Skip to main content

რატომ არის A/B ტესტირება და პერსონალიზაცია უფრო ძლიერი ერთად

მიუხედავად იმისა, რომ მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესების ორ განსხვავებულ მიდგომას ასახავს, მათ კომბინაციამ შეიძლება შესთავაზოს ექსპონენციალური სარგებელი,

 

იანივ ნავოტი

 

CMO, დინამიური მოსავლიანობა

აი, რა უნდა იცოდეთ:

  • A/B ტესტირებას და პერსონალიზაციას, კომბინირებისას შეუძლია მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს მომხმარებლის გამოცდილება თითოეულ ინდივიდ
  • A/B ტესტირება ხელს უწყობს შემოქმედებითი ელემენტების საუკეთესო შესრულებითი ვარიაციების იდენტიფიცირებას, ხოლო პერსონალიზაცია
  • ამ მიდგომების კომბინაცია ამარტივებს პროცესებს, აძლიერებს შედეგებს და ზრდის მომხმარებელთა კმა
  • მარკეტოლოგებს შეუძლიათ გამოიყენონ ეს ძალა A/B ტესტირებისთვის აუდიტორიის სეგმენტირებით, პერსონალიზაციის სტრატეგიების ტესტირებით და რეალურ დროში

A/B ტესტირება და პერსონალიზაცია წარმოადგენს ორ განსხვავებულ მეთ მიუხედავად იმისა, რომ A/B ტესტირება ფოკუსირებულია სხვადასხვა შემოქმედებითი ელემენტების, ასლის, განლაგებისა და ალგორითმების ექსპერიმენტებზე, ასევე მომხმარებლის საერთო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად, პერსონალიზ აცია მიზნად ისახავს ყველაზე შესაბამისი გამოცდილება ინდივიდუალურ მომხმარებელ

მიუხედავად იმისა, რომ ფუნდამენტურად განსხვავდება მიდგომით, ამ ორი სტრატეგიის შერწყმა შეიძლება ამ პოსტში ჩვენ შევისწავლით, თუ რატომ არის ეს, ასევე როგორ შეუძლიათ გუნდებს ამის გაკეთება.

A/B ტესტირების შეზღუდვები

A/B ტესტირების წინაპირობა მარ ტივია:

შეადარეთ რაღაცის ორი (ან მეტი) სხვადასხვა ვერსია, რომ ნახოთ რომელი უკეთესად მუშაობს და შემდეგ გამარჯვებული ყველა მომხმარებლისთვის განათავსეთ ყველაზე ოპტიმალური საერთო

ამრიგად, A/B ტესტირებისა და CRO გუნდების პრაქტიკა იყო მნიშვნელოვანი ინვესტიცია ყველა სახის ექსპერიმენტის დასაწყებაში, საიტზე, მშობლიურ აპზე, ელექტრონულ ფოსტაზე ან ნებისმიერ სხვა ციფრულ არხზე სხვადასხვა სფეროებისა და გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.

თუმცა, თუ კომპანია არ წარმოქმნის უამრავ ტრაფიკს და არ გააჩნია უზარმაზარი ციფრული ლანდშაფტი, საიდანაც ექსპერიმენტის შემცირება შეიძლება მოხდეს შემოსავლის შემცირება, სადაც ექსპერიმენტის შედეგი (არ აქვს რამდენი ტესტი ან რამდენი დიდი და დახვეწილი იყოს ექსპერიმენტი) აღწევს მაქსიმალურ მოსავალს ამ გუნდების შედეგ

ეს დიდწილად უკავშირდება იმ ფაქტს, რომ A/B ტესტირების კლასიკური მიდგომა გთავაზობთ ვიზიტორთა პრეფერენციების ორობურ ხედს და ხშირად ვერ ახდენს ფაქტორებისა და ქცევის სრულ სპექტრს, რომლებიც განსაზღვრავენ

უფრო მეტიც, A/B ტესტები იძლევა განზოგადებულ შედეგებს სეგმენტის უმრავლესობის და მიუხედავად იმისა, რომ ბრენდმა შეიძლება იპოვოს კონკრეტული გამოცდილება საშუალოდ მეტი შემოსავლის მისაღებად, მისი განთავსება ყველა მომხმარებლისთვის ზიანს აყენებს სხვადასხვა პრეფერენციების მქონე მომხმარებელთა მნიშვნელოვან ნაწილს.

