«А и Б»-анализ, или Математика против эмоций

Шестое чувство — бизнесу помеха

Если мы начнем обсуждать, какой элемент рекламы наиболее эффективен, то, скорее всего, истины мы не добьемся. Например, я спрошу партнера: «Как ты думаешь, какой заголовок лучше подойдет для флаера: «50 % скидка на белье», «Трусы в подарок» или «Трусы за 299 рублей?» Он скажет: «Трусы в подарок», — я скажу: «Трусы за 299 рублей», — а рынок нам покажет, что лучший заголовок — «50 % скидка на белье». Мы ухватимся за это, решим использовать и применим заголовок о 50-процентной скидке на другой нише. А там этот заголовок вообще не сработает. Поэтому мы должны понять, что в таком деле, как продажи, нельзя доверять собственным ощущениям, никогда нельзя мерить по себе.

Или мы можем, например, сравнить два сайта. На одном будет длинный продающий текст, а на другом — интересный дизайн, красивые картинки. Мне понравится сайт с красивым дизайном, а вот продавать лучше будет длиннющий текст. Почему? Непонятно.

«А и Б»-анализ, или Метод сравнения

В попытке понять, что же действительно работает, в Америке был придуман «А и Б»-анализ, или так называемый сплит-тест. Он позволяет выделить именно тот фактор из множества других, который действительно изменяет результат, который непосредственно влияет на конверсию сайта или на количество покупок в рамках равной выборки.

Например, если у вас есть продающая страница, с помощью сплит-теста вы сможете следить за каждым ее элементом — за любой кнопкой, баннером, заголовком. Чтобы сделать «А и Б»-анализ профессионально, нужно создавать специальный софт и таблицу отчетности, но сегодня мы будем говорить о более простых и доступных методах, которые вы сможете сразу же применить к своему бизнесу.

Проведение сплит-теста на практике

Итак, для того чтобы выявить, какие заголовок, слово, цвет или картинка работают лучше, нам необходимо провести два теста с одними и теми же входными условиями. Что это значит? Например, мы делаем два одинаковых флаера, которые отличаются только одним элементом — допустим, заголовком. Количество их должно быть достаточно большим, к примеру, берем по 1000 флаеров каждого вида и распространяем их в одинаковых условиях — это очень важно. Раздавать их должен один и тот же промоутер, стоящий в одном и том же месте. Также необходимо проводить раздачу флаеров в один и тот же временной промежуток — день недели, время суток.

Через некоторое время нужно замерить количество людей, которые вернулись к вам с первым или же вторым флаером. По результатам этого теста мы сможем наверняка сказать, что один из заголовков продает лучше другого.

Это и есть суть «А и Б»-анализа — что мы, тестируя элемент за элементом, добавляем в свою копилку рабочих инструментов удачные заголовки, акции, цвета, кнопки и формулировки.

Лучшая среда для сплит-теста — Интернет

«Кликайте!»

Проводить «А и Б»-анализ удобнее всего в Интернете, так как Интернет по своей природе — это математическая, статистическая среда. Используя систему аналитики, нам будет очень просто проверить, какой цвет, заголовок или баннер работает эффективнее других. По сути, «А и Б»-анализ — это математический ответ на вопрос «Что эффективнее?».

Проверить на практике, что такое сплит-тест, может каждый, кто немного знаком с Яндекс.Директом или контекстной рекламой. К примеру, вы можете запустить на одну и ту же выборку ключевых слов два абсолютно одинаковых объявления, только в конце одного из них вы напишете «Кликайте». После этого у одного из объявлений вы увидите очевидный прирост показателя CTR, который отвечает за эффективность. И действительно поймете на своей практике, что в данной ситуации, например, слово «Кликайте» увеличивает конверсию. Это и будет результатом«А и Б»-анализа.

Для того чтобы проводить «А и Б»-анализ более профессионально, есть специальные программы, которые позволяют переадресовывать трафик, входящий на один и тот же домен, на разные копии — с одним отличающимся элементом, и затем делать выводы.

Это особенно удобно при тестировании цен на продукты, ведь так можно делать в пределах одного домена, одного URL, только нужно создать специальный программный код.

Новинки и цены

Также «А и Б»-анализ помогает определить цену на новые для рынка товары. Допустим, мы принимаем решение продавать новинку за 3000 рублей, и она продается. Но мы никогда не сможем сказать наверняка, что бы было, если она продавалась бы за 2000 рублей или за 8000 рублей. А ведь даже разница в 5 % стоимости за некоторый период времени может принести или отнять у вас сотни тысяч, а и иногда и миллионы рублей. Для того чтобы определить точку оптимальной цены для незнакомого рынку товара, можно провести «А и Б»-тест, а по сути это будет «АБВГД»-тест, где мы будем перенаправлять людей на одни и теже сайты, но с шагом цены, например, в 200 рублей.

Таким образом, после двухнедельного тестирования мы сможем выявить, какая именно сумма является эффективной и обеспечивает максимальную конверсию при максимально возможной цене.

Генерируем триггеры

Проводя «А и Б»-анализ постоянно, тестируя абсолютно разные идеи, разные элементы, мы начинаем выявлять триггеры, которые влияют на конверсию. Они становятся важными кирпичиками в общей структуре продающей системы. Один из них обеспечивает 0,05 % конверсии, другой — 0,07 % конверсии, третий — 1 % конверсии, и в результате у нас получаются сайты, страницы, механизмы с 3-, 4-, 5-процентной конверсией.

Результаты «А и Б»-тестинга могут применяться абсолютно везде: на флаерах, ценах, речевых модулях, витринах, каталогах и так далее. Это универсальный принцип, который помогает убрать эмоции, ощущения, выявить в действительности то, на что можно реально рассчитывать. Поэтому «А и Б»-анализ — великая вещь, и мы очень благодарны тому, кто этот метод придумал.