1. Миф № 1: Вы можете положиться на свои инстинкты
2. Миф № 2: это работает в любой ситуации
3. Миф № 3: Все тестовые ситуации одинаковы
4. Миф № 4: Каждое изменение должно быть проверено таким образом
5. Миф № 5: Оптимизация = Сплит-тестирование
6. Миф №6. Многомерное тестирование лучше, чем A / B-тестирование

Мир онлайн разделен на две части относительно способов тестирования «рынка» - некоторые открыты для проведения всевозможных экспериментов, а некоторые совершенно неохотно относятся к этому. Однако те, кто выбирает путь сплит-тестирования , знают, что это верный способ принимать правильные решения на основе защищенных данных.

Как и многие другие вещи в этом мире, сплит-тестирование - или «метод A / B-тестирования» - оказалось окруженным всевозможными фактами - некоторые из них были правдой, а другие - не очень. Когда кто-то говорит о сплит-тестировании, он думает о методике, с помощью которой он может оптимизировать коэффициент конверсии конкретного сайта. Это очень популярный метод среди маркетологов, потому что результаты видны очень быстро.

Особенно из-за эффективности техники, многие истории успеха начали появляться. Однако, как и в любой хорошей вещи, он обладает определенными нюансами.

К сожалению, не все маркетологи знают (или заботятся о) разделенное тестирование. Будь они слишком заняты отправкой электронной почты, написанием обновлений в социальных сетях или разработкой целевой страницы, они не тратят время на проведение эксперимента.

Проблема в том, что существует множество мифов, мешающих маркетологам принимать решения на основе данных. Вот шесть мифов о раздельном тестировании, которые вы, вероятно, слышали снова и снова.

Миф № 1: Вы можете положиться на свои инстинкты

Одна из самых больших ошибок, которую делают маркетологи, заключается в том, что они считают, что достаточно знать потребности и желания ваших клиентов, чтобы принимать точные решения. Однако даже самый опытный маркетолог может иногда ошибаться. Конечно, после многих лет экспериментов вы лучше знаете, чего хочет ваша аудитория, но инстинкты не должны быть единственным фактором, который определяет ваши решения.

Миф № 2: это работает в любой ситуации

Другое распространенное заблуждение о тестах A / B состоит в том, что они работают каждый раз. Сплит-тестирование действительно выдает результаты каждый раз, но результаты не всегда являются окончательными, и это из-за низкой планки, установленной для минимального трафика. Другими словами, если размер выборки слишком мал, то тест может оказаться незначительным со статистической точки зрения. Кроме того, этот вид тестирования должен проводиться в течение длительных периодов времени для достижения оптимальных результатов.

Миф № 3: Все тестовые ситуации одинаковы

Было бы огромной ошибкой полагать, что то, что оказалось успешным в одном сценарии, применимо и к следующему. Хотя некоторые меры могут оказаться успешными для других маркетологов, лечение следует тестировать индивидуально, а не принимать как должное. Различия, с которыми можно столкнуться, могут относиться к таким вещам, как не похожие акции и продукты, аудитория, маркетинговые воронки и трафик. Несомненно, предпочтительным вариантом является сочетание помощи из плана другого маркетолога с личными навыками и знаниями.

Миф № 4: Каждое изменение должно быть проверено таким образом

Эта идея не может быть дальше от истины. Хотя в имеющейся информации об этом виде тестирования говорится, что таким способом можно протестировать все - от изображений до цвета кнопок, некоторые из них - пустая трата времени. Вы не можете ожидать, что будете тестировать группу людей точно так же, как другие, которые были до вас, поэтому результаты не могут быть такими же.

Миф № 5: Оптимизация = Сплит-тестирование

Опять не так. Оптимизация коэффициента конверсии - это способ использования анализа данных и исследований, проводимых для улучшения качества обслуживания клиентов. Сплит-тестирование является лишь одним из способов периодической проверки стратегий оптимизации. Есть много других тактик, чтобы сделать это там.

Действительно, сплит-тестирование очень привлекательно из-за сильных отзывов и довольно низкой стоимости. Естественно, это вызвало большую популярность. Однако та же самая популярность принесла с собой облако путаницы в терминах.

Миф №6. Многомерное тестирование лучше, чем A / B-тестирование

Начнем с того, что оба метода являются очень хорошими способами для принятия обоснованных маркетинговых решений на основе данных. Их цели, однако, совершенно разные.

Вы используете MVT, чтобы увидеть эффективность многочисленных комбинаций элементов в разных процедурах. Сплит-тестирование полезно, когда вы хотите протестировать только один элемент в определенном количестве различных обработок.

мир поисковой оптимизации заполнен всевозможными сплит тестирование и метрики мифы и заблуждения. Тем не менее, его результаты всегда доказывают свою ценность.

Похожие

Комментарии