Skip to main content

Nima uchun A/B testi va shaxsiylashtirish birgalikda yanada kuchliroq

Foydalanuvchi tajribasini yaxshilashning ikkita alohida yondashuvini aks ettirsa-da, ularning kombinatsiyasi bizneslar qo'ldan boy berishni istamaydigan eksponensial afzalliklarni taklif qilishi mumkin.

 

Yaniv Navot

 

CMO, Dinamik Rentabellik

Siz bilishingiz kerak bo'lgan narsalar:

  • A/B sinovlari va shaxsiylashtirish birlashtirilganda, har bir kishiga eng mos tajribani taqdim etish orqali foydalanuvchi tajribasini sezilarli darajada yaxshilaydi.
  • A/B testi ijodiy elementlarning eng yaxshi ishlaydigan variantlarini aniqlashga yordam beradi, shaxsiylashtirish esa tajribani individual mijozlarga moslashtiradi.
  • Ushbu yondashuvlarning birlashtirilishi jarayonlarni soddalashtiradi, natijalarni yaxshilaydi va mijozlar qoniqishini oshiradi.
  • Marketing mutaxassislari ushbu kuchdan A/B testlari uchun auditoriyalarni segmentlash, shaxsiylashtirish strategiyalarini sinab ko'rish va uzluksiz optimallashtirish uchun real vaqt rejimidagi ma'lumotlardan foydalanish orqali foydalanishlari mumkin.

A/B testi va shaxsiylashtirish ikkita alohida metodologiyani ifodalaydi. A/B testi asosiy biznes ko'rsatkichlarini, shuningdek, umumiy foydalanuvchi tajribasini yaxshilash uchun turli xil ijodiy elementlar, nusxalar, maketlar va hatto algoritmlar bilan tajriba o'tkazishga qaratilgan bo'lsa-da, shaxsiylashtirish eng mos tajribani individual mijozga o'z vaqtida moslashtirishga qaratilgan.

Yondashuv jihatidan tubdan farq qilsa-da, bu ikki strategiyani birlashtirish aslida eksponensial foyda keltirishi mumkin. Ushbu postda biz nima uchun bunday bo'lishini, shuningdek, jamoalar buni qanday amalga oshirishi mumkinligini ko'rib chiqamiz.

A/B testlarining cheklovlari

A/B testining asosiy g'oyasi oddiy:

Qaysi biri yaxshiroq ishlashini ko'rish uchun biror narsaning ikki (yoki undan ko'p) xil versiyasini taqqoslang va keyin eng maqbul umumiy tajriba uchun g'olibni barcha foydalanuvchilarga tarqating.

Shunday qilib, A/B sinovlari va CRO guruhlarining amaliyoti sayt, mahalliy ilova, elektron pochta yoki boshqa har qanday raqamli kanal bo'ylab turli sohalar va tajribalarni yaxshilash uchun barcha turdagi tajribalarni ishga tushirishga katta mablag 'sarflash va keyin vaqt o'tishi bilan konversiyalar va ma'lum KPI-larni bosqichma-bosqich oshirish uchun ularni doimiy ravishda optimallashtirishdan iborat edi.

Biroq, agar kompaniya juda ko'p trafik yaratmasa va tajriba o'tkazish uchun ulkan raqamli landshaftga ega bo'lmasa, eksperiment natijasi (qancha sinovlar yoki tajriba qanchalik katta va murakkab bo'lishidan qat'i nazar) ushbu jamoalarning ma'lumotlari nuqtai nazaridan maksimal rentabellikka erishadigan pasayish nuqtasi paydo bo'lishi mumkin.

Bu asosan A/B testlariga klassik yondashuv tashrif buyuruvchilarning afzalliklarining ikkilik ko'rinishini taqdim etishi va ko'pincha ularning shaxs sifatida kimligini belgilaydigan omillar va xatti-harakatlarning to'liq doirasini qamrab olmasligi bilan bog'liq.

Bundan tashqari, A/B testlari segmentning ko'pchilik afzalliklariga asoslangan umumlashtirilgan natijalarni beradi. Brend o'rtacha hisobda ko'proq daromad keltiradigan ma'lum bir tajribani topishi mumkin bo'lsa-da, uni barcha foydalanuvchilarga tarqatish turli xil afzalliklarga ega iste'molchilarning katta qismi uchun zararli bo'ladi.