ნება მომეცით ილუსტრაცია რამდენიმე მაგალითით:

თუ ჩემი და უორენ ბაფეტის წმინდა ღირებულება საშუალოდ 117,3 მილიარდი აშშ დოლარი იყო, აზრი იქნება თუ არა იგივე პროდუქციის რეკომენდაცია?

ალბათ არა.

ან რა შეიძლება ითქვას, თუ საცალო ვაჭრობა, რომელიც ემსახურება როგორც მამაკაცის, ასევე ქალის პროდუქტებს, გადაწყვეტს კლასიკური A/B ტესტის ჩატარებას თავიანთ მთავარ გვერდზე, რათა გამოავლინოს საუკეთესო გმირის ბანერის ვარიაცია, მაგრამ რადგან მათი აუდიტორიის 70% ქალია, ქალთა ვარიაცია აღემატება

ეს ტესტი ვარაუდობს ქალთა გმირის ბანერის გამოყენებას მთელ მოსახლეობაზე, მაგრამ ეს ნამდვილად არ იქნება სწორი გადაწყვეტილება.

მარტივად რომ ვთქვათ:

  • საშუალოები ხშირად შეცდომაში შემყვანია, როდესაც გამოიყენება სხვადასხვა მომხმარებლის ჯგუფების შესადარებლად
  • საუკეთესოდ შესრულებული ვარიაცია იცვლება თითოეული მომხმარებლის სეგ
  • შედეგებზე ასევე შეიძლება გავლენა იქონიოს კონტექსტურმა ფაქტორებმა, როგორიცაა გეო, ამინდი და სხვა

ეს არ ნიშნავს, რა თქმა უნდა, რომ არ არსებობს დრო და ადგილი უფრო განზოგადებული შედეგების მისაღებად. მაგალითად, თუ თქვენ ტესტირებდით ახალ ვებსაიტის ან აპის დიზაინს, აზრი იქნება მიზნად ისახოთ ერთი თანმიმდევრული ინტერფეისი, რომელიც საუკეთესოდ მუშაობდა საშუალოდ ათობით, ასობით ან თუნდაც ათასობით ინტერფეისის ვარიაციით

თუმცა, გვერდის განლაგების, შეტყობინებების, კონტენტის, რეკომენდაციების, შეთავაზებების და სხვა შემოქმედებითი ელემენტების მიმართ „გამარჯვებული“ მიდგომის ერთგულად გამოყენების დღეები დასრულდა - და ეს კარგია, რადგან ფული აღარ დარჩება თითოეულ მომხმარებელს საუკეთესო ვარიაციის არ მიწოდებასთან.

პერსონალიზაციასთან უფრო დიდი აქტუალურობის

პერსონალიზაცია ეხება საიტის გამოცდილების მომხმარებლებისთვის რეაგირებას და მორგებას, რაც დამოკიდებულია მათი უნიკალურ ქცევაზე, პრეფერენციებსა და განზრახვაზე, რაც მოლოდინი გახდა დღევანდელი ცი დადასტურებულია, რომ მხოლოდ ეს ზრდის მომხმარებელთა კმაყოფილებას და ლო იალ

და მიუხედავად იმისა, რომ სულაც არ არის დამოკიდებული A/B ტესტირებაზე, შეიძლება გასაკვირი იყოს, რომ პერსონალიზაციის საუკეთესო პრაქტიკა ეფუძნება A/B ტესტირების საფუძვლებს - ერთადერთი განსხვავება ისაა, რომ კონკრეტული გამოცდილების რომელი ვერსია საუკეთესოდ მუშაობს, კეთდება აუდ

მოდით დავადგინოთ ძირითადი სტრუქტურა იმისა, თუ როგორ გამოიყურება ეს პერსონალიზაციის კამპანიის ფარგლებში. იმის ნაცვლად, რომ შევიტანოთ ერთი გამოცდილება მრავალი ვარიაციით საკონტ როლო ჯგუფ თან შესადარებლად, ტრადიციული A/B ტესტის მსგავსად, ჩვენ კიდევ უფრო წინ მივდივართ სხვადასხვა აუდიტორიაზე მიმართული მრავალი გამოცდილების შექმნით და თითოეულში მრავალი ვარიაცია, რომელიც შეიძლება A/B ტესტირდეს საუკეთესოდ მუშა

