AB testēšana un Conversion rate optimization
AB testēšana ir CRO (Customer rate optimisation) programma, kas tiek izmantota, lai uzlabotu mājaslapu vai citu digitālo produktu, piemēram, e-komercijas veikalu, pārdošanas rādītājus un konversijas indeksu (arī citus rādītājus). CRO programmas mērķis ir veikt sistemātiskus testus, lai noskaidrotu, kādas izmaiņas un uzlabojumi var palielināt konversiju, pirkumu skaitu vai citus svarīgus mērījumus (vidējais pirkuma grozs u.c.).
AB testēšana ir viens no bieži lietotiem eksperimentu veidiem CRO programmās. Tā ietver salīdzinoši vienkāršu pieeju, kurā tiek izvirzīta hipotēze un tiek izveidotas divas salīdzināmas versijas (A un B), un tiek mērītas versiju atšķirības pret esošo versiju. Katrā testa versijā tiek ieviestas noteiktas izmaiņas, piemēram, dizaina elementu, virsrakstu, teksta, krāsu vai izvietojuma modificēšana, lai noteiktu kuru elementu mainot var ietekmēt hipotēzē noteiktos rādītājus.
CRO programmas, kas ietver AB testēšanu, process:
1. Datu analīze: Izmantojot analīzes rīkus un mārketinga datus, tiek identificētas jomas, kurās nepieciešama uzlabošana vai kurās vēl varētu ietekmēt lietotāja lēmumus.
2. Hipotēžu izvirzīšana: Pamatojoties uz datu analīzi un mārketinga ekspertīzi, tiek izvirzītas hipotēzes par to, kādas izmaiņas varētu palielināt konversiju vai citus svarīgos rādītājus.
3. Izmaiņu plānošana: Balstoties uz izvirzītajām hipotēzēm, tiek plānotas konkrētas izmaiņas, kas tiks testētas.
4. AB testēšanas izveide: Tiek izstrādātas divas (vai vairākas) versijas, kas iekļauj izmaiņas, kas jātestē. Variācija A parasti kalpo kā kontrolgrupa, bet variācijas B, C utt. ietver izmaiņas, kas tiks salīdzinātas ar kontrolgrupu.
5. Testēšanas laiks: Divas vai vairākas versijas tiek izrādītas apmeklētājiem noteiktā laika posmā, savukārt tiek vākti dati par katras versijas veiktspēju un konversijas rādītājiem.
6. Rezultātu analīze: Pēc testa noslēguma tiek veikta rūpīga datu analīze.
Rezultāti par to, cik bieži AB testi ir veiksmīgi vai neveiksmīgi, var atšķirties atkarībā no dažādiem faktoriem, piemēram, testa dizaina, testēto elementu veida un testa mērķa. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka neveiksmīgi testi nav uzskatāmi par neveiksmēm, bet gan par iespēju iegūt vērtīgu mācību un atklāt iespējas uzlabot mārketinga stratēģiju vai vietnes veiktspēju.
Veiksmes un neveiksmes rādītāji bieži tiek vērtēti, izmantojot statistikas analīzi, lai noteiktu, vai novērotās atšķirības starp testa versijām ir statistiski nozīmīgas vai nejaušas. Ja novērotās atšķirības ir statistiski nozīmīgas, to var uzskatīt par veiksmīgu testu, un rezultāti var tikt izmantoti, lai veiktu izmaiņas mājaslapā vai interneta veikalā.
Tomēr ir gadījumi, kad AB testi var būt neveiksmīgi vai nesaņemt skaidrus rezultātus. Tas var būt saistīts ar vairākiem faktoriem, piemēram, nepietiekamu auditorijas apjomu, testētā elementa mazu ietekmi, nepareizu testa dizainu vai tehniskiem uzdevumiem. Neveiksmīgi testi nav nekas negatīvs, bet gan deva iespēju mācīties un iegūt datus, kas palīdzēs veikt uzlabojumus nākotnē.
Gala rezultāts, cik bieži testi ir veiksmīgi vai neveiksmīgi, ir atkarīgs no labi plānotas AB testēšanas programmas, kas ņem vērā pareizu hipotēžu izvirzīšanu, kvalitatīvas izmaiņas, pietiekamu datu apjomu un rūpīgu rezultātu analīzi. Ir svarīgi izmantot AB testēšanu kā iteratīvu procesu, kurā neveiksmes tiek izmantotas, lai uzlabotu un attīstītu nākotnes testus un stratēģiju.