Keling, bir nechta misollar bilan tushuntirib beray:

Agar men va Uorren Baffetning sof boyligi o'rtacha 117,3 milliard AQSh dollarini tashkil etsa, bizga ham xuddi shu mahsulotlarni tavsiya qilish mantiqan to'g'ri keladimi?

Ehtimol, yo'q.

Yoki erkaklar va ayollar mahsulotlarini sotadigan chakana sotuvchi eng yaxshi natija ko'rsatuvchi qahramon banner variantini aniqlash uchun o'z bosh sahifasida klassik A/B testini o'tkazishga qaror qilsa-chi, lekin ularning auditoriyasining 70% ayollar bo'lgani uchun ayollar varianti erkaklarnikidan ustun bo'lsa-chi?

Bu sinov ayollar qahramoni bayrog'ini butun aholiga qo'llashni anglatadi, ammo bu, albatta, to'g'ri qaror bo'lmaydi.

Sodda qilib aytganda:

  • Turli foydalanuvchi guruhlarini taqqoslash uchun foydalanilganda o'rtacha ko'rsatkichlar ko'pincha chalg'ituvchi bo'ladi
  • Har bir mijoz segmenti va foydalanuvchi uchun eng yaxshi natija ko'rsatuvchi o'zgarishlar
  • Natijalarga geografik joylashuv, ob-havo va boshqa kontekstual omillar ham ta'sir qilishi mumkin

Albatta, bu umumlashtirilgan natijalardan foydalanish uchun vaqt va joy yo'q degani emas. Masalan, agar siz yangi veb-sayt yoki ilova dizaynini sinab ko'rayotgan bo'lsangiz, turli foydalanuvchilar uchun o'nlab, yuzlab yoki hatto minglab UI variantlariga nisbatan o'rtacha eng yaxshi ishlaydigan bitta izchil UI ga intilish mantiqan to'g'ri keladi.

Biroq, sahifa dizayni, xabarlar, kontent, tavsiyalar, takliflar va boshqa ijodiy elementlarga "g'olib hamma narsani oladi" yondashuvini sodiqlik bilan qo'llash kunlari tugadi - va bu normal holat, chunki bu endi har bir foydalanuvchiga eng yaxshi variantni taqdim etmaslik bilan bog'liq shaxsiylashtirish imkoniyatlarini boy berishdan pul qolmaydi deganidir.

Shaxsiylashtirish orqali ko'proq dolzarblikni ochish

Shaxsiylashtirish - bu bugungi raqamli landshaftda kutilgan narsaga aylangan iste'molchilarning noyob xatti-harakatlari, afzalliklari va niyatlariga qarab sayt tajribasiga javob berish va uni moslashtirish haqida. Bu faqat mijozlar qoniqishi va sadoqatini oshirishi isbotlangan.

Va bu A/B testiga bog'liq bo'lmasa-da, shaxsiylashtirishning eng yaxshi amaliyoti A/B testining asoslariga asoslanganligi ajablanarli bo'lishi mumkin - yagona farq shundaki, ma'lum bir tajribaning qaysi versiyasi eng yaxshi ishlashini aniqlash o'rtacha darajada emas, balki auditoriya darajasida amalga oshiriladi.

Keling, shaxsiylashtirish kampaniyasida bu qanday ko'rinishga ega bo'lishining asosiy tuzilishini tahlil qilaylik. An'anaviy A/B testi kabi nazorat guruhi bilan taqqoslash uchun bir nechta o'zgarishlarga ega bitta tajribani kiritish o'rniga, biz turli auditoriyalarga qaratilgan bir nechta tajribalarni va har biri ichida eng yaxshi natijani aniqlash uchun A/B sinovidan o'tkazilishi mumkin bo'lgan bir nechta o'zgarishlarni yaratish orqali bir qadam oldinga boramiz.

