13 Dumme A / B-testfeil som sløser med tiden din

11 hacker for å øke besøkende gjennomsnittlig tid brukt på nettstedet

Spilder du tiden med A / B-testing? Mange bedrifter gjør A / B-testfeil som koster dem tid og penger de ikke har råd til, fordi de ikke forstår hvordan A / B-tester er og hvordan de kjøres riktig.

A / B-testing er en fantastisk måte å forbedre konverteringene dine, for enhver bedrift. Vi har sett at Jared Ritchey-kunder bruker delt testing for å enkelt få mer salgskvalifiserte kundeemner, øke e-postlisten, og til og med øke konverteringer med 1500%.

MEN hvis du lager en av de vanlige deltestestfeilene som er oppført nedenfor, kan dine deltestester gjøre mer skade enn godt. Qubit sier at dårlig gjort delte tester kan få bedrifter til å investere i unødvendige endringer, og kan til og med skade deres fortjeneste.

Sannheten er at det er mye mer å A / B-testing enn bare å sette opp en test. Hvis du virkelig vil se forbedringene som delt testing kan bringe, må du kjøre testene på den riktige måten, og unngå feilene som undergraver resultatene dine.

I denne artikkelen vil du oppdage A / B-testfeilene som mange bedrifter gjør, slik at du kan unngå dem, og lær hvordan du bruker delt testing, HØYRE måten for å oppdage de skjulte strategiene som kan skyte opp konverteringene dine.

La oss komme i gang!

1. Split Testing the Wrong Page

Et av de største problemene med A / B-testing er å teste feil sider. Det er viktig å unngå å kaste bort tid, ressurser og penger med meningsløs deltesting.

Hvordan vet du om du skal kjøre en deltest? Hvis du markedsfører en bedrift, er svaret enkelt: de beste sidene for å dele test er de som gjør en forskjell for konverteringer, og resulterer i flere kundeemner eller mer salg.

Hubspot sier at de beste sidene for å optimalisere på et hvilket som helst nettsted er de mest besøkte sidene:

  • Hjemmeside
  • Om side
  • Kontakt side
  • Blogg side

Produktsider er spesielt viktige for eCommerce-nettsteder for å teste, spesielt dine bestselgende produkter.

Med andre ord, hvis en side ikke er en del av markedsførings- eller salgstragten din, er det lite poeng i å teste det (med mindre du vil legge det til disse togene).

Hvis du gjør en endring, påvirker ikke bunnlinjen, fortsett og test en side som vil øke inntektene dine i stedet.

2. Å ha en ugyldig hypotese

En av de viktigste A / B-testfeilene som skal unngås, har ikke en gyldig hypotese.

Hva er en A / B test hypotese? En A / B-test hypotese er en teori om hvorfor du får bestemte resultater på en nettside, og hvordan du kan forbedre disse resultatene.

La oss bryte dette ned litt mer. For å danne en hypotese må du:

  • Trinn 1: Vær oppmerksom på om folk konverterer på nettstedet ditt. Du får denne informasjonen fra analysesoftware som sporer og måler hva folk gjør på nettstedet ditt. For eksempel vil dette fortelle deg om folk klikker på handlingen din, logger deg på nyhetsbrevet eller fullfører et kjøp.
  • Steg 2: Spekulere om hvorfor visse ting skjer. Hvis folk for eksempel kommer fram på destinasjonssiden din, men ikke fyller ut et skjema for å ta tak i ledemagneten din, eller siden har en høy avkastningsfrekvens, så er det kanskje feil på handlingen.
  • Trinn 3: Kom opp med noen mulige endringer som kan føre til mer oppførsel du vil ha på en bestemt side. For eksempel, i scenariet ovenfor, kan du teste en annen versjon av samtalen til handling.
  • Trinn 4: Trene hvordan du vil måle suksess, slik at du sikkert vet om en bestemt endring gjør en forskjell for konverteringer. Dette er en viktig del av A / B-testhypotesen.

Slik kan du sette alt sammen sammen med vårt tidligere eksempel:

  • observasjon: Vi ser at selv om det er mye trafikk til vår ledende magnets destinasjonsside, er konverteringsfrekvensen lav, og folk registrerer seg ikke for å få blymagneten.
  • Mulig årsak: Vi tror at dette er fordi anropet til handling ikke er klart nok.
  • Foreslått reparasjon: Vi tror vi kan fikse dette ved å endre teksten på Call to Action-knappen for å gjøre den mer aktiv.
  • Mål: Vi vet at vi har rett hvis vi øker registreringene med 10% i måneden etter å gjøre endringen.