ეს შეიძლება გაკეთდეს მარტივი წესებზე დაფუძნებული მიზნით, რომელიც იყენებს თუ შემდეგ ლოგიკას მომხმარებლის მოგზაურობის მორგებისთვის ხელით დაპროგრამებული წესების შესაბამისად, გუნდებს შეუძლიათ A/B შეამოწმონ ეს გამოცდილება, დაადასტურონ თავიანთი შედეგები სტატის ტიკ ური მნიშვნელობის მიღწევისას და შემდეგ შესაბამისად განმეორებენ

ამასთან, AI და მანქანური სწავლება გახდა მაგიდის ფონზე, როდესაც საქმე ეხება პერსონალიზ აციის გადაწყვეტილების მიღებას, რადგან ზემოთ მოცემული სცენარი შეიძლება გახდეს მონაცემებით მრავალ ტესტის განლაგებას თითოეული აუდიტორიის სეგმენტის მიმართ ოპტიმალური პროგრამული მიზნის წესების დასადგენად. ეს ასევე სასარგებლოა „დაკარგვის“ ტესტების პერსონალიზაციის შესაძლებლობებად გადაქცევაში, რომელიც გამოვლენილია კონკრეტული აუდიტორიისთვის უკეთესი

ეს მოწინავე ტექნოლოგიები ანალიზებენ თითოეული ვარიაციის შესრულებას ყველა ტრაფიკის სეგმენტში რეალურ დროში, რათა ემსახურებონ ყველაზე შესაბამისი შინაარსი გარდა ამისა, 1:1 პერსონალიზაცია შეიძლება განხორციელდეს აფ ინიტეტზე დაფუძნებული პერსონალიზაციის შესაძლ ებლობებით, რომლებიც იყენებენ აფინიტურობის პროფილირების პროცესს, რათა თითოეული ადამიანი ალგორითმურად შეესაბამება პერსონალიზებულ რეკომენდაცი

პერსონალიზაციის ეს დონე საშუალებას აძლევს კომპანიებს უფრო ეფექტური და მიზნობრივი იყვნენ თავიანთი მარკეტინგული სტრატეგიით, ხოლო მომხმარებლებს უფრო ნიუანსური, მნიშვნელოვანი და შესაბამისი გზით

A/B ტესტირების დაკავშირება პერსონალიზაციას

თუ A/B ტესტირებას ან CRO გუნდს და პერსონალიზაციას ე ძღვნებათ მეტი იმის შესახებ, თუ რა სპეციფიკა მოიცავს მათი მუშაობის სპეციფიკას, მათი პასუხები საშინლად მსგავსია.

გადაიღეთ თვალის გახსნელი დიაგრამა ქვემოთ, რომელიც გამოსახულია JD Sports | დასრულების ხაზის მთავარი გამოხატვის დროს პერსონალიზ აციის პიონერების ღონისძიების დროს (სრული რეზ იუმე აქ):

ეს არის განწყობა, რომელსაც იზიარებს ბევრი სხვა, ვინც იწყებს აცნობიერებას, რომ A/B ტესტირება და პერსონალიზაცია:

  • გააზიარეთ ყურადღება მომხმარებელთა პოზიტიური გამო
  • ცდილობენ გავლენა მოახდინონ და გააუმჯობესონ
  • შეუძლია ისარგებლოს იგივე შეგროვებული სწავლებ

გარდა ამისა, ხშირად, ამ გუნდებს სჭირდებათ იგივე შიდა რესურსები და ინსტრუმენტებიც სწორედ ამიტომ ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ A/B ტესტირება და პერსონალიზაცია არ იცხოვრონ ვაკუუმში და ამის ნაცვლად, გახდეს საერთო საგზაო რუკის ნაწილი შეთანხმებული KPI-ებით.

ამ ორის კომბინაციას შეუძლია არა მხოლოდ გაამარტივოს პროცესები და ოპერაციები, არამედ ექსპონენციალური შედეგების გამომუშავება, რადგან ის საშუალებას იძლევა მომხმარებელთა ქცევის ფართო და

აი, როგორ შეგიძლიათ ჩართოთ მათი კომბინირებული ძალა თქვენს მარკეტინგულ სტრატეგიაში უკეთესი შედეგ

