Pull to refresh

Кое-что получше A/B тестирования

Reading time 3 min
Views 5.4K
Всем привет! Меня зовут Василий. Мое главное занятие — повышать конверсию сайтов, ключевую метрику в любом IT-бизнесе.

По статистике, средняя конверсия сайтов в рунете не превышает 1 процента и это значит, что огромное количество интернет-предпринимателей каждый день теряет много денег. Этих предпринимателей можно мысленно разделить на два основных типа: первые — это те, кто просто сидит и смотрит на свой не оптимизированный ресурс и ничего не делает. К сожалению, они обречены быть раздавленными временем инновациями и конкурентами. Вторые — это те, кто пытается что-либо с этим делать. Как правило, для этого они рисуют лендинги, экспериментируют с каналами рекламы и проводят A/B тестирование. A/B тестирование — это крайне необходимый инструмент современного маркетинга, он позволяет определить, какой вариант продающей страницы является наиболее эффективным для большинства пользователей. Чтобы понять, насколько этот метод эффективен — достаточно вспомнить нашумевшую историю про Обаму и 60 млн $. Однако, у этого метода есть и обратная сторона, заключается она в том, что все люди разные, и если к примеру статистика покажет, что женщины по большей части любят котиков, совсем не обязательно что у твоей девушки нет на них аллергии. То есть, если у нас A/B тест показал, что некий вариант лендинга идеален для 60% пользователей и мы выбираем его для нашей рекламной компании, то мы автоматически теряем оставшиеся 40%, которых он ни чем не цепляет. Значит, A/B тестирование не идеально и нужно срочно что-то с этим делать. Причём прямо сейчас, потому что мы ко всем чертям теряем 40% лидов и это вообще не круто!

image

Для того, чтобы не терять клиентов, нужна такая система, которая не просто проводит A/B тест и постфактум показывает вам результаты, а способна предугадывать какой вариант посадочной страницы понравится вашему посетителю и показывать ему именно этот вариант. Жаль, что это не возможно, потому что никто до конца не знает, что у ваших потенциальных клиентов в голове, ведь правда? Или нет?

Хотя, конечно, можно предположить, что некоторое количество ваших посетителей не смотрит презентационное видео в рабочее время, потому что их палит начальство, а если к вам на сайт зашла ваша бабушка, то вероятней всего для неё не сработает продающий текст который был написан для вашего сына. Сразу в голову лезет огромное количество соответствий. А что, если находить эти соответствия автоматически, если создать алгоритм который находит схожесть в поведение различных пользователей на сайте по разным параметрам, например по времени, геолокации, браузеру, операционной системе, UTM метке с рекламных компаний? Как вы думаете, сколько бы соответствий он нашёл?

image

Скажу сразу, что мы сделали эту штуку и получили интересный результат, получилось, что с вероятностью около 80% алгоритм может предсказывать какой вариант лендинга больше понравится конкретному пользователю. Да, у нас нет данных, что ел ваш пользователь на завтрак, также, мы не знаем как зовут его собаку или жену. Но даже имеющихся данных и без того оказалось достаточно, чтобы автоматически искать соответствия. Чтобы наш алгоритм работал лучше, мы приделали к нему так называемую систему весов. Если вариант лендинга не нравится пользователям и они не совершают на нём целевых действий, он потихоньку опускается в ротации и в итоге вообще не показывается пользователям или показывается только той группе, которой он нравится, только в то время, когда он им больше нравится. Опять же, здесь есть небольшая проблема, заключается она в том, что для выявления соответствий и нормальной работы системы требуется некоторое время и соответствующая посещаемость. И чем больше вариантов лендингов в ротации, тем больше нужно посетителей. Для каждого варианта желательно не менее 500. К сожалению, если у вас посещаемость 200 чел в день и 5 вариантов лендингов, вы скорее свихнётесь, чем дождётесь, пока наш алгоритм сегментирует ваших пользователей. Однако, если у вас при равных условиях посещаемость 2000+, он научится за полтора дня. А если у вас эта посещаемость с рекламы, на которой установлены utm метки, то алгоритм будет творить для вас магию. Правда, не забывайте, что даже волшебный джин не исполняет желания, если не тереть его лампу, говоря проще, если вы сделали 5 вариантов жутких не юзабельных страниц, отличающихся друг от друга только количеством единорогов в футере, не ждите, что алгоритм вам поможет.

А вообще, штука получилась интересная и мне кажется, что это похоже на будущее технологий для маркетинга.

Заранее извиняюсь, если пропустил какие-нибудь ошибки в тексте статьи, если найдёте пишите в личку.
P.S. Я единственный маркетолог с дисграфией в этой стране.
Tags:
Hubs:
+7
Comments 34
Comments Comments 34

Articles