Buni oddiy qoidaga asoslangan maqsadli yo'naltirish orqali amalga oshirish mumkin, bunda mijozlar safarini qo'lda dasturlashtirilgan qoidalar to'plamiga muvofiq moslashtirish uchun IF/Keyin mantiqdan foydalaniladi, jamoalar ushbu tajribalarni A/B sinovdan o'tkazishi, statistik ahamiyatga ega bo'lgandan so'ng natijalarini tasdiqlashi va keyin shunga mos ravishda takrorlashi mumkin.

Biroq, shaxsiylashtirish bo'yicha qarorlar qabul qilishni masshtablash borasida sun'iy intellekt va mashinani o'rganish muhim masalaga aylandi, chunki yuqoridagi stsenariy optimal dasturiy maqsadli qoidalarni aniqlash uchun har bir auditoriya segmentiga nisbatan har bir sinovdan o'tgan o'zgarishni batafsil o'lchash bilan ko'plab sinovlarni joylashtirishni o'z ichiga olgan ma'lumotlarga boy jarayonga aylanishi mumkin. Bu, shuningdek, ma'lum bir auditoriya uchun yaxshiroq ishlashi uchun aniqlangan muayyan o'zgarishlar uchun "yutqazgan" testlarni shaxsiylashtirish imkoniyatlariga aylantirishda ham foydalidir.

Ushbu ilg'or texnologiyalar auditoriya guruhlarini tanlash uchun eng mos kontentni taqdim etish maqsadida har bir trafik segmentidagi har bir o'zgarishning ishlashini real vaqt rejimida tahlil qiladi. Bundan tashqari, 1:1 shaxsiylashtirishni yaqinlikka asoslangan shaxsiylashtirish imkoniyatlari yordamida amalga oshirish mumkin, bu esa har bir kishini shaxsiylashtirilgan tavsiyalar, mahsulot takliflari va kontent bilan algoritmik ravishda moslashtirish uchun yaqinlik profilini yaratish jarayonidan foydalanadi.

Shaxsiylashtirishning bu darajasi kompaniyalarga o'zlarining marketing strategiyalari bilan yanada samaraliroq va maqsadli bo'lish imkonini beradi, shu bilan birga iste'molchilarni yanada nozik, mazmunli va dolzarb tarzda jalb qiladi.

A/B testlarini shaxsiylashtirish bilan birlashtirish

Agar siz A/B testi yoki CRO jamoasidan va shaxsiylashtirishga bag'ishlanganlardan ularning ishlarining o'ziga xos jihatlari haqida ko'proq so'rasangiz, ularning javoblari g'alati darajada o'xshashligini topasiz.

Quyidagi ko'zni ochuvchi diagrammani oling, u JD Sports | Personalization Pioneers tadbiri davomidagi Finish Line taqdimotida tasvirlangan (to'liq xulosa bu yerda):

Bu A/B testi va shaxsiylashtirishning ham ekanligini anglay boshlagan ko'plab boshqalar tomonidan ham qo'llab-quvvatlanadigan fikr:

  • Ijobiy mijozlar tajribasini yaratishga e'tibor qarating
  • Xuddi shu KPIlarga ta'sir ko'rsatish va ularni yaxshilashga intilamiz
  • Xuddi shu to'plangan bilimlardan foyda olishlari mumkin

Bundan tashqari, ko'pincha bu jamoalar bir xil ichki resurslar va hatto vositalarni talab qiladi! Shu sababli, A/B testlari va shaxsiylashtirish bo'shliqda yashamasligi, balki moslashtirilgan KPIlar bilan umumiy yo'l xaritasining bir qismiga aylanishi juda muhimdir.

Ikkalasining kombinatsiyasi nafaqat jarayonlar va operatsiyalarni soddalashtirishi, balki eksponensial natijalarni ham yaratishi mumkin, chunki u iste'molchilarning xatti-harakatlarini keng va aniqroq tushunish imkonini beradi.

Yaxshiroq natijalarga erishish uchun ularning birlashtirilgan kuchini marketing strategiyangizga qanday kiritishingiz mumkin:

1. Segmentga asoslangan A/B testi

Butun auditoriyangizda A/B testlarini o'tkazish o'rniga, auditoriyangizni umumiy xususiyatlarga asoslanib mazmunli segmentlarga ajrating (makrodan mikroga o'tish uchun mo'ljallangan Asosiy auditoriya yondashuvini sinab ko'ring). Keyin, ushbu segmentlarda A/B testlarini o'tkazing. Ushbu segmentlangan tajriba yondashuvi turli iste'molchilar xatti-harakatlarini yanada nozikroq tushunishni ta'minlaydi va tajribalarni ma'lum guruhlarga moslashtirishga yordam beradi.

