A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование или сегментное тестирование, представляет собой мощный статистический метод, используемый в области анализа данных и экспериментов.
Это позволяет предприятиям и исследователям принимать обоснованные решения, сравнивая две или более версии определенной переменной, например веб-страницы, функции приложения или маркетинговой кампании, чтобы определить, какая из них работает лучше с точки зрения конкретного результата или показателя.
Изучите фундаментальные концепции статистики A/B-тестирования, ее значение для оптимизации стратегий и ее роль в принятии решений на основе данных для повышения производительности и успеха.
Зачем компаниям нужно A/B-тестирование?
AB-тестирование вряд ли является новой концепцией; его используют уже более века, несмотря на то, что AB-тестирование обычно связано с веб-сайтами и приложениями. Тем не менее, эту платформу используют более 75% ритейлеров.
Изображение кредита: Pexels
Предприятия могут использовать AB-тестирование для:
- Узнайте о болевых точках пользователей воронки конверсии.
- Как компании могут получить отдачу от своего текущего трафика?
- Как сделать пользовательский опыт лучше.
- Почему AB-тестирование так важно сейчас?
Поведение клиентов быстро меняется в результате пандемического кризиса прошлого года. В результате компаниям приходится приспосабливаться к AB-тестированию, чтобы идти в ногу с развивающимися моделями поведения. В результате фирмы могут сделать лучший выбор.
Компании должны быстро перейти в онлайн-режим и развивать свой онлайн-бизнес, чтобы заполнить разрыв между брендами и клиентами. AB-тестирование — самый быстрый способ перенаправить их на полезную информацию.
Изменения в различных отраслях:
- Все больше предприятий переходят в онлайн-мир, сигнализируя об окончании обычных витрин.
- Многие организации все больше внимания уделяют обеспечению более глубокого уровня удовлетворенности клиентов, становясь более ориентированными на человека, а не на шевалье, ориентированных на прибыль. Например, Shopify предоставил клиентам бесплатную пробную версию на девяносто дней, чтобы помочь им.
- Диалоговое взаимодействие также находится на подъеме, когда клиенты переходят от «я хочу знать» к «я хочу сделать». В результате сейчас самое время связать потребителей с высоким содержанием, чтобы генерировать больше лидов.
- Многие компании меняют свою маркетинговую тактику с удержания клиентов на привлечение новых клиентов.
- Все эти изменения в поведении клиентов требуют проведения исследований клиентов и разработки новых идей тестирования для решения проблем клиентов. Пришло время пересмотреть процедуру тестирования пресса.
Статистика A/B-тестирования в целом
Изображение кредита: Pexels
1. Рынок программного обеспечения для A/B-тестирования достигнет $1,151 млн к 2025 году при среднегодовом темпе роста 11.6 %:
Согласно данным QY Research, индустрия A/B-тестирования программного обеспечения оценивалась в 485 миллионов долларов в 2018 году, и ожидается, что в 2019 году она продолжит расширяться.
Ожидается, что к 1,151 году мировой рынок программного обеспечения для A/B-тестирования достигнет $2025 млн при среднегодовом темпе роста 11.6%.
Кроме того, анализ прогнозирует, что ежегодный рост будет оставаться постоянным на уровне 12.1 процента до конца 2025 года, когда, по прогнозам, отрасль достигнет чуть более одного миллиарда долларов.
(Источник: исследование QY)
2. A/B-тестирование — наиболее эффективная стратегия CRO:
Согласно последним оценкам, A/B-тестирование является ведущим подходом, используемым профессионалами в области рекламы для повышения коэффициента конверсии: 60% организаций уже используют его, а еще 34% планируют его использовать.
59 процентов маркетологов используют оптимизацию текста в своей повседневной работе, а еще 29 процентов планируют делать это в будущем.
Маркетологи заявили, что они используют онлайн-опросы и отзывы клиентов (58 процентов), а также анализ пути пользователя в дополнение к A/B-тестированию (55 процентов). Для 49% компаний улучшение коэффициента конверсии начинается с юзабилити-тестирования.
