A/B-тестування, також відоме як спліт-тестування або пакетне тестування, є потужним статистичним методом, який використовується в області аналізу даних і експериментів.
Він дає змогу компаніям і дослідникам приймати обґрунтовані рішення, порівнюючи дві чи більше версій певної змінної, наприклад веб-сторінки, функції програми чи маркетингової кампанії, щоб визначити, яка з них ефективніша з точки зору конкретного результату чи показника.
Ознайомтеся з фундаментальними поняттями статистики A/B-тестування, її значенням для оптимізації стратегій і її роллю в ухваленні рішень на основі даних для підвищення ефективності та успіху.
Чому компаніям потрібне A/B тестування?
Тестування AB навряд чи є новою концепцією; він використовується вже більше століття, незважаючи на те, що тестування AB зазвичай пов’язане з веб-сайтами та додатками. Незважаючи на це, цю платформу використовують понад 75% роздрібних торговців.
кредити Image: Pexels
Компанії можуть використовувати тестування AB, щоб:
- Дізнайтеся про проблеми користувачів конверсії.
- Як підприємства можуть окупити поточний трафік?
- Як покращити взаємодію з користувачем.
- Чому AB Testing є таким важливим зараз?
Поведінка клієнтів швидко змінюється внаслідок пандемічної кризи минулого року. Як наслідок, фірми повинні пристосуватися до тестування AB, щоб не відставати від моделей поведінки, що розвиваються. У результаті фірми можуть робити кращий вибір.
Компанії повинні швидко переходити в онлайн-режим і розвивати свій онлайн-бізнес, щоб заповнити розрив між брендами та клієнтами. AB-тестування – це найшвидший спосіб перенаправити їх до корисної інформації.
Зміни в різних галузях промисловості:
- Усе більше компаній переходить до онлайн-світу, сигналізуючи про кінець звичайних магазинів.
- Багато організацій дедалі більше зосереджуються на забезпеченні глибшого рівня задоволеності клієнтів, стаючи більш орієнтованими на людину, а не на прибуток. Наприклад, Shopify надає клієнтам дев’яностоденну безкоштовну пробну версію, щоб допомогти їм.
- Розмова також зростає, коли клієнти переходять від «я хочу знати» до «я хочу зробити». Як наслідок, зараз настав момент зв’язати споживачів із високим вмістом, щоб отримати більше потенційних клієнтів.
- Багато компаній змінюють свою маркетингову тактику від утримання клієнтів до залучення нових клієнтів.
- Усі ці зміни в поведінці клієнтів вимагають проведення досліджень клієнтів і розробки нових ідей тестування для вирішення проблем клієнтів. Настав час переглянути процедуру тестування абревіатури.
Загальна статистика тестування A/B
кредити Image: Pexels
1. До 1,151 року ринок програмного забезпечення для A/B-тестування досягне 2025 мільйона доларів із середньорічним темпом зростання 11.6 %:
Згідно з даними QY Research, у 485 році галузь програмного забезпечення для тестування A/B оцінювалася в 2018 мільйонів доларів, і очікується, що вона продовжить розвиватися в 2019 році.
Очікується, що до 1,151 року світовий ринок програмного забезпечення для A/B-тестування досягне 2025 мільйона доларів із середньорічним темпом зростання 11.6%.
Крім того, за прогнозами аналізу річне зростання залишатиметься постійним на рівні 12.1 відсотка до кінця 2025 року, коли, за прогнозами, галузь досягне трохи більше одного мільярда доларів.
(Джерело: QY Research)
2. A/B тестування є найефективнішою стратегією CRO:
Згідно з останніми оцінками, A/B-тестування є провідним підходом, який використовують професіонали з реклами для покращення коефіцієнтів конверсії. Його вже використовують 60 відсотків організацій, а ще 34 відсотки планують використовувати.
59 відсотків маркетологів використовують оптимізацію копіювання у своїй повсякденній роботі, а ще 29 відсотків планують робити це в майбутньому.
Маркетологи стверджують, що вони використовують онлайн-опитування та відгуки клієнтів (58 відсотків), а також аналіз шляху користувача на додаток до тестування A/B (55 відсотків). Для 49% компаній підвищення коефіцієнта конверсії починається з тестування зручності використання.
