Όπως ο σκύλος είναι ο καλύτερος φίλος του ανθρώπου, ομοίως, το A/B testing αποτελεί τον καλύτερο φίλο του Inbound Marketing. Το A/B testing χρησιμοποιείται κυρίως για την βελτιστοποίηση μιας ιστοσελίδας – βάση στατιστικών στοιχείων και μετρήσεων – με στόχο την αύξηση των πωλήσεων και των εσόδων. Δυστυχώς, μόνο το 52% των επιχειρήσεων με online παρουσία εφαρμόζουν A/B testing τεχνικές και αυτό είναι λάθος. Γιατί είναι λάθος; Συνέχισε να διαβάζεις…
Τι Είναι το A/B Testing;
Το A/B testing είναι ένα σύνολο ενεργειών βάση των οποίων συγκρίνουμε 2 διαφορετικές παραλλαγές (ας τις ονομάσουμε Α και Β) ενός στοιχείου μιας ιστοσελίδας και στη συνέχεια η επιλογή της παραλλαγής που αποδίδει καλύτερα. Η σύγκριση αυτή πραγματοποιείται με την εξής διαδικασία, η οποία περιγράφεται αναλυτικότερα προς το τέλος του άρθρου:
- Επιλέγουμε τα 2 στοιχεία που θέλουμε να συγκρίνουμε.
- Επιλέγουμε την επιθυμητή χρονική διάρκεια για την οποία θα πραγματοποιείται η σύγκριση.
- Γίνεται το σερβίρισμα των 2 παραλλαγών στον ίδιο αριθμό επισκεπτών.
- Συλλέγουμε τα στοιχεία και καταλήγουμε στο αποτέλεσμα.
Το A/B testing μπορεί να εφαρμοστεί οπουδήποτε, σε ένα banner, σε μια φόρμα επικοινωνίας ή σε μια γραμματοσειρά. Στην πραγματικότητα, το A/B testing υπάρχει στη καθημερινότητά μας. Εσύ για παράδειγμα, όταν πρόκειται να επιλέξεις μεταξύ 2 νέων smartphones, δεν τα δοκιμάζεις για να δεις ποιο από τα 2 σε εξυπηρετεί περισσότερο;
Είναι Απαραίτητο;
Όλες οι ιστοσελίδες στο διαδίκτυο έχουν έναν στόχο, ένα λόγο ύπαρξης. Επίσης, κάθε online οργανισμός θέλει να μετατρέπει τους επισκέπτες της σε κάτι άλλο.
- Τα eCommerce sites θέλουν οι επισκέπτες τους να αγοράζουν τα προϊόντα ή τις υπηρεσίες που εμπορεύονται.
- Τα news & media sites θέλουν οι αναγνώστες τους να κάνουν κλικ σε διαφημίσεις, εγγραφή στο newsletter ή να μένουν περισσότερο χρόνο μέσα σε μια σελίδα.
- Τα ξενοδοχειακά sites θέλουν τους επισκέπτες τους να πραγματοποιούν online κρατήσεις και να κάνουν καλές κριτικές.
Ο ρυθμός με τον οποίο μια ιστοσελίδα είναι σε θέση να το πετύχει αυτό, λέγεται «conversion rate». Πραγματοποιώντας A/B testing, θα κατανοήσεις τον ρυθμό με τον οποίο η κάθε παραλλαγή πετυχαίνει τον στόχο της, δηλαδή, το conversion rate της.
Επομένως, είναι πολύ σημαντικό να πραγματοποιούνται τέτοιες ενέργειες καθώς επηρεάζουν άμεσα την πορεία, τα έσοδα και την επιτυχία της επιχείρησης και είναι αυτές που θα δείξουν τυχόν δυσκολίες στην μετατροπή των επισκεπτών σε πελάτες.
Τι Άλλα Πλεονεκτήματα Έχει;
Το A/B testing θα σε βοηθήσει να επωφεληθείς το μέγιστο από την επισκεψιμότητα σου. Ενώ το κόστος για να αποκτήσεις paid traffic μπορεί να είναι μεγάλο έως και απαγορευτικό, το κόστος για να αυξήσεις τα conversions σου είναι ελάχιστο. Το ROI – όταν αναφερόμαστε στο A/B testing – μπορεί να είναι τεράστιο ακόμα και με μικρές αλλαγές σε μια landing page. Η αύξηση στα leads, στις πωλήσεις και τα έσοδα ενδέχεται να είναι ραγδαία.