(Источник: Smart Insights)
3. A/B-тестирование очень полезно для повышения коэффициента конверсии:
Когда дело доходит до повышения коэффициента конверсии, 60 процентов компаний считают A/B-тестирование чрезвычайно полезным.
Хотя на конверсию влияет множество факторов, текущие исследования A/B-тестирования показывают, что большинство компаний считают это одним из лучших способов увеличить конверсию.
Почти две трети респондентов (63%) внедрить A/B-тестирование несложно. Только 7% не согласны, соглашаясь с тем, что внедрение A/B-тестирования — сложная задача.
(Источник: InvespCRO)
4. A/B-тестирование на сайтах электронной коммерции может увеличить доход на посетителя на 50.7%:
Эффективное A/B-тестирование на сайтах электронной коммерции может привести к увеличению типичного дохода на одного посетителя на 50.7%.
При эффективном выполнении A/B-тестирование может быть очень полезным. На веб-сайтах электронной коммерции средний доход на одного уникального посетителя составляет 3 доллара США. При правильном A/B-тестировании этот доход можно значительно увеличить.
1/3 тестировщиков A/B начинают с проверки таких функций, как 20 % тестовых заголовков, 20 % тестовых кнопок с призывом к действию, 10 % тестовых макетов и 8 % тестовых копий веб-сайтов в соответствии с тенденциями A/B-тестирования.
(Источник: ВВО)
5. Минимум 5000 уникальных посещений, необходимых для статистической значимости в A/B-тестировании:
Одним из главных факторов, почему некоторые маркетологи не получают желаемых результатов от A/B-тестирования, является недостаток трафика.
Для статистической значимости A/B-тестирования требуется порог в 5000 уникальных посещений. По данным A/B-тестирования статистика, только одно из каждых семи A/B-тестов статистически достаточно для повышения коэффициента конверсии.
Согласно другому исследованию, для достижения статистически значимых результатов или 5,000-процентной надежности требуется набор опросов A/B-тестирования, включающий 100 уникальных посещений на каждый вариант, а также 95 конверсий по каждой цели по варианту.
(Источник: AB Tasty)
6. Более 50% компаний используют системы приоритезации тестов:
Структуры приоритезации или механизмы приоритезации тестов являются важной частью процесса CRO компании.
Согласно статистике A/B-тестирования, 56.4 % организаций используют структуру приоритезации тестов, что указывает на то, что все большее число фирм совершенствуется.
Хорошая новость заключается в том, что процент фирм, которые не используют тестовую систему определения приоритетов, за последний год вырос с 43.6% до 47.1%.
(Источник: CXL)
7. A/B-тестирование получает оценку 4.3 из 5 от экспертов по оптимизации для CRO:
Согласно опросу, проведенному CXL и VWO, A/B-тестирование является главным приоритетом для специалистов по оптимизации коэффициента конверсии.
Когда эксперты оценили успех существующих подходов CRO, они присвоили A/B-тестированию оценку 4.3 из 5 в соответствии с показателями оптимизации и A/B-тестирования.
Это ясно показывает, что немногие другие средства предлагают маркетологам столько опыта и гибкости, чтобы проверить практически любую идею или план.
(Источник: Финансы в Интернете)
8. 77% организаций проводят A/B-тестирование на своем веб-сайте и 60% — на целевой странице:
A/B-тестирование чаще всего используется для повышения коэффициента конверсии корпоративных веб-сайтов, и это делают 77% компаний. Примерно 71 процент проводят 2-3 подобных теста в месяц.
Следует также заметить, целевую страницу Данные A/B-тестирования показывают, что целевые страницы имеют решающее значение для любого онлайн-бизнеса, поскольку именно на них происходят конверсии. Неудивительно, что 60 процентов всех фирм используют эту практику для повышения производительности своих веб-сайтов.
(Источник: InvespCRO)
9. 1/3 маркетологов довольны показателями конверсии после A/B-тестирования:
Только 28% маркетологов довольны коэффициентами конверсии, полученными в результате A/B-тестирования. Все дело в том, как ты это делаешь, вот почему. A/B-тестирование эффективно только тогда, когда оно сделано правильно, поэтому обязательно приложите дополнительные усилия.
