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如何最好地使用A / B测试和个性化

《如何最好地使用A / B测试和个性化》

如果你问大多数营销人员,他们会告诉你A / B测试个性化是两个完全不同的事情。 我恭敬地不同意,我认为这种分歧是如何最好地一起使用它们的根本原因。

我们作为增长/绩效营销人员对结果负责,通常以转化,新客户或收入来衡量。 每个营销人员都希望获得更高的转换率,而A / B测试和个性化只是推动更多转化的两种方式。

尽管如此,大多数营销人员将测试和个性化视为独立的努力,事实上,它们最好一起应用。 了解这一点后,您可以从转化率优化工作中获得更多收益。

为什么以及何时应该使用A / B测试和个性化

A / B测试和多变量测试(MVT)通常用于查找显示所有用户的单个性能最佳的页面(或一组页面)。 如果您只能向访问者显示您网站的一个版本,则此方法很有意义。

例如,如果您想在两个注册流之间做出决定,每个注册流都建立在一个单独的技术堆栈上,并希望在一个技术堆栈中选择最佳流程,那么这些测试技术非常有用。

个性化是关于定制体验

A / B测试有效地测试一个想法与另一个想法,并找出平均更好的想法。

个性化允许您根据受众的不同背景和兴趣提供适合您网站的不同版本。 拥有多个版本的网站可让您“消除”对您的消息的“平均化”,并为每位访问者提供效果更佳的变体。 尽管如此,Clearhead去年发现只有17%的在线零售商有为客户开发个性化体验的途径,其他垂直行业也可以找到类似的故事。

许多营销人员已经在没有完全意识到的情况下对其网站进行个性化设 例如,如果您为不同的受众群体或广告系列设置了单独的目标网页,那么您就是在个性化您的网站。

正确应用后,个性化将始终提供比向所有用户显示的单个页面更好的结果。

为什么? 为每个细分受众群提供最佳表现体验比提供最佳平均表现者效果更好。 此表说明了这是如何工作的:

但是,您可能会问:“我如何知道我的网站的哪些变体可以用于我的哪些细分受众群?”答案是同时进行个性化和A / B测试。

您可以通过向每个预定义的细分市场展示适合他们的体验并了解您所展示的体验对他们来说是正确的体验来充分利用这两者。

如何结合A / B测试和个性化以获得更好的结果

而不是完全分开,A / B测试和个性化就像巧克力和花生酱一样。 当你进行个性化时,你应该有一种测试心态,这是我今天看到大多数营销人员的心态转变。

您可以使用A / B测试工具测试潜在的个性化设置,方法是为每个细分受众群设置受众群体,然后在该受众群体中进行A / B测试。

为此,首先根据您拥有的数据预定义每个目标细分。 然后创建与此定义匹配的受众。 然后为每个段创建A / B测试。

对于每个A / B测试,分配相应的受众,确保仅显示该段。 然后,您将找到显示此细分的最佳页面(A或B)。 最流行的A / B测试工具具有此功能。

基于规则的个性化

您还可以通过在段内运行A / B测试在基于规则的个性化工具中进行设置。 为此,您需要设置一系列规则来定义特定细分和/或上下文的定位。 然后在每个规则中激活A / B测试。 此测试仅向有资格查看此规则的访问者显示。

最流行的个性化工具在规则中提供A / B测试,以便您可以找到显示每个细分的最佳页面(A或B)。

在这两种方法中,您将找到展示每个细分市场的单一最佳体验,从而为每个人展示最佳平均表现体验带来更好的表现。 实际权衡与A / B测试是创建更多版本的网站(并获得批准)所需的时间和精力,以换取更高的转换率。

在规模上结合测试和个性化

那些从不满足,总是想要做得更好的人应该问“有没有一种可扩展的方法可以更快地将两者结合在一起?”答案是肯定的,这种方法称为预测性个性化。

实际上,我们今天阅读的所有个性化都是基于规则的,这意味着每个个性化都要求我们的营销人员制定一条规则,“对于符合此配置文件并以这种方式行事的访问者,向他们展示这种体验。”

预测性个性化为这种方法增加了自动化。

想象一下,机器会实时自动发现细分,同时测试许多想法,并向每个访客展示最有可能导致他们在那一刻转换的定制体验。

这种方法有两个有意义的含义:首先,当您改变营销工作时,向每位访客展示的正确体验可能会随着时间的推移而发生变化。 通过A / B测试,我们都很容易受到这种现实风险的影响,而且如果不经常重新测试,就很难知道它正在发生。

通过预测性个性化,机器可以持续观察和调整当时的最佳体验。 从我们和竞争对手的营销工作变化来看,我们面向未来。

后续含义是测试不会结束。 测试产生具有统计意义的结果,以及我们可以在我们的营销工作中采取行动的见解。 如果正确的答案发生变化,我们会让测试继续运行。 这也是我今天看到大多数营销人员的心态转变。

与基于规则的个性化相比,实际的权衡并不是事先知道单个访问者将看到哪个版本的站点(从您已经祝福的版本中),以换取更高的性能并同时测试许多想法。

您可以同时从A / B测试和个性化中获得最佳效果,同时将大量优化的死记硬件任务卸载到机器上。 您可以花更多的时间来了解您的潜在客户,并设计出让潜在客户转型的新方法。

那么你什么时候使用哪种技术? 我建议:

