Így kerülheted el a 9 leggyakoribb A/B tesztelési baklövést

Mi, marketingesek többnyire egyetértünk abban, hogy a weboldalak, e-mailek és hirdetések teljesítményét A/B teszteléssel fejleszthetjük a legeredményesebben – ennek ellenére sajnos kevesen csinálják jól.

A/B teszt hibák, amelyeket Te is elkövethetsz

Könnyen előfordulhat, hogy rengeteg időt pazaroltál megalapozatlan A/B tesztekre: valami lényegtelent teszteltél, vagy hibás eredményekre alapozva hoztál üzleti döntéseket. A jó hír, hogy ez bárkivel előfordulhat: legyél akár kezdő, akár tapasztalt marketinges, az alábbi 9 hibába Te is könnyen beleeshetsz.

1. Nincs meghatározott okod a tesztelésre

Ha az asztalodnál ülve az a kérdés motoszkál a fejedben, vajon mit tesztelj legközelebb, a teszted már eleve kudarcra van ítélve. Minden teszted adatokra alapozd, és inkább ezt kérdezd magadtól: “Miért szeretném azt tesztelni, hogy…?”.

Például ne teszteld egy gomb méretét csak úgy. Ha viszont hőtérképet használsz, és úgy látod, a látogatók figyelmen kívül hagyják a CTA-t, próbáld ki, egy feltűnőbb verzió növeli-e a konverziót.

Tehát elsőként mindig fogalmazz meg egy hipotézist: A hőtérkép alapján a CTA-gomb nem kelti fel eléggé a látogatók figyelmét. Úgy gondolom, egy hangsúlyosabb gomb javíthat az eredményeken.

Majd határozd meg, hogyan fogod mérni a változtatás eredményét – például egy új hőtérképet hozol létre az új verzióhoz, és az eredményeit összeveted a korábbi verzió teljesítményével.

Ezt a folyamatot ismételgesd, amikor sorra veszed a landing page-eddel kapcsolatos problémákat.

2. Több dolgot tesztelsz párhuzamosan

Az adatokból következtethetnél arra, hogy érdemes lenne lecserélned a headline-t, és eggyel kevesebb adatot kellene bekérned – ha viszont egyszerre teszteled mindkettőt, egy halom infót kapsz, amiből nem vonhatsz le határozott következtetést. Ez ugyanis nem A/B, hanem többváltozós teszt, amit még nehezebb jól csinálni. Hogy miért?

Egy A/B teszt lényege, hogy meghatározd egy adott elem eredményesebb-e egy másiknál – például piros vagy inkább fekete gombot használj. Ha a piros gombra kattintanak többen, a továbbiakban ezt érdemes használnod.

Amennyiben két változót tesztelsz – például headline csere és a telefonszám mező elhagyása -, négy landing page verziót kell készítened a teszteléshez. Így is megállapíthatod, melyik konvertál jobban, viszont a miértre nem, vagy csak sokkal több adat begyűjtésével fogsz választ kapni.

3. Túl sok időt fordítasz A/B tesztekre

Könnyen elragadhat a hév: már csak a landing page-ed tökéletesítésével foglalkozol, miközben elhanyagolod a kampányod többi részét. Ne engedd, hogy ez megtörténjen!

Nem csak a landing page hibája miatt maradhatnak el a konverziók: okozhatja a gyenge forgalom vagy a lead gondozás hiánya is. Inkább foglalkozz a legnagyobb hiányosságokkal, mert ezek kijavításából származhat a legnagyobb előnyöd.

4. Vakul követed a bevált A/B teszt praktikákat

Ahogy lenni szokott, a legjobb gyakorlatok sem feltétlenül működnek mindenkinél. Egy eset a sok közül, a Device Magic példája – ez egy offline adatfelvételi alkalmazás, amellyel kérdőíveket lehet kitölteni például a kiállítói standodnál. A trendeket követve, ők is bíztak abban, hogy videó beágyazásával nagyobb konverziót érhetnek el, hiszen a tanulmányok sorra ezt bizonygatták. Náluk mégis a slider teljesített jobban az A/B teszt során, méghozzá 35%-kal.

5. Túl hamar fejezed be a tesztelést

Fontos, hogy csak a szignifikáns eredményeknek higgyünk, és ne hagyjuk abba a tesztelést egy “hasraütés szerűen” meghatározott látógatószám elérése után. Amennyiben a mintánk túl kicsi, úgynevezett fals pozitív következtetésre juthatunk – a variáns elsőre gyengébbnek tűnő eredményei miatt az eredeti verziót (“A”) fogadjuk el, holott a minta – azaz a látogatók – számának szignifikáns nagyságúra bővülésével éppen a variáns (“B”) elfogadása lett volna a helyes döntés.

Mindig várd meg tehát, hogy elegendő adat álljon rendelkezésedre, mielőtt döntenél az A/B teszt eredményéről. A szignifkáns eredményhez szükséges mintanagyságot egyszerűen kiszámolhatod például az Optimizely kalkulátorával.

6. Különböző időpontokban tesztelsz

A szignifikancia elérésétől függetlenül is “túl korán” fejezhetjük be a tesztet akkor, ha nem egyezik meg az összehasonlított időszak. Amennyiben pénteken kezdesz el egy tesztet, várd meg a következő pénteket a következtetés levonásával, hiszen a célcsoportod internethasználati szokásai eltérhetnek a hét különböző időszakaiban, ami hatással lehet a teszt eredményeire is.

7. Nem szűröd ki a zavaró tényezőket

Ha például a teszt közben változtatod meg a kampányod célzását, előfordulhat, hogy a módosított célcsoport teljesen eltérően reagál a kampány headline-ra vagy egyéb elemeire, amely összekuszálja az eredményeket.

Ahhoz, hogy hiteles eredményt kapj, csak egyetlen elemen változtass, amit éppen tesztelni szeretnél, minden mást hagyj változatlanul.

8. Olyan elemeket tesztelsz, amelyek nem fognak javítani eredményeiden

Bár a szín fontos tényező, ne ess túlzásokba az árnyalatok, vagy éppen az elválasztó elemek tesztelésével. Ha ezek az elemek hoznak is némi konverzió javulást a konyhára, eredményük mégis elhanyagolható maradhat egy headline csere vagy éppen gombméret változtatáshoz képest.

9. Feladod az első teszt után

Amennyiben egy meghatározott elem, például a headline vagy a kiemelt kép cseréjével sikerül javítanod a konverzión, az pusztán annyit jelent, hogy “sikerült javítanod” az eredményeken – viszont nem biztos, hogy megtaláltad a legjobban teljesítő variációt.

Ha nem sikerül elsőre, ne add fel, ha viszont javulnak eredményeid, akkor is folytasd tovább, hogy még többet tudj kihozni landing page-edből.

 

Forrás: https://instapage.com/blog/ab-testing-mistakes