Masalan, Synchrony ushbu segment uchun bannerdan ortiqcha harakatga chaqiruv tugmalarini olib tashlashni sinovdan o'tkazgan tajriba o'tkazish orqali yuqori niyatli foydalanuvchilar orasida arizalarni topshirish darajasini 4,5% ga oshirdi .

Tahlil natijalariga ko'ra, kompaniya bitta aniq foydalanuvchi interfeysi o'zgarishini payqadi - bannerdan "Videoni ijro etish" CTA tugmasini olib tashlash - yuqori niyatli foydalanuvchilarning chalg'itishining oldini oldi va ularga Synchrony'ning ko'plab xizmatlari haqida ko'proq ma'lumot olish imkonini berdi.

2. A/B testini shaxsiylashtirish strategiyalari

Qaysi shaxsiylashtirish strategiyalari eng yaxshi ishlashini aniqlash uchun A/B testidan foydalaning. Masalan, siz mahsulot tavsiya qilish algoritmlarini va ma'lum auditoriyalarga mo'ljallanganlari boshqalarga qaraganda yaxshiroq bosish yoki savatga qo'shish stavkalariga olib kelishini sinab ko'rishingiz mumkin.

3. Real vaqt rejimida strategiyaga moslashish

A/B testlaringizdan ma'lumotlarni to'plashda, ushbu ma'lumotlardan shaxsiylashtirish strategiyangizni doimiy ravishda optimallashtirish va takomillashtirish uchun foydalaning. Ushbu real vaqt rejimida moslashish iste'molchilar ehtiyojlarini qondirish uchun doimiy ravishda rivojlanib boradigan yanada dinamik va samarali marketing strategiyasini yaratish imkonini beradi.

Masalan, Build with Ferguson tavsiyalardan xaridlarni 89% ga oshirdi , bu dastlab auditoriyaga yo'naltirilgan strategiyani ( Rooted Personalization framework asosida) amalga oshirishdan boshlandi.

Jamoa turli tavsiya strategiyalarini sinab ko'rdi va oxir-oqibat uning "Iste'molchi" auditoriyasi segmenti shunga o'xshash xatti-harakatlar va qiziqishlarga ega boshqa foydalanuvchilar o'zaro aloqada bo'lgan tavsiya etilgan elementlar bilan ishlashga moyil ekanligini aniqladi.

Ushbu topilmalardan foydalangan holda, Build with Ferguson sayt bo'ylab tavsiyalarining samaradorligini optimallashtirdi va shuningdek, tavsiyalar bilan ishlaydigan foydalanuvchilar o'rtacha 13% ko'proq pul sarflashlarini va 2,4 ta ko'proq mahsulot sotib olishlarini aniqladi.

A/B sinovlari va shaxsiylashtirish – bir-birining tabiiy kengaytmalari

A/B testi tarixan eng yaxshi tajribani aniqlash bilan bog'liq bo'lib kelgan, shaxsiylashtirish esa auditoriya yoki individual darajada eng yaxshi tajribani taqdim etishga qaratilgan. Ikkalasi uchun ham vaqt va joy mavjud bo'lsa-da, ikkalasini birlashtirish mijozlar qoniqishi va biznesga sodiqlikni oshirishga olib kelishi mumkin - asosiy tajribalar shaxsiylashtirish orqali yanada dolzarbroq bo'ladi va A/B sinovlari orqali har bir strategiya uchun maksimal natijalar olinadi.

PS Ushbu ikki amaliyot qanday birlashishi haqida ko'proq ma'lumot olish uchun men sizga to'g'ri atribut konfiguratsiyalarini qanday o'rnatish, to'g'ri maqsadni tanlash, shaxsiylashtirish test natijalarini tahlil qilish va ularning har biri mazmunli natijalar berishiga ishonch hosil qilish kabi mavzularni qamrab oluvchi ushbu A/B test va optimallashtirish kursiniko'rib chiqishingizni tavsiya qilaman.