Testarea A/B a murit?

„Astăzi, testarea A/B este înfloritoare – a fost o îmbunătățire enormă față de testarea non-A/B”, a declarat George Khachatryan, CEO al companiei AI OfferFit, într-un webinar recent. „În același timp, oamenii care efectuează aceste teste în fiecare zi recunosc că este mult mai dificil decât pare.”

Proiectarea testelor A/B, determinarea dimensiunilor eșantioanelor și implementarea acestora necesită mult timp și resurse, iar analiza constatărilor necesită un nivel ridicat de precizie. Una peste alta, sarcinile manuale cerute de testarea A/B pot pune o povară grea pentru marketeri.

„Când rulezi un program complet de experimentare, nu este niciodată suficient să rulezi un test A/B”, a spus Khachatryan. „Când rulați unul, obțineți informații valoroase și, inevitabil, doriți să obțineți mai multe. Așa că ajungi să alergi mai mult.”

El a adăugat: „Cei care fac acest lucru practic realizează că devine doar o explozie rapidă a numărului de teste de care au nevoie – devine imposibil de realizat foarte devreme pe această curbă exponențială.”

Specialiştii în marketing au nevoie de o soluţie care să le permită să testeze un număr tot mai mare de variabile de campanie, oferindu-le în acelaşi timp suficient timp pentru a analiza datele. Din fericire, testarea A/B evoluează.

Extinderea puterii testării A/B

În cadrul webinarului, Khachatryan a evidențiat „problema bandiților cu arme multiple” care afectează testarea A/B modernă. În versiunea tradițională a acestui scenariu, o persoană de la un cazinou trebuie să stabilească care aparate de slot („bandiții cu un singur braț” care vă fură banii) vor avea cele mai bune plăți, apoi să descopere care ordine va fi optimă. Cu testarea A/B, variabilele sunt bandiții multi-armate, iar marketerul trebuie să descopere care sunt cei mai eficienți, astfel încât să poată aloca mai multe resurse zonelor care funcționează bine.

„Puteți să vă gândiți la [un bandit cu mai multe brațe] ca la un test A/B inteligent”, a spus el. „Va naviga în compromisul explorare-exploatare – va începe să tragă aleatoriu acele zece mânere, dar, pe măsură ce trece, va realoca resurse în mod dinamic, astfel încât, dacă ceva arată rău, să nu mai tragă.”

El a adăugat: „Acești bandiți cu mai multe brațe sunt proiectați să experimenteze cantitatea potrivită, astfel încât să înveți, dar și să profiti de ceea ce ai învățat deja.”

În timp ce aceste modele cu arme multiple sau A/B au servit bine marketerii de-a lungul anilor, există o nouă iterație a cadrului care este mai precisă și mai eficientă. Potrivit lui Khachatryan, aceștia sunt „bandiți contextuali”.

„Face ceea ce face un bandit cu mai multe arme, dar ia în considerare diferite contexte”, a spus el. „Așadar, dacă aveți doi clienți diferiți, cu caracteristici diferite, va ști să trageți diferite pârghii.”

Cadrele de bandi contextuale sunt în esență experimentare automată și personalizare la scară. Este un model care poate automatiza complet procesul și este spre care ar trebui să se îndrepte fiecare agent de marketing pentru a îmbunătăți eficiența campaniei la scară.

Experimentarea automată este viitorul

Mulți dintre giganții tehnologiei au adoptat deja cadre de bandi contextuale, dar marketerii ar trebui să rețină că această tehnologie este încă incredibil de nouă. Mărcile ar trebui să aloce suficient timp și resurse pentru a face procesul de tranziție mai ușor, deoarece, potrivit lui Khachatryan, este „viitorul experimentării”.

„În trecut, testarea manuală A/B funcționează cu o mențiune la un moment dat”, a spus el. „Cu acești bandiți contextuali, îl puteți configura pentru a testa simultan mai multe dimensiuni.”

Fie că este vorba despre testarea eficacității liniei de subiect ale e-mailului, ratele de clic ale îndemnului la acțiune sau timpii optimi de postare a articolelor, specialiștii în marketing au o mulțime de date experimentale cu care să țină pasul. Soluțiile de testare automată pot face aceste procese mai ușor de gestionat prin scăderea timpului petrecut pe sarcini manuale, înlocuindu-le cu experimentare automată continuă.

„Puteți să vă gândiți la aceasta ca la următoarea iterație de experimentare sau programe de testare și învățare”, a spus Khachatryan. „Când un agent de marketing instalează acest sistem de experimentare automată continuă, creează această interacțiune în care puteți vedea ce se întâmplă, obțineți informații și apoi utilizați aceste informații pentru a obține idei noi.”

El a adăugat: „Deci mai aveți ciclul agil de testare și învățare, dar este accelerat.”

Timpul va spune cât de repede vor adopta specialiștii în marketing aceste tehnologii de experimentare automată. Dar, având în vedere nivelul ridicat de înlocuire a tehnologiei de marketing care a avut loc în ultimul an, există șanse mari să se înscrie mai devreme decât mai târziu.

Urmărește această prezentare webinar la Digital Marketing Depot.