„რომელი სჯობს, ეს თუ ის?“ – A/B ტესტინგის მარტივად წარმოსადგენად, გაიხსენეთ, რამდენჯერ მიგიმართავთ ამ კითხვიით აუდიტორიისთვის, ორი ბრენდის, ვიზუალის ან პროდუქტის შესადარებლად? A/B Testing ერთ-ერთი საუკეთესო გზაა ორი ვერსიის შესადარებლად. მისი საშუალებით, მარტივად აანალიზებთ უკვე არსებულს და ახალი, უკეთესი ვერსიის შესაქმნელად იღებთ მინიშნებას. მაინც, როგორია პრინციპი? დავუშვათ, გვაქვს ორი პროდუქტი, პირობითად, A და B. მათ შესახებ მარტივი მონაცემების შეგროვება გსურთ, რათა ბაზარზე მოთხოვნა დაადგინოთ. შეგიძლიათ აუდიტორიას გამოკითხვაში სთხოვოთ მონაწილეობა – რაც მეტია მონაწილეთა რიცხვი, მით ახლოს იქნება რეალობასთან მიღებული შედეგი.
A/B Testing-ს აქტიურად იყენებენ ბიზნესისთვის საჭირო გადაწყვეტილებების მისაღებად. ესაა მონაცემები, რომლებიც ბევრად მკაფიო წარმოდგენას გვიქმნის, ვიდრე, პროფესიონალური პროგნოზი. ტესტირება შესაძლებლობას გვაძლევს იმგვარად შევძლოთ არსებული რესურსის ოპტიმიზაცია, რომ კონვერსია გავზარდოთ. ამას გარდა, A/B Testing-ს შეუძლია ბიზნესის სხვა ფაქტორებზეც იქონიოს გავლენა, როგორიცაა სამუშაო კულტურის ცვლილება ან სხვა. ეს მათემატიკური მონაცემებისა და სტატისტიკის გამოყენების საშუალებას გაძლევთ, რათა პროდუქტის მიმართულება საჭიროებისამებრ განსაზღვროთ.
არ აქვს მნიშვნელობა, ბიზნეს ანალიტიკოსი ხართ, დეველოპერი, დიზაინერი თუ სხვა, A/B ტესტირება მონაცემების თქვენს სასიკეთოდ გამოყენების მარტივი გზაა. მაინც, რითაა საინტერესო მარკეტერისთვის A/B ტესტირება? ჩვენს კითხვებს სააგენტო Kraken-ის თანადამფუძნებელი თორნიკე ტურიაშვილი პასუხობს.
M: რას გულისხმობს A/B ტესტინგი ციფრულ მარკეტინგში?
ჩემი აღქმით, A/B ტესტინგი არის ჩვენი, მარკეტერების ეგოს პირველი მტერი.
ალბათ ეს განმარტება ყველაზე არააკადემიურია, რაც კი შეიძლება ითქვას, თუმცა შინაარსობრივად A/B Testing ციფრულ სამყაროში ნიშნავს დაშვებას, რომ ჩვენ არ ვიცით წინასწარ, თუ რომელი კონტენტი იმუშავებს კარგად, ანუ ეჭვქვეშ ვაყენებთ საკუთარ გამოცდილ მარკეტინგულ ინტუიციას და გამოსაცდელად ვანდობთ ციფრულ პლატფორმას, რათა გვითხრას და ესა თუ ის ვიზუალი ციფრებით შეადაროს და გამარჯვებული გამოავლინოს.
M: რისთვის იყენებენ ხოლმე მას ციფრული მარკეტერები?
ძირითადად, მთავარი კამპანიის რამდენიმე კომპონენტის შესადარებლად ვიყენებთ, ესენია:
– სამიზნე აუდიტორია
– პლატფორმები და განთავსებები
– კონტენტი
M: როგორია მისი მუშაობის პრინციპი და როგორ აისახება მომხმარებლების ჩართულობაზე?
ციფრულ სარეკლამო პლატფორმებს ავტომატიზაციის საშუალება აქვს. ჩვენ შეგვიძლია მივუთითოთ პრინციპი, რომელიც ავტომატურად გადაანაწილებს ჩვენს სარეკლამო ბიუჯეტს საუკეთესო პერფორმანსის კონტენტსა თუ აუდიტორიაზე. მარტივად რომ ვთქვათ, ჩვენ ხელით არ გვიწევს ვარჩიოთ, რომელმა დაშვებამ იმუშავა უკეთ.
ზოგადად, მომხმარებლის ინტერესები განსხვავებულია. სწორედ ამიტომ, რთულია განვსაზღვროთ, ლურჯი ფერის ვიზუალი უფრო მოეწონებათ თუ წითელი, თუმცა A/B testing-ით შეგვიძლია მომხმარებელს უფრო აქტიურად ვაჩვენოთ ის კონტენტი, რომელიც მეტად ერგება მის ინტერესებს.
M: მაგალითად, რა შემთხვევაში შეიძლება გამოვიყენოთ A/B ტესტინგი?
გვქონია შემთხვევა როცა ამერიკის ბაზარზე გაგვიშვია ერთ-ერთი აპლიკაციის რეკლამა, გამოვიყენეთ A/B Testing, რომელშიც ჩადებული იყო 40-მდე სხვადასხვა ვიზუალი, გამომდინარე იქიდან, რომ აშშ-ის აუდიტორია ინტერესების მიხედვით ძალიან ჭრელია. მივუთითეთ ავტომატური ოპტიმიზაცია, ანუ რომელი ვიზუალიც უკეთესად იმუშავებდა, იმაზე დახარჯულიყო ბიუჯეტის დიდი ნაწილი. ჩვენდა გასაკვირად, აღმოჩნდა, რომ იმ ვიზუალს, რომელზეც ყველაზე ნაკლებ იმედებს ვამყარებდით, ყველაზე კარგი პერმორმანსი ჰქონდა და ადამიანები აპლიკაციის გადმოსაწერად გადმოდიოდნენ ბმულზე. ასე რომ, დროა მარკეტერებმა დავივიწყოთ, რაც ვისწავლეთ და ჩვენი ინტუიცია მივანდოთ ისეთ ციფრულ ინსტრუმენტს, როგორიცა A/B Testing.
ავტორი: თამარ მეფარიშვილი
