Importanța alegerii între A/B testare și intuiție în marketing
Celebrul A/B test – este sau nu este atât de important asa cum pretinde? Hai să aflăm impreună.
Imaginează-ți că ai de ales între două poziționări pentru reclamele tale: “Instagram Story” și “Facebook News Feed”.
Pe de o parte, simți că “Instagram Story” este cea mai bună opțiune pentru afacerea ta, deoarece publicul tău petrece mult timp pe Instagram și consideri că aceasta este o platformă mai atrăgătoare, cu un public mai tânăr.
Pe de altă parte, agenția ta de marketing te sfătuiește să alegi “Facebook News Feed” pentru a obține o vizibilitate mai mare.
Totuși, ai observat cum competitorii tăi utilizează în mod frecvent “Instagram Story” și au succes cu această tactică.
Simți că aceasta ar fi varianta câștigătoare. Te gândești că din moment ce funcționează pentru ei, va funcționa și pentru ține. Și în plus, îți dorești să mergi pe feeling, ai încredere în intuiția ta.
Dar, în mediul de afaceri, dacă vrem să ne atingem obiectivele de business, e vital să luăm decizii corecte.
Dar cum facem asta în mod concret și 100% sigur?
Mergem pe feeling, pe ce ne place nouă?
Sau luăm decizii în mod rațional, bazându-ne pe date concrete și analiză?
A/B Test în marketing
A/B Test în marketing este o metodă eficientă de testare care implică compararea a două variabile A și B, pentru a determina ce variantă are cel mai mare impact în atingerea obiectivelor de marketing.
Pentru testare poți alege orice variabile: imagini, titluri, texte, audiențe sau poziționări.
În exemplul nostru, cele două variabile pe care dorim să le testăm sunt pozitionarile: “Instagram Story” și “Facebook News Feed”.
Cum ne ajută testul A/B Facebook să luăm decizia corectă?
A/B Test Facebook compară două versiuni ale aceleași reclame pentru a vedea care produce rezultate mai bune.
Testul A/B Facebook împarte audiență în două grupuri aleatorii care nu se suprapun.
Această împărțire aleatorie asigură integritatea și acuratețea rezultatelor.
Reclamele vor fi afișate unor grupuri cu caracteristici asemănătoare:
- O audiență vede versiunea A a reclamei, iar cealaltă audiență vede versiunea B a reclamei.
Fiecare grup vede o variantă diferită a reclamei, în timp ce toate celelalte elemente rămân identice.
Această variabilă poate fi audiență, creativele, sau pozitionarile și chiar și optimizarea livrării.
Măsurăm succesul fiecărei reclame în funcție de obiectivul campaniei, comparând performanțele lor. Reclama care obține rezultatele cele mai bune câștigă testul.
E important să testăm o singură variabilă o dată. Dacă testăm mai multe variabile în același timp, devine dificil de stabilit de unde provin diferențele în rezultat
Elemente concrete pe care putem să le testăm cu Facebook A/B Test.
- Imagini, textul reclamei sau butoanele call-to-action.
Exemplu: o fotografie cu oameni folosind produsul tău/vs produsul tău pe fundal alb
- Poziționări – pentru a ști cu certitudine ce platforma ce platforma și ce poziționare perfomeaza cel mai bine.
În exemplu nostru vom testa Instagram Story vs News Feed.
- Audiențele – putem testa două audiențe care credem că ar fi interesate de produsele noastre: de exemplu, “mame, care locuiesc în orașe, interesate de sport și un stil de viață sănătos” vs “mame interesate de parenting modern și cursuri pentru copii”.
- Seturi de produse din catalogul Facebook:
– set de produse sub 100 lei/vs set de produse peste 100 de lei
- Optimizarea livrării
Interpretarea rezultatelor testului A/B Facebook
O dată ce testul s-a încheiat vei primi notificare pe email cu rezultatele testului. De asemenea, acestea sunt disponibile și în Ads Manager.
Este declarat ad set-ul câștigător acela care înregistrează cele mai bune performanțe.
Facebook compară costul per resultat al fiecărui ad set, ținând cont de obiectivul campaniei. Simulează performanță fiecărei variabile de sute și mii de ori, iar varianta care câștigă este declarată câștigătoare.
Cum putem fi siguri că rezultatele sunt exacte?
Aici intervine indicatorul Confidence Level sau Nivelul de Încredere care ne arată probabilitatea de a obține aceleași rezultate dacă rulăm testul din nou în aceleași condiții.
Să ne imaginăm că rulăm un test A/B în care testăm două audiențe diferite – una cu vârstă cuprinsă între 18-28 ani, iar altă cu vârstă cuprinsă între 29-39 ani.
Rezultatele arată că grupul 29-39 ani este câștigător cu un Confidence Level (Nivel de încredere) de 90%.
Înseamnă că grupul 29-39 ani a avut cele mai mici costuri per rezultat și că există o probabilitate de 90% să obții aceleași rezultate, dacă rulezi testul din nou.
Pe scurt, Confidence Level sau Nivelul de Încredere arată gradul de acuratețe a rezultatelor.
O valoare optimă și sigură a indicatorului Confidence Level trebuie să fie peste 75%.
Dacă este mai mică de 75% înseamnă că trebuie să repetăm testul sau să alocăm un buget mai mare.
Concluzii A/B Test
După ce am finalizat A/B testul și am descoperit elementele câștigătoare, putem să luăm decizii mai bune și mai informate.
De acum să ne creăm o strategie solidă bazată pe date și să avem campanii profitabile.
Putem să mutăm bugetul către ad-setul câștigător și să aducem mai multe rezultate din campaniile Facebook.
În exemplul nostru, in mod contraintuitiv, a reieșit câștigătoare poziționarea Facebook News Feed.
Ai nevoie de campanii profitabile de Facebook pentru business-ul tău? Hai să ne cunoaștem și să aducem cele mai bune rezultate în afacerea ta! Contactează-ne acum!mai