A / B测试和行动个性化的例子:编钟

Chime是一家在线银行,旨在通过消除不必要的费用帮助会员实现财务健康。 他们提供移动应用程序,让会员控制支出,并通过自动化帮助会员形成健康的储蓄习惯。 Chime的精益,经验丰富,数据驱动的营销团队希望推动更多新客户注册。

他们首先关注使用预测性个性化的页面上的一些经验。 在他们最初的头脑风暴的一周内,他们创建了八个标题,两个新的正文内容,以及一个新的视频,在他们的主页上进行测试,每天可以看到数千页的页面浏览量。 总之,这些想法意味着Chime正在测试他们主页的54个不同版本。

Chime的初始预测个性化测试

初始标题测试的示例。

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Chime首席执行官兼联合创始人Chris Britt的概述视频。

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新的身体副本和图像。

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编钟的初步结果

六周后,他们看到了8%的升力。 怎么样? 根据预测个性化系统对该访问者的了解,每个访问者自动插入数百万个可能的段中的一个。

通过观察访客行为,系统了解了标题,正文和视频的哪些组合对每个细分最佳。 几小时后,系统就开始更频繁地展示性能更高的组合。

第二轮变奏曲

虽然8%的提升对业务有利,但团队想要更多,并且在工作效果上加倍。

他们尝试了新的英雄摄影,另一个视频和基于他们看到的与迄今为止大多数访客产生共鸣的新身体副本。 这些想法使他们的主页测试最多216页版本。

以产品为中心的图像显示英雄模块中的Chime应用程序。

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第二个视频侧重于自动节省。

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不同的图像和身体复制。

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四周之后,与一个永久性地看到基本Chime网站的坚持组相比,Chime通过他们的主页获得了新客户获得79%的提升。

通过预测性个性化进行测试

除了性能提升之外,Chime将测试和个性化相结合的方法使他们对客户的偏好有了一些有价值的见解。

例如,他们发现设备类型,时间和地理位置都是访问者的重要个性化维度。

下面的示例显示了最佳的整体标题和图像组合,“银行业务非常棒。”这是所有用户在Chime运行一系列A / B测试时会看到的单页。

然而,通过识别现场消息“毫不费力地自动保存”对这些用户更好地执行,预测性个性化使他们在移动设备上的使用量增加了23%。

同样,Chime通过个性化地理位置可以产生17%的提升,并且通过根据一天中的时间定制标题来提升30%。

分割测试结果之前已经为其他人带来了成果 ,并且预测性个性化工具使该过程自动化。

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Chime通过尽早测试一些想法, 首先关注建立动力 。 他们学习了什么有效,然后翻倍于高绩效的想法,迅速推动材料提升。

在这种情况下,没有个性化的A / B测试会花费更长的时间并且会在桌面上留下很多钱。

A / B测试和个性化行动的第二个例子:Perkville

Perkville是一个一体化的推荐和奖励计划,可帮助企业提高客户忠诚度并增加收入。 该公司希望为其客户的业务增加客户推荐量。 他们决定首先关注优化他们的推荐页面,其中包括一个表格,供希望推荐朋友完成的成员使用。

Perkville的基本会员推荐表(无变更)。

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发送推荐页面上的每日页面浏览量相对较低(每天

最初,该公司专注于他们的推荐页面上的三种体验进行测试:
1.个性化行动呼吁
2.简化表格(测试标题和其他变化)
3.改变社交链接的外观和顺序

测试示例

Perkville测试了对现有表格的更改,包括预先填写“发送备注”字段,该字段允许引荐人向收件人添加个人备注。 他们还测试了表格顶部的标题和信息。

使用offer重新填充“发送备注”。

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简化标题。

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Perkville还在表格底部的“发送”按钮中测试了号召性用语的多种变体,包括“分享爱情”,“告诉你的朋友”,以及“如果他们接受,则分享并获得x分。

结果

在开始初始测试五周后,Perkville从预测性个性化测试中看到了以下结果。

总体结果:

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改善:42.5%
统计意义:> 99%

行动呼吁结果:

  • 最佳表现者: “分享爱情”
  • 最佳表演者(桌面设备): “告诉你的朋友”
  • 最佳表现者(平板电脑设备): “分享并获得117积分,如果他们接受”

如果Perkville在没有个性化的情况下使用过A / B测试,那么他们就会向所有用户提供“分享爱”号召。 相反,通过预测性个性化将A / B测试与个性化相结合,Perkville自动优化每个访客的号召性用语,提供更多转换。 Perkville发现,性能最佳的号召性用语设备类型不同,正如Peep所建议的那样,在进行A / B测试时可能会发生这种情况。

这些自动优化结合了A / B测试和个性化,可以提供更好的整体效果,同时还可以获得有关哪些变体表现最佳的有用见解。

结论

并非所有金融服务和SaaS公司都能够做到Chime和Perkville所做的事情。 对于那些一次只能拥有单个版本页面的人来说,没有个性化的A / B测试很可能是推动增量转换的正确方法。 但是,结合您的A / B测试和个性化工作通常会产生更好的结果,因此我认为在您尝试为您的公司提高转换率时,值得考虑。

A / B测试和个性化通常被视为完全独立的努力。 我希望我已经说服你,他们真的是两种转换优化工具,最好一起使用,以最大限度地提高您今天的业务效果。

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