Правильный цвет кнопки на лендинге может повысить конверсию в несколько раз. А если добавить в шапку сайта email и телефон, вырастет количество целевых обращений. Раньше это были гипотезы. Но после A/B тестирования они стали рабочим инструментом.
Попросили 3-х экспертов рассказать, как они строят и проверяют гипотезы в маркетинге.
В беседе принимали участие:
Элина Медынская, Senior Marketing Consultant в GlobalLogic Ukraine
Артем Товстенко, digital-маркетолог в LABA
Маргарита Кашуба, Chief marketing officer в OWOX BI
Что такое гипотеза в маркетинге
Элина: Тестирование гипотез напоминает подбор отмычки к закрытой двери — нужно постоянно менять вопросы (отмычки) и измерять данные (проверять, насколько они влияют на замок). Так получается прийти к обоснованным доказательствам и максимальному результату (открытой двери).
Артем: Гипотеза — это всегда предположение. Чаще всего она формируется благодаря фразе «А что, если…», и на основе анализа данных.
Маркетолог может интуитивно почувствовать, что можно заменить определенную деталь на сайте. Чем больше опыт, тем реже подводит интуиция. Бывает, все работает и так хорошо, но интуиция подсказывает, что можно сделать еще лучше.
Элина: Если у вас меняются аудитории, инструменты, продукты или вы запускаете новые проекты — не забывайте об интуиции (вы же маркетолог). Но важно научиться задавать правильные вопросы, формулировать гипотезы, разрабатывать к ним тесты, делать выводы и корректировать свои коммуникации.
точно пригодится наша шпаргалка
#1. Правильно сформулируйте гипотезу
Элина:
Есть четыре критерия для выбора гипотезы:
- Четкость и ясность. В гипотезе не должно быть двойных смыслов. Вы, ваш коллега, ваш руководитель должны одинаково понимать и трактовать гипотезу.
- Измеримость данных. Если у вас нет трекеров доставки и открытия писем или вы не следите за аналитикой сайта, тогда гипотезы можно проверить разве что на кофейной гуще.
- Системность использования инструмента для конкретной аудитории. Важно тестировать гипотезу на одной аудитории, собрать данные несколько раз и сравнить результаты. Иначе тест будет неточным.
- Репрезентативность данных. Например, у вас в базе 5 консультантов вашей компании, и вы сделали по ним рассылку. Невозможно подтвердить гипотезу, что новый заголовок письма повысил открываемость на 150%, если письмо открыли три раза.
Вопрос «Привлечет ли картинка в лендинге вакансии больше кандидатов?» — еще не гипотеза. Нужно добавить конкретики и понять, какие данные могут это доказать.
«Увеличит ли добавление картинок на лендинг с вакансией отклик кандидатов на 10%?» — это уже гипотеза.
Артем: Тестировать можно все, но всегда логически оценивайте гипотезу и придерживайтесь tone of voice. Не стоит тестировать абсурдные идеи, которые могут навредить бренду.
Например, у вас есть сайт для образованной бизнес-аудитории. И возникла идея добавить что-то некорректное на лендинг. Например, существует мнение, что в рекламе хорошо работают изображения женского тела. Но добавлять такое фото на бизнес-сайт — неуместно.
#2. Определите время на тестирование
Артем: На тестирование в среднем уходит одна-две недели. Этого достаточно, чтобы понять, насколько хорошо сработала гипотеза. Но бывают исключения.
Недавно мы тестировали один элемент на лендинге и закончили тест раньше. Мы ежедневно отслеживали конверсию и увидели, что новый лендинг был в 1,5 раза лучше. Он побеждал каждый день. На третий день мы решили отключить тест и поставили этот лендинг основным.
Бывает, тестирование длится дольше. Однажды мы проводили A/B тест лендинга с целью повысить конверсию в лид (заполнение формы регистрации). Конверсия не улучшилась, но во время теста мы заметили, что у нового лендинга намного выше конверсия в продажу. Это более существенный для нас показатель.
