Ответ
A/B тесты и персонализация: совместное применение Опции темы
Старый 24.11.2017, 13:21
  #1
Nataly
 
Регистрация: 29.07.2014
Сообщений: 474

A/B тесты и персонализация: совместное применение
Если вы спросите большинство маркетологов, они скажут, что А/B тестирование и персонализация - это две совершенно разные вещи. Я не согласен, и я думаю, что это несогласие лежит в основе того, как лучше использовать их вместе. Мы, как growth/performance маркетологи, ответственны за результаты, которые часто измеряются числом конверсий, новых клиентов или размером доходов. Каждый маркетолог хочет увеличить уровень конверсии, и A/B тестирования и персонализация - два пути увеличения конверсии. Тем не менее, большинство маркетологов рассматривают тестирование и персонализацию как независимые вещи, когда, на самом деле, они лучше всего применяются вместе. Когда вы поймете это, вы сможете получить гораздо больше от усилий, направленных на оптимизацию конверсии.

Почему и когда следует использовать A/B тестирование и персонализацию

A/B тестирование и многовариантное тестирование (MVT) обычно используются, чтобы найти одну лучшую страницу (или несколько страниц), которые будут показаны всем пользователям. Такой подход имеет смысл, когда вы можете показать только одну версию сайта.

Например, эти методы тестирования полезны, если необходимо выбрать между двумя процессами регистрации, каждый из которых построен на разных технологиях, и в перспективе выбрать наилучший поток на одной из технологических баз разработки.

Персонализация связана с адаптацией опыта

A/B тестирование является эффективным при тестировании одной идеи против другой и поиске лучшего варианта в среднем. Персонализация позволяет обслуживать различные версии сайта с учетом различных условий и интересов аудитории. Наличие более чем одной версии сайта позволяет дифференцировать сообщение и доставить более эффективные варианты каждому посетителю. Несмотря на это, Clearhead обнаружили в прошлом году, что только 17% интернет-ритейлеров имеют возможность разработать персонализированный опыт для клиентов, и аналогичные истории можно найти в других отраслях.

Многие маркетологи уже персонализируют сайты, не полностью осознавая этого. Например, если у вас есть отдельные посадочные страницы для разных аудиторий или кампаний, вы персонализируете свой сайт. При правильном применении персонализация всегда будет давать лучшие результаты, чем одна страница, показанная всем пользователям. Почему? Предоставление лучшего опыта каждому сегменту аудитории обеспечивает лучшие результаты, чем обслуживание наиболее прибыльной аудитории. В этой таблице показано, как это работает:





Но, вы можете спросить: «Откуда я знаю, какой вариант сайта показывать тому или иному сегменту аудитории?» Ответ - проведение персонализации и A/B тестирования вместе. Вы можете получить лучшее от обоих, показывая каждому предопределенному сегменту правильный опыт и понимая, что данный опыт является для них по-настоящему правильным.

Как объединить A/B тестирование и персонализацию для достижения лучших результатов

Вместо того чтобы быть полностью раздельными, A/B тестирование и персонализация идут вместе, как шоколад и арахисовое масло. Вы должны иметь тестовый менталитет, когда вы проводите персонализацию, что является сменой мировоззрения от той ситуации, которую я вижу у большинства маркетологов сегодня.

Вы можете протестировать потенциальную персонализацию с помощью инструмента для A/B тестирования, разделив аудиторию на сегменты, а затем провести A/B тестирование в рамках каждого из них. Для этого сначала определите целевые сегменты на основе данных об аудитории. Затем создайте аудиторию, соответствующую этим характеристикам. Затем создайте А/B тест для каждого сегмента.

Для каждого А/B теста назначьте соответствующую аудиторию, что гарантирует, что он будет показан только этому сегменту. Далее вы найдете лучшие страницы (A или B) для показа сегменту. Самые популярные инструменты для A/B тестирования имеют эту опцию.

Персонализация на основе правил

Также это можно осуществить в рамках инструмента персонализации, основанном на правилах, запуская А/B тестирование в пределах сегмента. Для этого необходимо настроить ряд правил, чтобы определить таргетинг для конкретного сегмента и/или контекста. Затем активируйте А/B тестирование в каждом правиле. Этот тест будет показан только тем посетителям, которые будут подходить для ознакомления с этим правилом. Большинство популярных инструментов персонализации предлагают A/B тестирование в рамках правила, так что вы можете найти лучшую страницу (А или B) для показа каждому сегменту.

В обоих подходах вы найдете один лучший опыт, который будете показывать каждому сегменту, генерируя лучшую производительность, чем показывая лучший средний опыт для всех. Негативным моментом с точки зрения практики в отношении A/B тестирования выступает время и усилия, необходимые для создания нескольких версий сайта (и получения их подтверждения) в обмен на более высокие коэффициенты конверсии.