(Джерело: Smart Insights)
3. Тестування A/B є надзвичайно корисним для покращення коефіцієнтів конверсії:
Що стосується підвищення рівня конверсії, 60 відсотків компаній вважають A/B-тестування надзвичайно корисним.
Хоча багато факторів впливають на конверсії, поточні дослідження тестування A/B показують, що більшість компаній вважають, що це один із найкращих способів їх збільшення.
Для майже двох третин респондентів (63 відсотки) тестування A/B не є складним. Лише 7% не погоджуються, погоджуючись, що впровадження A/B-тестування є складним завданням.
(Джерело: InvespCRO)
4. A/B-тестування на сайтах електронної комерції може збільшити дохід на відвідувача на 50.7%:
Ефективне A/B-тестування на сайтах електронної комерції може призвести до 50.7-відсоткового сплеску типового доходу на відвідувача
Якщо проводити ефективне тестування A/B, воно може бути дуже корисним. На веб-сайтах електронної комерції середній дохід за унікального відвідувача становить 3 долари США. За допомогою належного тестування A/B цей дохід можна значно збільшити.
1/3 тестувальників A/B починають із перегляду таких функцій, як 20 відсотків тестових заголовків, 20 відсотків тестових кнопок із закликом до дії, 10 відсотків тестових макетів і 8 відсотків тестових копій веб-сайтів відповідно до тенденцій тестування A/B.
(Джерело: VWO)
5. Мінімум 5000 унікальних відвідувань, необхідних для статистичної значущості в тестуванні A/B:
Одним із головних факторів, чому кілька маркетологів не отримують очікуваних результатів від A/B-тестування, є брак трафіку.
Порогове значення в 5000 унікальних відвідувань потрібне для статистичної значущості в A/B-тестуванні. Відповідно до A/B тестування статистика, лише один із кожних семи A/B-тестів є достатньо статистично важливим, щоб підвищити рівень конверсії.
Згідно з іншим дослідженням, для досягнення статистично значущих результатів або 5,000-відсоткового показника надійності потрібне опитування A/B-тестування з 100 унікальних відвідувань на варіант, а також 95 переходів на кожну ціль за варіантом.
(Джерело: AB Tasty)
6. Понад 50% компаній використовують системи пріоритезації тестів:
Структури визначення пріоритетів або механізми встановлення пріоритетів тестів є важливою частиною процесу CRO компанії.
Згідно зі статистичними даними A/B-тестування, 56.4 відсотка організацій використовують систему пріоритезації тестів, що вказує на те, що зростає кількість фірм, які вдосконалюються.
Чудова новина полягає в тому, що відсоток фірм, які не використовують систему пріоритезації тестів, зріс з 43.6% до 47.1% за останній рік.
(Джерело: CXL)
7. Тестування A/B отримує оцінку 4.3 з 5 від експертів з оптимізації для CRO:
Відповідно до опитування, проведеного CXL і VWO, тестування A/B є головним пріоритетом для професіоналів з оптимізації рівня конверсії.
Коли експерти оцінювали успішність існуючих підходів CRO, вони присудили A/B-тестуванням 4.3 з 5 оцінок відповідно до показників оптимізації та A/B-тестування.
Це чітко показує, що небагато інших засобів пропонують маркетологам стільки досвіду та гнучкості, щоб перевірити практично будь-яку ідею чи план.
(Джерело: Finances Online)
8. 77% організацій проводять A/B-тестування на своєму веб-сайті та 60% на цільовій сторінці:
A/B-тестування найчастіше використовується для підвищення коефіцієнта конверсії корпоративних веб-сайтів, причому 77 відсотків компаній роблять це. Приблизно 71 відсоток проводять 2-3 подібні тести на місяць.
Між тим, цільової сторінки Дані A/B-тестування показують, що цільові сторінки мають вирішальне значення для будь-якого онлайн-бізнесу, оскільки саме на них відбуваються конверсії. Не дивно, що 60 відсотків усіх фірм використовують цю практику для підвищення ефективності своїх веб-сайтів.
(Джерело: InvespCRO)
9. 1/3 маркетологів задоволені коефіцієнтами конверсії після A/B-тестування:
Лише 28 відсотків маркетологів задоволені коефіцієнтами конверсії, отриманими в результаті A/B-тестування. Вся справа в тому, як ти це робиш, ось чому. A/B-тестування ефективне лише тоді, коли воно виконується правильно, тому переконайтеся, що ви докладете додаткових зусиль.
