Az A-B tesztelés nagyszerű módja az online marketing stratégiák vagy eszközök összehasonlításának, hogy lássa, hogy melyik működik jobban. Ez egy költséghatékony módja annak, hogy mindent a weblapoktól az e-mail kampányokhoz csatoljon egymás ellen, így a legjobb megtérülést érheti el. Ezzel a módszerrel megkapja a számokat és a statisztikákat, hogy megnézze, hogy ki kell cserélni, megdönteni vagy egyedül hagyni.
Az A-B tesztelés működik
Tegyük fel, hogy összeállít egy weboldalt a kis widget-üzleted számára. Néhány különböző tervezőt vásárolt és két kiváló modellt kapott. A kettő között szakadt, de kell választania.
$config[code] not foundAz A-B tesztelés lehetővé teszi az érzelmek ellenőrzését és empirikus adatok használatát a döntéshozatalhoz. El kell kezdeni a webhely forgalmának felosztásával a két jelölt között.
Ezután, miután az adatok elkezdenek áramlani, elkezdhetjük megnézni, hogy melyik webdesigner munkája a legjobb. Ezzel a példával a számokat bizonyos, a számodra fontos korrektorokhoz kell csatolni. Például a végleges döntés meghozatala előtt olyan mérőszámokat használhat, mint a konverziós ráta és a két tervező visszafordulási aránya.
A használt mérőszámok gyakran attól függnek, hogy mit tesztel. Van azonban néhány gyakori is.
Visszatérési arány
Dióhéjban a jó első benyomás az, amit ez a metrika szól. Ezért kell azt felvenni. Ha az emberek meglátogatják a céloldalát (lapjait), és azonnal elhagyják, egy nagy piros zászló, amit meg kell nézni.
Kilépési árak
Ezek a történetek a látogatókról szólnak, akik túljutnak a nyitóoldalon, de még mindig úgy döntenek, hogy elhagyják. Ha a látogatók leállnak egy bizonyos oldalon, tudod, hol kezdjem el a munkát.
Elkötelezettség mérőszámok
Ezek olyan átlagok, amelyek segítenek mindent összpontosítani. Ha megnézzük az átlagokat, megmutathatod, hogy mely oldalakat kell csípni.
Mint bármi más, amit a kisvállalkozások marketingjére használ, az A-B tesztelés során van néhány és nem.
Kevés A-B tesztelés nem
Ne teszteljen egy elemet, majd a másikat. Ha például két e-mail kampányt szeretne választani, az egyiket szeptemberben és egy októberben teszteljük az eredményeket. Mindkettő egyidejű futtatása biztosítja, hogy a tárgyak vagy a forgalom következetes legyen.
Ne rohanjon. A tesztek elkezdése után rengeteg információt fogsz kapni. A trükk nem a kísérlet befejezése túl korán. Csak néhány látogató használata rövid idő alatt nem ad elegendő adatot ahhoz, hogy helyes döntéseket hozzon. Itt van egy számológép, amely segít eldönteni, hogy mennyi ideig kell a tesztet elvégezni.
Néhány A-B tesztelés
Van néhány legjobb gyakorlat, amit követnie kell.
Legyen következetes. Ha több oldalra tesztel egy cselekvési felhívást, akkor mindegyiknek azonosnak kell lennie. Az oldalról oldalra tervezett formatervezés megváltoztatja az adatokat.
De több teszt. Az esélye, hogy néhány hibát követ el az első A-B teszt során. Ahhoz, hogy felhasználhasson egy sablont, dolgoznia kell a használt technikák finomításával. Például egyidejűleg több változatot is tesztelhet, vagy akár saját megközelítést is kialakíthat. Találjon néhány jó ötletet itt.
AB teszt fotó a Shutterstock-on keresztül
További információ: Mi a hozzászólás ▼