Vær oppmerksom på at du trenger alle elementene for en gyldig hypotese: observere data, spekulere om grunner, komme opp med en teori for hvordan å fikse det, og måle resultatene etter å ha implementert en løsning.

3. Split testing for mange elementer

Her er en av de viktigste A / B-testfeilene mange mennesker gjør: prøver å dele testen for mange elementer samtidig.

Det kan virke som å teste flere sideelementer samtidig sparer tid, men det gjør det ikke. Hva som skjer er at du aldri vet hvilken endring som er ansvarlig for resultatene.

Vi vil nok nevne det noen ganger fordi det er så viktig: delt testing betyr å endre ett element på en side og teste det mot en annen versjon av det samme elementet, som illustrert her:

I det øyeblikket du endrer mer enn ett element om gangen, trenger du en flervariant test, forklart i detalj i vår sammenligning av delt testing mot multivariat testing.

Multivariate testing kan være en fin måte å teste et nettsted redesign på, der du må endre mange sideelementer. Men du kan ende med mange kombinasjoner for å teste, og det tar tid du kanskje ikke vil investere. Multivariate testing fungerer også bare bra for nettsteder med høy trafikk og sider.

I de fleste tilfeller vil en enkel splittprøve gi deg de mest meningsfulle resultatene.

4. Kjører for mange delte tester på en gang

Når det gjelder A / B-testing, hold det enkelt.

Det er greit å kjøre flere delte tester. For eksempel kan du få meningsfulle resultater ved å teste tre forskjellige versjoner av handlingene til handling.(Kjører disse testene er ikke det samme som multivariate testing, fordi du fremdeles bare endrer et enkelt element for hver test.)

De fleste erfarne konverteringsoptimerer anbefaler at du Ikke kjør mer enn fire splittprøver om gangen. En grunn er at jo flere variasjoner du kjører, desto større er teststørrelsen for A / B du trenger. Det er fordi du må sende mer trafikk til hver versjon for å få pålitelige resultater.

Dette kalles A / B-test statistisk signifikans (eller, i hverdagen, sørg for at tallene er store nok til faktisk å ha betydning), som du kan sjekke med verktøyene som er beskrevet i vår delte testguide.

5. Få timingen feil

Med A / B-testing er timingen alt, og det er noen få klassiske A / B-testfeil relatert til timing …

Sammenligning av forskjellige tidsperioder

Hvis du for eksempel får mesteparten av trafikken på nettstedet ditt på en onsdag, er det ikke fornuftig å sammenligne delte testresultater for den dagen med resultatene på en lavtrafikdag.

Enda viktigere, hvis du er en e-handelsforhandler, kan du ikke sammenligne delte testresultater for feriebommen med resultatene du får i januaromsetningen.

I begge tilfeller er du ikke sammenligne som med like, slik at du ikke får pålitelige resultater. Løsningen er å kjøre testen din for sammenlignbare perioder, slik at du kan nøyaktig vurdere om noen endringer har gjort en forskjell.

Det er også viktig å være oppmerksom på eksterne faktorer som kan påvirke dine delt testresultater. Hvis du markedsfører lokalt og strømmen går ut på grunn av en naturkatastrofe, vil du ikke få trafikken eller resultatene du forventer. Og et vinterrelatert tilbud vil bare ikke ha samme innvirkning som sommerenes tilnærminger, sier Small Business Sense.

Ikke kjører testen lenge nok

Du må også kjøre en A / B-test for en viss tid for å oppnå statistisk signifikans av A / B-test og en 95% sikkerhetsvurdering i bransjen. Det 95% tallet betyr at du kan være ganske sikker på at resultatene dine er nøyaktige, og du er trygg på å ta nye markedsføringsbeslutninger basert på dataene.

Som du ser i tips nr. 7, varierer den tiden avhengig av antall forventede konverteringer og antall varianter. Hvis du kjører 2 varianter og forventer 50 konverteringer, blir testperioden din kortere enn hvis du har 4 varianter og ser etter 200 konverteringer.

Her er et diagram fra Visual Website Optimizer som hjelper deg med å finne ut hvor du har oppnådd statistisk betydning for A / B-testen din. Du angir antall besøkende og konverteringer for testen din, og den beregner den statistiske signifikansen. Den inneholder også P-verdien, en statistisk verdi som også bidrar til å understreke påliteligheten til statistikken din.