Объединение тестирования и персонализации в масштабе

Перфекционисты среди нас должны спросить: «Есть ли масштабируемый способ сделать обе эти вещи вместе еще быстрее?» Ответ - да, и этот подход называется предиктивной персонализацией.

По сути, все типы персонализации, о которых мы прочитаем сегодня, основываются на правилах, что означает, что каждая персонализация требует от нас, маркетологов, установления правил, которые бы говорили: «Для посетителей, которые соответствуют этому профилю и ведут себя должным образом, показать этот опыт».

Предиктивная персонализация добавляет к этому подходу автоматизацию. Представьте компьютер, который автоматически распознает сегменты в реальном времени, одновременно тестируя множество идей и показывая каждому посетителю индивидуальный опыт, который, скорее всего, заставит его конвертироваться в этот момент.

Этот подход имеет два значимых последствия: во-первых, по мере изменения ваших маркетинговых усилий, правильный опыт, который вы будете показывать каждому посетителю, может очень сильно меняться с течением времени. С применением A/B тестирования мы все уязвимы перед этим реалистичным риском, и без частого повторного тестирования было бы трудно даже знать, что это происходит. В рамках предиктивной персонализации программа продолжает наблюдать и приспосабливаться к текущему оптимальному опыту.

Во-вторых, тесты не заканчиваются. Тесты дают результаты со статистической значимостью, наряду с выводами, которыми мы можем оперировать на протяжении всех наших маркетинговых усилий. Мы оставляем запущенными тесты на случай изменения правильного ответа. Это также является сменой образа мышления большинства современных маркетологов.

Недостатком данного типа персонализации по сравнению с персонализацией на основе правил является не знание заранее того, какой вариант сайта увидит посетитель (из числа версий, которые вы уже одобрили) в обмен на еще более высокую производительность и тестирование нескольких идей сразу.

Вы можете получить максимум от A/B тестирования и персонализации, отдав множество механических задач по оптимизации компьютеру. Тогда вы сможете потратить больше времени на понимание потенциальных клиентов и разработку новых подходов увеличения конверсии. Итак, какую технику и когда следует использовать? Я предлагаю:





Пример A/B тестирования и персонализации в действии: Chime

Chime - онлайн банк, предназначенный для помощи его членам достичь финансового благополучия путем устранения ненужных сборов. Они предлагают мобильное приложение, которое помогает контролировать расходы, а также формировать здоровую привычку создания сбережений посредством автоматизации. Команда Chime хотела получить как можно больше новых регистраций клиентов.

Они начали с того, что сосредоточились на нескольких опытах на странице, используя предиктивную персонализацию. В течение недели после первоначального мозгового штурма, они создали восемь заголовков, два новых материала для основного текста и новое видео, которые они собирались протестировать на главной странице, получающей тысячи просмотров в день. Вместе это означало, что Chime тестировал 54 различных версии домашней страницы.

Начальные тесты предиктивной персонализации от Chime

















Начальные результаты Chime

Через шесть недель они увидели подъем на 8%. Как? Каждый посетитель был автоматически отнесен в один из миллионов возможных сегментов на основе того, что предиктивная система персонализации знала об этом посетителе. Наблюдая за поведением посетителей, система выяснила, какие комбинации заголовка, текста и видео лучше всего подходят каждому сегменту. В течение нескольких часов система стала чаще показывать высокопроизводительные комбинации.

Второй раунд вариантов

Несмотря на то, что подъем на 8% был хорош для компании, команда хотела больше и сконцентрировала усилия на том, что работало. Они попробовали новую фотографию героя, еще одно видео и новую версию текста, основанную на том, что по их наблюдениям резонировало с большинством посетителей на сегодняшний день. Эти идеи принесли еще 216 версий в тестирование главной страницы.

















Четыре недели спустя рост новых пользователей через домашнюю страницу составил 79% по сравнению с той группой, которая постоянно видела базовую домашнюю страницу Chime.

Опыт тестирования с предиктивной персонализацией

В дополнение к повышению эффективности подход Chime в отношении соединения тестирования и персонализации дал ценные инсайты о предпочтениях клиентов. Например, они обнаружили, что тип устройства, время суток и география являются важными характеристиками для настройки персонализации.

Пример ниже показывает лучшую комбинацию заголовка и изображения («Banking made awesome»). Это единственная страница, которую увидели бы все пользователи, если бы Chime запустил серию A/B тестов.