(CXL)
A/B-тестування статистики електронної пошти:
кредити Image: Pexels
1. У своїх поштових маркетингових операціях 93 відсотки американських компаній використовують A/B-тестування:
Оскільки маркетологи в Америці були першими, хто включив аналіз даних тестування A/B у свою тактику, не дивно, що більшість компаній використовують його.
Більше того, американські маркетологи є тими, хто робить це найбільше, особливо коли справа доходить до оцінки ефективності їхніх маркетингових ініціатив електронною поштою.
Згідно зі статистичними даними маркетингу електронною поштою, 79 відсотків організацій у Франції використовують тестування A/B у своєму маркетингу електронною поштою (іноді або більшу частину часу), тоді як у Німеччині – 77 відсотків.
(Джерело: Advertising Land)
2. Використання ідентичності особи як відправника може підвищити рівень відкриття на 0.53%.:
Статистика A/B тестування для електронний маркетинг час від часу може давати результати, які здаються крихітними, але призводять до величезних змін у ширшому масштабі.
Наприклад, у розділі «Відправник» надсилання електронною поштою більш персоналізованого електронного листа від особи, а не від фірми підвищує показники відкриття та кліків на 0.53% і 0.23% відповідно.
(Джерело: Керування кампанією)
3. A/B тестування поштою використовують 59% організацій:
Іншим відомим каналом конверсії є маркетинг електронною поштою, який може бути сектором, у якому більше фахівців з маркетингу повинні експериментувати.
Відповідно до тенденцій A/B-тестування, пов’язаного з поштою, 59 відсотків компаній уже роблять це. Ще 58 відсотків пробують стратегії спонсорованого пошуку з A/B-тестуванням.
(Джерело: InvespCRO)
4. Майже 40% організацій у світі перевіряють тему електронного листа:
Рядок теми електронного листа є найважливішою частиною, гачком, який використовується для спонукання клієнтів натиснути, за даними 39% організацій у всьому світі.
Згідно зі A / B тестування статистика для електронного маркетингу, 37% перевіряють текст, 36% перевіряють дати та час надсилання, 32% зосереджуються на адресі відправника, а 39% переглядають зображення в електронному листі. Пропозиції (28 відсотків) і попередні заголовки (23 відсотки) — це дві інші речі, які проходять A/B-тестування.
(Джерело: Finances Online)
5. Теми з меншою кількістю слів привертають на 541% більше відповідей:
Згідно з результатами A/B тестування тем електронних листів, здається, що бути креативним – не найкращий підхід. Користувачі, як правило, віддають перевагу простим і лаконічним тематичним рядкам.
У порівнянні з інноваційними тематичними рядками, темні рядки з меншою кількістю слів привертають на 541 відсоток більше відповідей
Цей висновок отримано в результаті маркетингових тестів електронної пошти, спрямованих на визначення того, що найбільше цінують потенційні клієнти.
(Джерело: HebergementWebs)
6. У 1 з кожних 8 випадків A/B тести дають відчутні результати для бізнесу:
Навіть якщо ви використовуєте найкращий метод тестування A/B, результат часом може розчаровувати.
Згідно з даними, лише 1 з кожних 8 A/B-тестів призводить до успішної електронної кампанії, тоді як інші рідко покращуються. Підприємствам часто рекомендують використовувати більше змінних, щоб зменшити роздратування та підвищити рівень конверсії.
(Джерело: Навчальний центр)
Найвідоміші приклади A/B тестування:
1. Microsoft Bing проводить в середньому 1,000 тестів A/B на місяць:
Великі корпорації проводять занадто багато таких експериментів, і ми майже напевно беремо в них участь кожного разу, коли виходимо в Інтернет. Щомісяця Bing тестує майже тисячу різних елементів свого користувацького досвіду.
(Джерело: Marketing)
2. A/B-тест допоміг Bing збільшити свій дохід на 12%:
Один із розробників Microsoft ще в 2012 році запропонував концепцію налаштувати спосіб відображення заголовків оголошень у результатах пошуку Bing.
Дані A/B-тестування його пропозиції показали вражаючі результати, і це допомогло Microsoft збільшити річний прибуток на 100 мільйонів доларів лише в Сполучених Штатах, зробивши його найкращим винаходом в історії Bing.