1. სეგმენტზე დაფუძნებული A/

იმის ნაცვლად, რომ შეასრულოთ A/B ტესტები თქვენს მთელ აუდიტორიაზე, გაყავით თქვენი აუდიტორია მნიშვნელოვან სეგმენტებად საერთო მახასიათებლების საფუძველზე (სცადეთ პირველ ადი აუდიტორიების მი შემდეგ, შეასრულეთ A/B ტესტები ამ სეგმენტებზე. ამ სეგმენტირებულ ექსპერიმენტულ მიდგომას შეუძლია უზრუნველყოს სხვადასხვა მომხმარებელთა ქცევის უფრო ნიუანსური გაგება და დაეხმაროს

მაგალითად, Synchrony-მ გაზარდა განაცხადის წარდგენის მაჩვენებელი 4.5%-ით მაღალი განზრახვის მქონე მომხმარებლებს შორის ამ სეგმენტისთვის ექსპერიმენტის ჩატარებით, რომელიც შეამოწმა ბანერიდან ექსტრაორდინალური მოქმედებისკენ მოწოდების ღილაკების ამოღება.

ანალიზის შედეგად, კომპანიამ შენიშნა ერთი კონკრეტული UX ცვლილება - „Play Video“ CTA ღილაკის ამოღება მისი ბანერიდან - შეაჩერა მაღალი განზრახვის მომხმარებლების გაფრთხილება, რაც მათ საშუალებას აძლევს რეალურად გაეცნონ მეტი Synchrony-

2. A/B ტესტის პერსონალური სტრატეგიები

გამოიყენეთ A/B ტესტირება, რათა დადგინდეს, რომელი პერსონალიზაციის სტრატეგიები მუშაობს საუკეთესოდ. მაგალითად, შეგიძლიათ შეამოწმოთ პროდუქტის რეკომენდაციების ალგ ორითმები და იწვევს თუ არა ის, რომლებიც მიზნად ისახავს გარკვეულ აუდიტორიას, უკეთეს დაწკაპუნების ან კალ

3. რეალურ დროში სტრატე

თქვენი A/B ტესტებიდან მონაცემების შეგროვებისას გამოიყენეთ ეს ინფორმაცია თქვენი პერსონალიზაციის სტრატეგიის უწყ ვეტი ოპტიმიზაციისა და დახვეწისთვის. ეს რეალურ დროში ადაპტაცია იძლევა უფრო დინამიურ და ეფექტურ მარკეტინგულ სტრატეგიას, რომელიც მუდმივად ვითარდება

მაგალითად, Build with Ferguson— მა ამით გამოიღო რე კომენდაციებიდან შესყიდვების 89% -იანი ზრდა, რაც პირველ რიგში დაიწყო აუდიტორიის პირველ რიგში სტრატეგიის განხორციელებით (ფუძნებული პერსონალიზაციის

გუნდმა გამოსცადა სხვადასხვა რეკომენდაციების სტრატეგია და საბოლოოდ აღმოაჩინა, რომ მისი „მომხმარებელთა“ აუდიტორიის სეგმენტი მიდრეკილებდა რეკომენდირებულ ნივთებს, რომლებთანაც

ამ დასკვნების გამოყენებით, Build with Ferguson— მა ოპტიმიზირა თავისი რეკომენდაციების შესრულება საიტზე და ასევე აღმოაჩინა, რომ მომხმარებლები, რომლებიც ურთიერთქმედებენ რეკომენდაციებთან, ხარჯავენ 13% -ით

A/B ტესტირება და პერსონალიზაცია - ერთმანეთის ბუნებრივი გაფართოება

A/B ტესტირება ისტორიულად ეხებოდა საერთო საუკეთესო გამოცდილების განსაზღვრას, ხოლო პერსონალიზაცია მიზნად ისახავს საუკეთესო გამოცდილების უზრუნველ და მიუხედავად იმისა, რომ ორივესთვის დრო და ადგილი არსებობს, ამ ორის შერწყმა შეიძლება გაიზარდოს მომხმარებელთა კმაყოფილება და ბიზნესისთვის ლოიალობა - ძირითადი გამოცდილება უფრო აქტუალურია პერსონალიზაციის გზით და მაქსიმალური შედეგები მიიღება თითო სტრატეგიის

P.S. დამატებითი ინფორმაციისთვის, თუ როგორ ხდება ეს ორი პრაქტიკა, გირჩევთ გაეცნოთ A/B ტესტირების & ოპტიმი ზაციის კურსს, რომელიც ეხება ატრიბუციის სწორი კონფიგურაციების დაყენებას, სწორი მიზანი, გაანალიზოთ პერსონალიზაციის ტესტის შედეგები და უზრუნველყოთ თითოეული მნიშვნელოვანი შედეგები.