Мы решили продлить тест еще на две недели, чтобы собрать больше данных. В итоге, конверсия в лид снизилась, а конверсия в продажу и ROI — повысились.
Элина: Время на тестирование зависит от самой гипотезы. Но не стоит растягивать тест на несколько месяцев, потому что на него начнет влиять сезонность.
Оптимально измерять результат в недельных циклах. Маркетологи знают, что рассылки на рабочие почты в пятницу вечером открывают меньше, чем в понедельник утром или в обед. Поэтому недельный цикл позволяет собрать данные, обработать их и подготовиться к следующему циклу проверки гипотезы. При анализе данных важно использовать цифры за одинаковый промежуток времени.
- Только нужная теория и практические таблицы
- Опросник по Data/Content Management
- Шаблон аудита текущей BI-стратегии
- План улучшения бизнес-процессов BI-департамента
#3. Выберите оптимальный метод тестирования
Популярные методы — A/B тест и мультивариантное тестирование (MVT).
- A/B тестирование используют для оценки веб-страницы и управления ее эффективностью. Оно позволяет отслеживать и сравнивать показатели работы двух вариантов страниц. С помощью A/B тестирования можно повлиять на конверсию и повысить прибыльность проекта.
Маргарита: A/B тестирование креативов в рекламе, разного оформления сайта, рассылок — это процесс, поставленный на поток.
Иногда простые гипотезы могут приносить много пользы. Например, недавно у нас была гипотеза: если поменять email отправителя новостной рассылки на новый, то больше писем попадет в Inbox. Она подтвердилась.
Или гипотеза, что если добавить в шапку сайта email и телефон, количество целевых обращений вырастет. К нам действительно стало приходить больше заявок.
- MVT — это форма A/B-тестирования. Смысл MVT в том, чтобы одновременно протестировать комбинации нескольких элементов на одной странице и понять, какая из них сильнее влияет на конверсию.
Элина: «Отклик на вакансии увеличится на 100500%, если добавить картинки, изменить заголовок и увеличить текст» — это многоуровневая гипотеза.
Можно разделить ее на три отдельные гипотезы для А/В тестирования или использовать мультивариантные тесты.
#4. Проанализируйте результаты
Маргарита: Наша компания занимается маркетинг-аналитикой, поэтому мы считаем все. У нас за гипотезу отвечает один человек, который на время проверки считается руководителем проекта. Он следит за метриками и результатом. После проверки делаем выводы на основе таких вопросов:
- Промахнулись полностью? Или попали частично?
- Почему?
- Что нужно доработать?
- Какие инсайты получили?
- Что можно сделать лучше?
Артем: Мы используем Google Optimize для тестирования. Запускаем эксперименты и следим за результатами каждый день.
Однажды мы хотели узнать, как изменится конверсия лендинга, если поменять цвет кнопки регистрации с красного на зеленый. Выбрали продукты для разных сегментов: финансистов, эйчаров и управленцев. Для последних зеленая кнопка сработала лучше — конверсия повысилась на 65%.
Мы пришли к выводу, что управленцы — это бизнес-аудитория. После этого решили протестировать новый цвет еще на трех лендингах для бизнес-аудитории — и везде он срабатывал лучше. Инсайт: разная аудитория по-разному реагирует на цвета.
Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!
#5. Проведите работу над ошибками и тестируйте новые гипотезы
Артем: Ошибки чаще всего возникают, когда:
- гипотеза неправильно сформулирована
- тестирование проводят без цели
- у маркетолога недостаточно опыта
- не хватает данных, чтобы сделать выводы
- прошло мало времени, чтобы сделать выводы
Чем больше гипотез тестирует компания, тем больше будет успешных результатов. Не стоит бояться тестов — это процесс роста.
Чаще всего гипотеза проваливается, но это нормально. Если 4 из 10 гипотез будут удачными, мы в 4-х случаях продвинемся дальше — и точно узнаем, что работает, а что — нет.
Хотите получать дайджест статей?
