A/B testi öldü mü?

AI şirketi OfferFit'in CEO'su George Khachatryan yakın tarihli bir web seminerinde, "Bugün, A/B testi gelişiyor - A/B olmayan testlerden büyük bir gelişme oldu" dedi. "Aynı zamanda, bu testleri her gün yapan insanlar bunun göründüğünden çok daha zor olduğunun farkındalar."

A/B testleri tasarlamak, numune boyutlarını belirlemek ve bunları dağıtmak çok fazla zaman ve kaynak gerektirir ve bulguları analiz etmek yüksek düzeyde hassasiyet gerektirir. Sonuç olarak, A/B testinin gerektirdiği manuel görevler pazarlamacılara ağır bir yük getirebilir.

Khachatryan, "Tam bir deneme programı çalıştırdığınızda, bir A/B testi yapmak asla yeterli değildir," dedi. "Bir tanesini çalıştırdığınızda, değerli bilgiler edinirsiniz ve kaçınılmaz olarak daha fazlasını elde etmek istersiniz. Böylece daha fazla koşarsınız.”

"Bunu uygulamalı olarak yapanlar, bunun ihtiyaç duydukları test sayısında hızlı bir patlama olduğunu anlıyorlar - bu üstel eğride çok erken mümkün olmuyor" diye ekledi.

Pazarlamacıların, artan sayıda kampanya değişkenini test etmelerine ve aynı anda onlara verileri analiz etmeleri için yeterli zaman vermelerine olanak tanıyan bir çözüme ihtiyaçları var. Neyse ki, A/B testi gelişiyor.

A/B testinin gücünü genişletmek

Web seminerinde Khachatryan, modern A/B testini etkileyen “çok silahlı haydut sorununa” vurgu yaptı. Bu senaryonun geleneksel versiyonunda, bir kumarhanedeki bir kişi hangi slot makinelerinin (paranızı çalan “tek kollu haydutlar”) en iyi ödemeye sahip olacağını belirlemeli ve ardından hangi sıranın en uygun olacağını bulmalıdır. A/B testi ile değişkenler, çok silahlı haydutlardır ve pazarlamacı, iyi performans gösteren alanlara daha fazla kaynak ayırabilmek için hangilerinin en etkili olduğunu keşfetmelidir.

"[Çok kollu bir haydutu] akıllı bir A/B testi gibi düşünebilirsiniz" dedi. "Keşif-sömürü değiş tokuşu arasında yol alacak - bu on kolu rastgele çekmeye başlayacak, ancak ilerledikçe, kaynakları dinamik olarak yeniden tahsis edecek, böylece bir şey kötü görünüyorsa çekmeyi bırakacak."

"Bu çok kollu haydutlar, doğru miktarda deney yapmak üzere tasarlandı, böylece hem öğreniyorsunuz hem de zaten öğrendiklerinizden yararlanıyorsunuz."

Bu çok kollu veya A/B modeller pazarlamacılara yıllar boyunca iyi hizmet etmiş olsa da, çerçevenin daha doğru ve etkili yeni bir yinelemesi var. Khachatryan'a göre bunlar “bağlamsal haydutlar”.

"Çok silahlı bir haydut ne yapıyorsa onu yapıyor, ancak farklı bağlamları hesaba katıyor" dedi. "Yani, farklı özelliklere sahip iki farklı müşteriniz varsa, farklı kaldıraçları kullanmayı bilecektir."

Bağlamsal haydut çerçeveleri, esasen otomatikleştirilmiş deneyler ve geniş ölçekte kişiselleştirmedir. Bu, süreci tamamen otomatikleştirebilen bir modeldir ve her pazarlamacının kampanya etkinliğini geniş ölçekte geliştirmek için bu yönde hareket etmesi gerekir.

Dijital pazarlamacıların güvendiği günlük bültenleri alın.

İşleniyor .. Lütfen bekleyin.

ABONE

Şartlara bakın.

Otomatik deneyler gelecek

Teknoloji devlerinin çoğu, bağlamsal haydut çerçevelerini zaten benimsemiştir, ancak pazarlamacılar bu teknolojinin hala inanılmaz derecede yeni olduğunu unutmamalıdır. Markalar, geçiş sürecini kolaylaştırmak için yeterli zaman ve kaynak ayırmalı, çünkü Khachatryan'a göre bu, “deneyin geleceği”.

"Geçmişte, manuel A/B testi, her seferinde bir söz ile çalışır" dedi. "Bu bağlamsal haydutlarla, aynı anda birden fazla boyutu test edecek şekilde ayarlayabilirsiniz."

E-posta konu satırı etkinliğini, harekete geçirici mesaj tıklama oranlarını veya optimal makale gönderme sürelerini test ediyor olsun, pazarlamacıların yetişmesi gereken çok sayıda deneysel veri vardır. Otomatik test çözümleri, manuel görevlere harcanan süreyi azaltarak ve bunları sürekli otomatikleştirilmiş deneylerle değiştirerek bu süreçleri daha yönetilebilir hale getirebilir.

Khachatryan, "Bunu bir sonraki deney yinelemesi veya test et ve öğren programları olarak düşünebilirsiniz." Dedi. "Bir pazarlamacı bu sürekli otomatik deney sistemini kurduğunda, neler olduğunu görebileceğiniz, içgörüler elde edebileceğiniz ve ardından bu içgörüleri yeni fikirler elde etmek için kullanabileceğiniz bu etkileşimi yaratır."

"Yani hala çevik test et ve öğren döngüsüne sahipsin, ama bu hızlandı" diye ekledi.

Pazarlamacıların bu otomatikleştirilmiş deney teknolojilerini ne kadar hızlı benimsediğini zaman gösterecek. Ancak, geçen yıl gerçekleşen yüksek düzeyde pazarlama teknolojisi değişimleri ile, daha fazla markanın er ya da geç imza atması için iyi bir şans var.

Digital Marketing Depot'taki bu web semineri sunumunu izleyin.