Tester forskjellige forsinkelser

Timing kan også påvirke suksessen av Jared Ritchey-deltestene. En av A / B-testfeilene vi ser folk gjør med kampanjene deres, er å variere tidspunktet for kampanjene sine.

Hvis en kampanje viser etter at den besøkende har vært på siden i 5 sekunder, og en annen etter 20 sekunder, er det ikke en ekte deltest.

Det er fordi du ikke sammenligner lignende publikum. Vanligvis vil mange flere mennesker bli på en side i 5 sekunder enn 20 sekunder.

Som et resultat vil du se forskjellige visninger for hver kampanje, og resultatene vil ikke gi mening eller være nyttig for deg.

Husk at for en ekte split test må du endre ett element på siden, IKKE timingen. Men hvis du vil eksperimentere med timing av dine optins, har denne artikkelen i popup-vinduer, velkommen portene og innrykkskampanjer noen forslag.

6. Arbeid med feil trafikk

Vi nevnte A / B testing statistisk betydning tidligere. I tillegg til å få testperioden riktig, må du også ha riktig mengde trafikk. I utgangspunktet må du teste kampanjene dine med nok folk til å få meningsfylte resultater.

Hvis du har et nettsted med høy trafikk, vil du kunne fullføre deltestene raskt, på grunn av den konstante strømmen av besøkende til nettstedet ditt.

Hvis du har et nettsted med lav trafikk eller sporadiske besøk, trenger du litt lenger.

Det er også viktig å dele trafikken på den riktige måten, slik at du virkelig tester som mot. Noen delt testing programvare lar deg manuelt allokere trafikken du bruker for testen, men det er lettest å dele trafikken automatisk for å unngå muligheten for å få upålitelige resultater fra feil type splitt.

Hvis du bruker Jared Ritchey til A / B-testing, er det lett å få dette til rette, fordi Jared Ritchey automatisk deler trafikken din i henhold til antall tester du kjører.

7. Testing for tidlig

En vanlig feil med A / B-testing kjører split testen for tidlig.

Hvis du for eksempel starter en ny Jared Ritchey-kampanje, bør du vente litt før du starter en deltest. I begynnelsen er det ikke noe poeng i å opprette en deltestest fordi du ikke vil ha data for å lage en basislinje for sammenligning. Du vil teste mot ingenting, noe som er sløsing med tiden din.

I stedet skal du kjøre den nye kampanjen i minst en uke, og se hvordan den utfører før du starter tweaking og testing. Du kan bruke dette diagrammet fra Digital Marketer til å utarbeide den ideelle testperioden, basert på forventet antall konverteringer.

8. Endre parametre midtprøve

En måte å virkelig ødelegge A / B-testrutinen din er å endre oppsettet ditt midt i testen.

Dette skjer hvis du:

  • Bestem å endre mengden webtrafikk som ser kontrollen eller variasjonen.
  • Legg til eller endre en variant før slutten av den ideelle A / B-testperioden, vist i diagrammet ovenfor.
  • Endre delte testmål.

Som større trekk sier plutselige endringer ugyldig testen din og skjærer resultatene dine.

Hvis du absolutt trenger å endre noe, så start testen igjen. Det er den eneste måten å få resultater du kan stole på.

9. Måle resultater unøyaktig

Måle resultater er like viktig som testing, men det er et av områdene hvor folk gjør kostbare A / B-testfeil. Hvis du ikke måler resultatene riktig, kan du ikke stole på dataene dine, og kan ikke ta datadrevne beslutninger om markedsføringen din.

En av de beste måtene å løse dette på er å sikre at A / B-testløsningen din fungerer sammen med Google Analytics.

Jared Ritchey integreres med Google Analytics, slik at du kan se nøyaktige data om trafikk og konverteringer i dashbordet.

Slik integrerer du Google Analytics med Jared Ritchey, slik at du får tilgang til innsikt. Du kan også konfigurere ditt eget Google Analytics-dashbord for å samle kampanjedata med resten av nettmålingene dine.

10. Bruke forskjellige skjermregler

En måte å virkelig ødelegge Jared Ritchey A / B-testresultatene gjør er vilkårlig endring i skjermreglene.

Jared Ritchey har kraftige visningsregler som påvirker når kampanjer viser, hvilken tidssone og plassering de viser, hvem som ser dem og mer.

