В мире цифрового маркетинга конкуренция жесткая. Каждая компания хочет создать маркетинговую стратегию с наивысшей ценностью — увеличение удержания клиентов, повышение удовлетворенности клиентов или архивирование других бизнес-целей. Однако идеальной маркетинговой стратегии, подходящей для всех клиентов, не существует. Вместо этого мы можем попытаться разработать улучшенную версию нашей маркетинговой стратегии. Вот почему в игру вступает A/B-тестирование.

В двух словах, A/B-тестирование — это эксперимент, который включает в себя случайное разделение вашей аудитории на две группы и сравнение двух версий стратегии, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Это традиционный и статистически проверенный метод принятия решений на основе данных.

Когда использовать A/B-тестирование

Представьте, что вы и ваш партнер какое-то время управляете интернет-магазином игрушек. Однажды ваш партнер выражает беспокойство по поводу цвета фона целевой страницы. Он считает, что текущий цвет неэффективно влияет на коэффициент конверсии посетителей (то есть на процент посетителей, покупающих товары).

  • В настоящее время используется (стратегия A): оранжевый
  • Предложение вашего партнера (Стратегия B): Желтый

Вы сразу понимаете, что A/B-тестирование — это хороший экспериментальный дизайн. Потому что относительно просто определить «победителя» или «проигравшего» на основе результатов измерения (то есть коэффициента конверсии каждой стратегии), демонстрируя, какая версия веб-сайта кажется посетителям наиболее привлекательной.

На следующем рисунке показан пример ситуации.

В чем проблема с A/B-тестированием

Результат A/B-тестирования подтверждает, что посетители веб-сайта на желтой целевой странице (стратегия B) имеют более высокий коэффициент конверсии в интернет-магазине. В результате вы решаете развернуть желтую целевую страницу для всех посетителей. Однако вскоре вы понимаете, что такой подход к тестированию требует затрат: при строго определенных точках начала и окончания А/В-тестирования половина трафика на весь период выделяется на более слабую стратегию А.

Разницу в затратах между выбором худшей стратегии А и наиболее идеального варианта (в данном случае стратегии Б) можно представить…