Тем не менее, предиктивная персонализация дала им рост в 23% для пользователей мобильных устройств, определив, что сообщение «Save effortlessly and automatically» лучше работает для них. Аналогичным образом Chime смог генерировать рост на 17%, проводя персонализацию по географии, и на 30%, учитывая в заголовке время суток.

Сегментирование результатов тестирования дало плоды, а инструменты предиктивной персонализации автоматизировали этот процесс.





Chime сначала сосредоточился на создании импульса путем тестирования нескольких идей на ранней стадии. Они узнали, что работает, а затем удвоили свои усилия на наиболее эффективных идеях, быстро получив заметный рост. В этом случае A/B тестирование без персонализации заняло бы намного больше времени и стоило бы гораздо дороже.

Второй пример A/B тестирования и персонализации: Perkville

Perkville является многофункциональной реферальной и бонусной программой, которая помогает предприятиям увеличивать лояльностью клиентов и доход. Компания хотела увеличить число рефералов для бизнесов клиентов. Они решили сосредоточиться сначала на оптимизации реферальной страницы, которая содержит форму для членов, которые хотят поделиться реферальной ссылкой с друзьями.





Относительно низкий дневной объем посещаемости страницы (<2000 в день) усложнил проведение обычного A/B тестирования. Обычно для проверки одной новой идеи и достижения статистически значимых результатов требуются недели или месяцы. В результате Perkville попытался объединить A/B тестирование и персонализацию, чтобы проверить больше идей и привлечь больше реферальных регистраций с их сайта.

Первоначально компания сосредоточилась на тестировании трех опытов:

1. Персонализация призыва к действию;

2. Упрощение формы (тестирование заголовков и других изменений);

3. Изменение внешнего вида и порядка ссылок на социальные сети.

Примеры тестов

Perkville протестировал изменения в их существующей форме, включая предварительное заполнение поля «Send a note», которое позволяет рефереру включить личную записку получателю. Они также протестировали упрощение заголовков и информации в верхней части формы.








Perkville также протестировал ряд вариаций текста кнопки с призывом к действию «Send» в нижней части формы, включая «Share the love», «Tell your friends» и «Share and earn x points if they accept».

Результаты

Спустя пять недель после начала первоначальных тестов, Perkville получил следующие результаты. Итоги:





Улучшение: 42.5%

Статистическая значимость: >99%

Результаты тестов кнопки с призывом к действию:

• Лучший вариант текста кнопки (общий): «Share the love»;

• Лучший вариант текста кнопки (для ПК): «Tell your friends»;

• Лучший вариант текста кнопки (планшетные устройства): «Share and earn 117 points if they accept».

Если бы Perkville использовал A/B тестирование без персонализации, они бы показывали текст кнопки «Share The Love» всем пользователям. Вместо этого, объединив A/B тестирование с предиктивной персонализацией, Perkville автоматически оптимизирует призыв к действию для каждого посетителя, обеспечивая больше конверсий. Perkville обнаружил, что эффективность того или иного призыва к действию зависит от устройства, на котором его видит пользователь.

Вывод

Не все финансовые сервисы и SaaS-компании способны делать то, что сделали Chime и Perkville. Для тех, кто может иметь только одну версию страницы за раз, A/B тестирование без персонализации вполне может быть правильным подходом к увеличению уровня конверсии. Однако, объединение А/B тестирования и персонализации, как правило, дает лучшие результаты, поэтому я считаю, что над этим стоит задуматься.

A/B тестирование и персонализация часто рассматриваются как совершенно отдельные процессы. Я надеюсь, что я убедил вас, что оба они действительно являются инструментами оптимизации, которые лучше всего использовать вместе для максимизации результатов работы бизнеса.
Нравится 0   Не нравится 0
Пожаловаться на это сообщение 0  
Ответить с цитированием

Ответ
 
 

Похожие темы
Тема Автор Раздел Ответов Последнее сообщение
Аннотации Google Analytics: применение в отчетах Nataly Статьи 0 25.10.2015 23:10
Как попасть в топ поисковой выдачи: SEO тесты Nataly Статьи 0 12.01.2015 05:28
Персонализация маркетинга для повышения конверсии Nataly Магазины 0 12.11.2014 20:21
Ваши сплит-тесты могут быть лучше в 23 раза Alsu Магазины 0 19.07.2013 06:27
Применение Rookee в автоматическом продвижении 0pium Статьи 4 25.01.2013 12:19

Метки
a/b тестирование, конверсия, опыт, персонализация, посещаемость, сайт


Здесь присутствуют: 1 (пользователей: 0, гостей: 1)
 
Опции темы

Быстрый переход


Текущее время: 02:20. Часовой пояс GMT +3.