(СXL)
Статистика электронной почты A/B-тестирование:
Изображение кредита: Pexels
1. В своей деятельности по почтовому маркетингу 93 процента компаний США используют A/B-тестирование:
Поскольку маркетологи в Америке были первыми, кто включил анализ данных A/B-тестирования в свою тактику, неудивительно, что большинство компаний используют его.
Более того, маркетологи из США делают это больше всего, особенно когда дело доходит до оценки эффективности их маркетинговых инициатив по электронной почте.
Согласно статистике электронного маркетинга, 79 процентов организаций во Франции используют A/B-тестирование в своем почтовом маркетинге (иногда или в большинстве случаев), тогда как в Германии этот показатель составляет 77 процентов.
(Источник: Рекламная земля)
2. Использование личности человека в качестве отправителя может увеличить открываемость на 0.53%.
Статистика A/B-тестирования для о маркетинге по электронной почте, может иногда давать результаты, которые кажутся крошечными, но приводят к огромным изменениям в более широком масштабе.
Например, в разделе «Отправитель» отправка более персонализированного электронного письма от человека, а не от фирмы, повышает коэффициент открытия и кликов на 0.53% и 0.23% соответственно.
(Источник: Управление кампанией)
3. A/B-тестирование почты используют 59 процентов организаций:
Другим известным каналом конверсии является маркетинг по электронной почте, который может быть сектором, в котором больше специалистов по маркетингу должны проводить эксперименты.
Согласно тенденциям A/B-тестирования, связанным с почтой, 59% фирм уже проводят его. Еще 58% пробуют спонсируемые поисковые стратегии с A/B-тестированием.
(Источник: InvespCRO)
4. Почти 40% организаций в мире проверяют тему электронного письма:
По мнению 39% организаций по всему миру, тема электронного письма является самой важной частью, зацепкой, используемой для побуждения клиентов к клику.
Согласно A / B тестирования статистика по электронному маркетингу, 37% — тестовый текст, 36% — дата и время тестовой отправки, 32% — концентрируются на адресе отправителя и 39% — просматривают изображения в электронном письме. Предложения (28 процентов) и прехедеры (23 процента) — это еще две вещи, которые проходят A/B-тестирование.
(Источник: Финансы в Интернете)
5. Тема письма с меньшим количеством слов привлекает на 541% больше откликов:
Судя по результатам A/B-тестирования тем электронных писем, творческий подход — не лучший подход. Пользователи, как правило, предпочитают простые и лаконичные темы.
По сравнению с инновационными темами темы с меньшим количеством слов привлекают на 541 процент больше ответов.
Этот вывод был сделан в результате маркетинговых тестов по электронной почте, направленных на определение того, что потенциальные клиенты ценят больше всего.
(Источник: HebergementWebs)
6. В 1 из 8 случаев A/B-тесты приносят ощутимый результат для бизнеса:
Даже если вы используете лучший метод A/B-тестирования, результат иногда может разочаровывать.
По данным, только 1 из 8 A/B-тестов приводит к успешной рассылке по электронной почте, а остальные редко улучшаются. Компаниям часто рекомендуется использовать больше переменных, чтобы уменьшить раздражение и повысить коэффициент конверсии.
(Источник: Учебный центр)
Самые известные примеры A/B-тестирования:
1. Microsoft Bing проводит в среднем 1,000 A/B-тестов в месяц.:
Крупные корпорации проводят слишком много таких экспериментов, в которых мы почти наверняка участвуем каждый раз, когда выходим в интернет. Bing ежемесячно тестирует почти тысячу различных аспектов взаимодействия с пользователем.
(Источник: Маркетинг)
2. A/B-тест помог Bing увеличить доход на 12 %:
Еще в 2012 году один из разработчиков Microsoft придумал концепцию настройки отображения заголовков рекламы в результатах поиска Bing.
Данные A/B-тестирования его предложения показали поразительные результаты, и это помогло Microsoft увеличить годовую прибыль на 100 миллионов долларов только в Соединенных Штатах, что сделало его лучшим изобретением в истории Bing.