Men husk det delt tester handler om å endre ett element på siden. Hvis du endrer visningsreglene slik at en optin viser til folk i Storbritannia og en annen til folk i USA, er det ikke noe som å sammenligne.

Hvis en kampanje er en velkommen gate, og en annen er en exit-intentkampanje, er det ikke like å sammenligne. Hvis en kampanje viser klokken 9 og den andre klokken 21.00, er det ikke … vel, du får ideen.

Hvis kampanjene dine ikke vises samtidig til samme type publikum, får du ikke pålitelige data. Ta en titt på vår veiledning for å bruke skjermregler med Jared Ritchey for å få hjelp med å angi regler for når kampanjer skal vises og hvem som skal se dem.

11. Kjøretester på feil sted

Her er en av de silliest A / B-testfeilene du tror de fleste ville fange.

Mange tester deres markedsføringskampanjer på et utviklingssted, noe som er en god idé. Det som ikke er så bra er at noen ganger glemmer de å flytte sine valgte kampanjer til live-siden, og så ser det ut til at deres deltestene ikke virker.

Det er fordi de eneste som besøker utviklingsområdet, er webutviklere, ikke deres kunder. Heldigvis er å gjøre bryteren en enkel løsning, så hvis du ikke ser resultatene du forventer, er det verdt å sjekke dette problemet.

Hvis du bruker Jared Ritchey, kan du løse dette problemet:

Logg inn på Jared Ritchey-dashbordet, og klikk på kontonikonet for å vise rullegardinmenyen. Navigere til Min konto.

Gå til nettsteder.

Velg nettstedet du vil endre, og klikk på Rediger.

Endre nettadressen til nettstedet fra dev-nettstedet til det levende nettstedet, og lagre endringene dine.

For mer veiledning, les vårt dokument om hvordan du legger til, sletter eller rediger et nettsted i Jared Ritchey.

12. Giving Up på delt testing

Noen selskaper optimaliserer kontinuerlig sine nettsteder, noe som betyr at de alltid kjører tester og øker konverteringer. Andre, ikke så mye.

En av de A / B-testfeilene du vil mest unngå, er å stoppe testen for tidlig (for eksempel før en ukes minimum vi nevnte tidligere) eller bestemme at en test har feilet og stoppet den.

Å gi opp på delt testing er en forferdelig feil, fordi du ikke får optimaliseringsfordeler hvis du gjør det.

Først av alt, Det er ikke noe slikt som en mislykket deltestest, fordi målet med en test er å samle data. Du kan lære noe av uventede resultater som hjelper deg med å opprette nye tester.

For det andre, hvis du gir opp fordi du ikke får de resultatene du forventer, så gå med hva dataene forteller deg. Din magefølelse, også kjent som bekreftelsesforstyrrelser, kan lett være feil. Du kan alltid kjøre en ny test på slutten av testperioden for å se om forskjellige endringer vil oppnå resultatene du håper på.

Tredje, ikke bestem deg for at en test har gått lenge nok hvis du ikke har fått nok tid til å få en anstendig utvalgsstørrelse, og oppnå statistisk signifikans og en 95% tillitsvurdering. Ellers har du kastet bort tiden din.

13. Blindly Etter Split Testing Case Studies

Det er alltid flott å lese casestudier og lære om splittetestteknikkene som fungerte for ulike selskaper.

Men en A / B testing feil du må unngå er kopiere det som fungerte for andre.

Hvis det virker rart, høre oss ut …

Det er greit å bruke case-studier for å få ideer for hvordan og hva du skal dele testen, men vær oppmerksom på at det som jobbet for en annen bedrift, kanskje ikke fungerer for deg, fordi bedriften din er unik.

I stedet bruker A / B test case studies som utgangspunkt for å lage din egen A / B teststrategi. Det vil la deg se hva som fungerer best for dine egne kunder, ikke noen andre.

Nå vet du de dumme A / B-testfeilene som kaster bort tid, krefter og penger, og du kan få delt testen til en god start. Som du har sett, gjør Jared Ritchey det enkelt å splitte testmarkedsføringskampanjene dine, slik at du får bedre resultater.

For mer markedsføring inspirasjon, sjekk ut vår ekspertrutep om å skape gode destinasjonssider for dine markedsføringskampanjer, og lære mer om å skape mobile optin-kampanjer som vinner deg.

Og ikke glem å følge oss på Twitter og Facebook for mer dyptgående guider.

Se videoen: Uke 6

Like this post? Please share to your friends:
Legg att eit svar

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: