A/B testavimas produktų valdyme | Produktų valdymas #27

Kas yra A/B testavimas?

A/B testavimas, dar žinomas kaip padalijimo testavimas, yra metodas, leidžiantis palyginti dvi svetainės ar programėlės versijas, kad būtų galima patikrinti, kuri iš jų veikia geriau ir labiau patinka tiksliniams vartotojams. Tai yra vienas iš pagrindinių įrankių produktų valdyme, leidžiantis produktų vadovams priimti sprendimus remiantis duomenimis, o ne savo asmeniniais pageidavimais.

Šis metodas yra gana laiko reikalaujantis, nes reikia paruošti dvi skirtingas skaitmeninio produkto versijas testavimui, pavyzdžiui, programėles, kurios skiriasi sąsajos išdėstymu ar spalvomis. Tada atsitiktinai pasirenkama vartotojų grupė, kad pamatytų kiekvieną versiją. Ir galiausiai – kiekvienos versijos efektyvumas matuojamas pasirinktais vienetais, tokiais kaip konversijų skaičius. Ar verta stengtis dėl A/B testavimo?

Kodėl A/B testavimas yra svarbus?

A/B testavimas yra ne tik svarbus, bet ir būtinas šiuolaikiniame produktų valdymo pasaulyje. Pavyzdys? Vienas iš JK pirmaujančių internetinių paplūdimio atostogų pardavėjų “On the Beach” nusprendė atlikti A/B testus ir išryškinti 50 geriausių viešbučių, kuriuos klientai gali užsisakyti per jų svetainę. Jie pasirinko dvi žymėjimo kategorijas:

• „Mūsų pasirinkimas“, ir
• „Geriausiai parduodamas“.

Nepriklausomai nuo žymėjimo, jie užfiksavo papildomus 200 užsakymų šiuose viešbučiuose. Tačiau tai, kas daro šį testą ypač įdomų, yra testavimo rezultatų suskaidymas į naujus ir grįžtančius vartotojus. Nauji vartotojai labiau linkę rezervuoti viešbučius su „Geriausiai parduodamas“ žymėjimu. Grįžtantys vartotojai, kita vertus, linko prie viešbučių, pažymėtų kaip „Mūsų pasirinkimas“.

Todėl A/B testavimo metodas remia sprendimų priėmimą, remiantis vartotojų duomenimis, kas yra labai svarbu dinamiškame produktų valdymo pasaulyje.

Kaip efektyviai atlikti A/B testavimą?

A/B testų atlikimas reikalauja kruopštaus planavimo ir vykdymo. Pirmiausia reikia apibrėžti hipotezę, kurią norite išbandyti. Pavyzdžiui, jūsų hipotezė gali būti:

• “Geriausiai parduodamo žymėjimo naudojimas padidins šios parinkties pardavimus 30%,” arba
• “Jei naudosime oranžinį CTA mygtuką, pamatysime konversijų padidėjimą, nes daugelis kitų SaaS įmonių stebi geresnius rezultatus, kai naudoja oranžinius mygtukus, palyginti su kitomis spalvomis,” arba
• “Naujas antraštė padidins mygtuko paspaudimų rodiklį 5%.”

Be hipotezės sunku įvertinti rezultatus. Taip pat gerai iš karto apibrėžti sėkmės rodiklius, tokius kaip paspaudimų skaičius ar laikas, praleistas svetainėje, ir tada pasirinkti tinkamus įrankius ir metodologiją testui atlikti.

A/B testavimo įrankiai

Yra daug efektyvių įrankių, skirtų sėkmingiems A/B testams atlikti. Tinkamo pasirinkimas priklauso pirmiausia nuo testavimo masto, biudžeto ir išteklių. Pažvelkime į populiariausias sprendimus:

• Google Optimize – tai geras, nemokamas A/B testavimo įrankis iš Google, leidžiantis verslams testuoti įvairias savo svetainės versijas ir tada pritaikyti ją, kad suteiktų suasmenintą patirtį savo vartotojams.
• VWO – tai platforma, leidžianti svetainių savininkams atlikti A/B testus ir optimizuoti konversijas. Ji leidžia įmonėms gerinti vartotojų patirtį svetainėse, naudojamose kompiuteriuose, mobiliuosiuose įrenginiuose ir kituose prietaisuose. Ji siūlo tokias funkcijas kaip svetainių testavimas, pažangi segmentacija ir tikslinimas, pažangus sekimas ir ataskaitų teikimas, kelių svetainių ir subkonto valdymas, API prieiga ir integracijos. Didžiausias jos privalumas yra galimybė vykdyti kelis testus vienu metu.
• Omniconvert – tai svetainių optimizavimo įrankis, padedantis rinkodaros specialistams visame pasaulyje suprasti, segmentuoti, konvertuoti ir išlaikyti klientus, naudojant duomenis. Ji siūlo tokias funkcijas kaip A/B/n testavimas, svetainių personalizavimas, internetiniai tyrimai, pagal užsakymą sukurtos peržiūros, taip pat daugiaprietaisinių svetainių testavimas, pažangi segmentacija ir tikslinimas (Geo, Cookie, Custom JS ir kt.), ir pažangus sekimas bei ataskaitų teikimas.
• AB Tasty – tai programinės įrangos įmonė, specializuojanti A/B testavime, padedanti prekės ženklams kurti geresnę vartotojų patirtį ir atrasti naujas galimybes. Ji siūlo dvi platformas (AB Tasty ir Flagship by AB Tasty), kurios siekia perkurti, kaip rinkodaros, produktų ir techninės komandos kuria produktus (svetaines/programėles), leidžiančias lengvai įgyvendinti naujas funkcijas ir komunikaciją.

Dabar lieka tik analizuoti surinktus duomenis ir daryti išvadas. AI įrankiai gali palengvinti A/B testavimą, tačiau juos reikia naudoti labai atsargiai.

A/B testavimo iššūkiai

Nepaisant daugelio privalumų, A/B testavimas turi keletą iššūkių. Kai kurie iš jų yra:

• statistinės reikšmės trūkumas – tai yra, nepakankamai duomenų, kad rezultatas būtų statistiškai reikšmingas. Problemos sprendimas gali būti testavimo trukmės pailginimas arba tikslinės auditorijos išplėtimas,
• naujumo efektas – vartotojai gali teikti pirmenybę naujai versijai tik todėl, kad ji skiriasi,
• trukdantys kintamieji – tai neįprasti rezultatai, kurie atsiranda dėl sezoniško produkto populiarumo, atostogų ir kultūrinių renginių.

Raktas į šių iššūkių įveikimą yra suprasti jų pobūdį ir naudoti tinkamas strategijas, tokias kaip testavimo laikotarpių pailginimas, siekiant pasiekti statistinę reikšmę.

A/B testavimas vs. skaitmeninis produktų valdymas

A/B testavimas yra neatsiejama skaitmeninio produktų valdymo dalis. Jis įvedamas kiekviename produkto gyvavimo ciklo etape, pradedant koncepcijos etapu, kur jis padeda patvirtinti prielaidas ir hipotezes, iki optimizavimo etapo, kur jis padeda gerinti produkto KPI.

A/B testavimas taip pat remia produktų strategiją, padedant suprasti vartotojų poreikius ir pageidavimus, identifikuoti problemas ir galimybes, ir leisti nuolatinį produkto tobulinimą. Reguliarus testavimas yra raktas į geresnių produktų kūrimą, remiantis vartotojų duomenimis.

Jei tik pradedate įgyvendinti A/B testus savo skaitmeninio produkto valdyme:

• Pradėkite nuo mažų testų, pavyzdžiui, vieno UI elemento.
• Nustatykite realius tikslus, pvz., 5-10% konversijų padidėjimą. Nesperkite stebuklų.
• Analizuokite statistinius duomenis, o ne tik bendras įspūdžius.
• Neapsiribokite vienu testu. Traktokite A/B testavimą kaip savo darbo dalį.
• Dokumentuokite testų rezultatus, kad galėtumėte daryti išvadas ateityje.

Santrauka

A/B testavimas atlieka svarbų vaidmenį produktų valdyme. Jis ne tik padeda įmonėms suprasti, kas veikia, o kas ne, bet ir leidžia joms kurti geresnius produktus, remiantis duomenimis. Raginame jus eksperimentuoti su skirtingais savo produkto aspektais. Atminkite, kad net mažiausias pokytis teisinga linkme gali sukelti didelius rezultatus laikui bėgant.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.