(Джерело: Harvard Business Review)
3. A/B тестування допомогло президентській кампанії Барака Обами заробити 75 мільйонів доларів:
Президентська кампанія колишнього президента Барака Обами в 2008 році, мабуть, є одним із найкращих і найвідоміших прикладів чудових результатів A/B тестування. А/Б-тестування аналітики електронної пошти команди цифрового маркетингу Обами надає захоплюючий матеріал для прикладів.
Вони протестували різні зображення, відео та макети веб-сайтів і виявили, що збільшення відсотка реєстрації в Інтернеті кампанії на 140 відсотків збільшило зібрану суму на 75 мільйонів доларів.
Вони провели кілька тестів A/B щодо кнопок «Приєднайтеся до нас зараз», «Зареєструйтеся зараз» і «Дізнатися більше» та виявили, що «Дізнатися більше» отримує приблизно на 20% більше реєстрацій на відвідувача, ніж стандартна «Зареєструватися». ' Згідно зі статистикою тестування A/B, це призвело до близько чотирьох мільйонів реєстрацій у списках розсилки.
(Джерело: Wired)
4. У 2000 році Google провів свій перший A/B тест:
Щоб визначити, скільки знахідок має відображатися на кожній сторінці, Google провів перше в історії A/B тестування в 2000 році.
Через десять років Google проводив 7,000 таких тестів щорічно. Відповідно до статистики тестування A/B, Google проводить близько 10,000 XNUMX тестів A/B на рік.
(Джерело: Навчальний центр)
5. Для свого заклику до дії Google провела A/B-тестування на 50 різних синіх кольорах:
Google експериментував із 50 різними відтінками синього для свого заклику до дії, щоб побачити, яка версія привернула найбільше конверсій. Інші компанії збільшили кількість конверсій за допомогою аналізу A/B тестування кольорів.
Наприклад, використання помаранчевого кольору підвищило коефіцієнт конверсії SAP до 32.5 відсотка, тоді як використання червоного кольору збільшило коефіцієнт конверсії Performable до 21 відсотка, згідно з даними тестування A/B.
(Джерело: Quicksprout)
Питання і відповіді
🧐 Як працює A/B тестування?
A/B-тестування передбачає випадковий розподіл групи на два або більше сегментів і виставлення кожному різним варіантам. Потім використовується статистичний аналіз, щоб визначити, який варіант працює краще.
📊 Чому A/B тестування важливе для аналізу даних?
A/B-тестування допомагає компаніям приймати рішення на основі даних, оптимізувати стратегії та покращувати продуктивність шляхом порівняння варіантів і вибору найефективнішого.
📈 Які статистичні методи використовуються в A/B тестуванні?
Загальні статистичні методи включають перевірку гіпотез, t-тести, тести хі-квадрат та довірчі інтервали.
🎯 Які ключові показники ефективності слід відстежувати під час A/B-тестування?
Показники різняться залежно від експерименту, але можуть включати рейтинг конверсії, рейтинг кліків, дохід і залучення користувачів.
💡 Які найкращі практики для ефективного проведення A/B-тестів?
Найкращі практики включають визначення чітких цілей, рандомізацію зразків, уникнення упередженості, виконання тестів протягом достатньої тривалості та постійне повторення на основі результатів.
📝 Як ви інтерпретуєте результати A/B тесту?
Результати інтерпретуються шляхом аналізу статистичної значущості, довірчих інтервалів і практичної значущості для прийняття обґрунтованих рішень.
Швидкі посилання:
- Найкраща статистика відео маркетингу, яку ви повинні знати
- Статистика TikTok, яку вам потрібно знати: як перевірити свою статистику TikTok?
- Статистика блогів: остаточний список статистики та фактів ведення блогів
- Статистика Instagram, яку ви повинні знати
Висновок: статистика A/B тестування 2024
Кінцевою метою будь-якого інтернет-бізнесу є перетворення користувачів на платоспроможних клієнтів. Усі хочуть, щоб цінний трафік їхніх рекламних кампаній перетворювався на успішні продажі.
Згідно зі статистикою тестування A/B, цей метод дослідження може бути саме тим інструментом, який вам потрібен, щоб визначити, чи ви на правильному шляху до оптимізації, і який, у свою чергу, допоможе вам залучити більше задоволених клієнтів онлайн
Джерела: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, financesonline, martech, g2.com, quicksprout
