamaha и Microsoft, позволяет брендам получать доступ к A/B, MVT и многостраничным возможностям из широкого спектра услуг.

С помощью этого короткого списка мощного программного обеспечения для маркетинговых экспериментов и оптимизации вы можете создать надежную отправную точку для улучшения ваших кампаний и контента с этого момента.

Расширение возможностей инноваций, основанных на данных

Независимо от того, какой метод вы выберете, важно помнить, что вы всегда должны экспериментировать со своим контентом. Тестирование ваших кампаний является ключом к достижению бизнес-целей; без этого вы не сможете успешно и на основе данных внедрять инновации в свои исполнения.

Тестирование и экспериментирование расширяют возможности инноваций, основанных на данных, в цифровом маркетинге. С их помощью вы сможете устранить критические проблемы, найти решения, основанные на данных, и провести кампании, которые принесут реальные результаты для вашего бренда в долгосрочной перспективе.

Ключевые выводы

Внедряйте инновации с помощью подходящих типов тестирования уже сегодня. Вот несколько последних напоминаний, которые стоит взять с собой сегодня, отправляясь в путешествие по цифровому маркетингу:

• Определите причину. Почему вы вообще проводите этот эксперимент? Определив контекст и причину этого сравнения, вы сможете определить, какой метод лучше всего подходит для ваших конкретных целей.
• Управляйте своими решениями с помощью данных. Как только вы определите причины для экспериментирования, вам следует использовать все имеющиеся в вашем распоряжении данные, чтобы определить, использовать ли для вашего исполнения A/B-анализ или MVT.
• Проконсультируйтесь со специалистами по экспериментированию. Не слишком уверены в своих аналитических способностях для проведения более масштабных маркетинговых кампаний? Не бойтесь воспользоваться услугами Propelrr, чтобы получить дополнительные советы и рекомендации уже сегодня.

Если у вас есть другие вопросы, отправьте нам сообщение через наши учетные записи Facebook, X и LinkedIn. Давай общаться!

Подпишитесь также на информационный бюллетень Propelrr, если вы найдете эту статью и другой наш контент полезными для ваших нужд.