Που Μπορείς να εφαρμόσεις A/B Testing
- Τίτλοι/Επικεφαλίδες (μέγεθος, χρώμα, γραμματοσειρά)
- Υπότιτλοι
- Κείμενα παραγράφου
- Testimonials (επιλεγμένες κριτικές και βαθμολογίες)
- Call to Action text
- Call to Action button (χρώματα, design, τοποθεσία)
- Links
- Εικόνες
- Banners
- Promotions, πλοήγηση, UX/UI, φόρμες επικοινωνίας, newsletters και πολλά άλλα.
Με λίγα λόγια, μπορείς να κάνεις A/B testing στα πάντα. Ωστόσο, πιο advanced a/b testing σε σελίδες όπως η checkout page (ecommerce sites), subscription forms (news-media blogs, digital agencies) κτλ απαιτούν περαιτέρω εξειδίκευση και εργαλεία.
Η Διαδικασία του A/B Testing
1 Μελέτησε τα data της ιστοσελίδας σου: Χρησιμοποίησε ένα εργαλείο ανάλυσης δεδομένων όπως το Google Analytics και προσπάθησε να εντοπίσεις προβληματικά μέρη που εμποδίζουν το conversion funnel. Για παράδειγμα, μπορείς να προσδιορίσεις τις σελίδες με το υψηλότερο bounce rate.
2 Παρατήρησε την συμπεριφορά των επισκεπτών σου: Χρησιμοποίησε εργαλεία ανάλυσης συμπεριφοράς επισκεπτών, όπως Heatmaps, Visitor Recordings, Form Analysis, On-Page Surveys και βρες τι είναι αυτό που εμποδίζει τους επισκέπτες σου στο να γίνουν converted. Για παράδειγμα, ίσως το CTA σου να είναι σε λάθος θέση με αποτέλεσμα να μην εντοπίζεται εύκολα από τους επισκέπτες σου. Σε αυτή τη περίπτωση, το conversion rate του θα είναι χαμηλό.
3 Κατασκεύασε ένα υποθετικό σενάριο: Έχοντας στη κατοχή σου τα στοιχεία από τα βήματα 1+2, κατασκεύασε ένα υποθετικό σενάριο που στοχεύει στην αύξηση των conversions. Για παράδειγμα, δοκίμασε να μεταφέρεις το CTA σου σε ένα εμφανέστερο σημείο, με στόχο να προσελκύσεις περισσότερους επισκέπτες στο να το κλικάρουν.
4 Τέσταρε το σενάριο που κατασκεύασες: Φτιάξε μια παραλλαγή για το υποθετικό σου σενάριο, και ξεκίνα το A/B testing «με αντίπαλο» την original εκδοχή. Για παράδειγμα, σύγκρινε το αρχικό CTA σου (την τοποθεσία του μέσα στην σελίδα) ενάντια στο νέο CTA και της νέας του τοποθεσίας. Υπολόγισε το χρονικό διάστημα του A/B testing αφήνοντας αρκετό περιθώριο, βασιζόμενος στην επισκεψιμότητα, το conversion rate, και την αναμενόμενη αλλαγή στο conversion rate.
5 Ανέλυσε το αποτέλεσμα και κατέληξε σε συμπεράσματα: Ανέλυσε τα αποτελέσματα του A/B testing και δες ποια παραλλαγή παρουσίασε τα περισσότερα conversions. Εάν το αποτέλεσμα είναι ξεκάθαρο και υπάρχει νικητής μεταξύ των 2 εκδοχών, προχώρησε στην εφαρμογή του. Εάν το αποτέλεσμα παραμένει ασαφές, επέστρεψε στο νούμερο 3 και επεξεργάσου εκ νέου το υποθετικό σενάριο.
6 Παρουσίασε τα αποτελέσματά σου: Παρουσίασε τα αποτελέσματα σε όλα τα εμπλεκόμενα μέρη.
Δες μερικά πραγματικά Conversion Rate Optimization case studies τα οποία βασίστηκαν στο A/B testing και πάρε ιδέες για το πως θα ξεκινήσεις τα δικά σου A/B tests. Να θυμάσαι ότι το Optimization, είναι το Α και το Ω στο Digital Marketing.