(Источник: Harvard Business Review)
3. A/B-тестирование помогло президентской кампании Барака Обамы заработать 75 миллионов долларов:
Президентская кампания бывшего президента Барака Обамы в 2008 году, вероятно, является одним из лучших и наиболее известных примеров отличных результатов A/B-тестирования. Аналитика электронной почты A/B-тестирования команды Обамы по цифровому маркетингу предоставляет увлекательный материал для тематического исследования.
Они протестировали различные изображения, видеоролики и макеты веб-сайтов и обнаружили, что повышение числа регистраций в Интернете на 140 процентов увеличило собранную сумму на 75 миллионов долларов.
Они провели несколько A/B-тестов для кнопок «Присоединяйтесь к нам сейчас», «Зарегистрируйтесь сейчас» и «Узнать больше» и обнаружили, что кнопка «Узнать больше» получает примерно на 20% больше регистраций на одного посетителя, чем стандартная «Зарегистрироваться». ' Согласно статистике A/B-тестирования, в результате этого было зарегистрировано около четырех миллионов адресов электронной почты.
(Источник: Wired)
4. В 2000 году Google провел свой первый A/B-тест:
Чтобы определить, сколько выводов должно отображаться на каждой странице, в 2000 году Google провел первое в истории A/B-тестирование.
Через десять лет Google ежегодно проводил 7,000 таких тестов. Согласно статистике A/B-тестирования, Google проводит около 10,000 XNUMX A/B-тестирований в год.
(Источник: Учебный центр)
5. Для призыва к действию Google провел A/B-тестирование 50 различных синих цветов:
Google экспериментировал с 50 различными оттенками синего для своего призыва к действию, чтобы увидеть, какая версия конвертирует больше всего пользователей. Другие компании увеличили конверсию, используя аналитику A/B-тестирования для цвета.
Например, использование оранжевого цвета повысило коэффициент конверсии SAP до 32.5%, а использование красного цвета увеличило коэффициент конверсии Performable до 21%, согласно данным A/B-тестирования.
(Источник: Quicksprout)
Часто задаваемые вопросы
🧐 Как работает A/B-тестирование?
A/B-тестирование предполагает случайное разделение группы на два или более сегмента и предоставление каждому из них разных вариантов. Затем используется статистический анализ, чтобы определить, какой вариант работает лучше.
📊 Почему A/B-тестирование важно при анализе данных?
A/B-тестирование помогает компаниям принимать решения на основе данных, оптимизировать стратегии и повышать производительность, сравнивая варианты и выбирая наиболее эффективный.
📈 Какие статистические методы используются в A/B-тестировании?
Общие статистические методы включают проверку гипотез, t-тесты, тесты хи-квадрат и доверительные интервалы.
🎯 Какие ключевые показатели эффективности следует отслеживать при A/B-тестировании?
Показатели различаются в зависимости от эксперимента, но могут включать коэффициенты конверсии, рейтинг кликов, доход и вовлеченность пользователей.
💡 Каковы рекомендации по эффективному проведению A/B-тестирования?
Лучшие практики включают определение четких целей, рандомизацию выборок, избежание систематических ошибок, проведение тестов в течение достаточной продолжительности и постоянные итерации на основе результатов.
📝 Как вы интерпретируете результаты A/B-теста?
Результаты интерпретируются путем анализа статистической значимости, доверительных интервалов и практической значимости для принятия обоснованных решений.
Быстрые ссылки:
- Главные статистические данные о видеомаркетинге, которые вы должны знать
- Статистика TikTok, которую нужно знать: как проверить статистику TikTok?
- Статистика блогов: полный список статистики и фактов о блогах
- Статистика Instagram, которую вы должны знать
Вывод: статистика A/B-тестирования 2024 г.
Конечной целью любого интернет-бизнеса является превращение пользователей в платящих клиентов. Каждый хочет, чтобы ценный трафик его рекламных кампаний превратился в успешные продажи.
Согласно статистике A/B-тестирования, этот метод исследования может быть именно тем инструментом, который вам нужен, чтобы определить, находитесь ли вы на правильном пути к оптимизации, и что, в свою очередь, поможет вам привлечь больше довольных клиентов в Интернете.
Источники: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, Financesonline, Martech, g2.com, QuickSprout
