А/Б-тестирование

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование - это наука о проведении эксперимента с элементами на странице продукта на App Store или Google Play Store для сравнения конверсии двух или более вариантов с разными творческими решениями/сообщениями и определения того, какой из них работает лучше. Этими элементами могут быть визуальные составляющие, такие как иконки и скриншоты, а также текстовые, такие как описания.

Важно равномерно распределить трафик для получения точных результатов по эффективности и конверсии, и эксперты рекомендуют, чтобы трафик был статистически представительной выборкой будущей целевой аудитории, чтобы получить максимум от эксперимента. Отправляя трафик на варианты случайным образом и сравнивая поведение и конверсию на каждом варианте, можно оценить различные аудитории, каналы трафика и позиционирование продукта. Конечная цель - найти наилучшее сообщение/творческое решение, которое, будучи применено в реальных магазинах, увеличит конверсию и, следовательно, увеличит рост.

Продолжить чтение: Улучшите производительность своего приложения с помощью A/B-тестирования: раскрытие силы креативной оптимизации

Важность A/B-тестирования

A/B-тестирование магазинов приложений важно, потому что конверсия (особенно при первой установке) является одним из факторов, оказывающих наибольшее влияние на рост мобильных устройств, особенно органический рост, поскольку это сигнализирует платформе о показе приложения в результатах поиска и графиках.

A/B-тестирование способствует росту, делая страницы магазинов приложений более эффективными в привлечении установок из каждого X количества просмотров, которые разработчик/маркетолог приложений может привлечь через разные каналы и источники.

Связь между A/B-тестированием и ASO

A/B-тестирование имеет значительные преимущества. Оптимизация конверсии является самой важной составляющей ASO, и A/B-тестирование магазинов приложений - основной инструмент для методического и непрерывного улучшения конверсии. Процесс является методичным. Он включает создание гипотез (например, что должно быть изменено, ожидаемые результаты изменений и причины, по которым ожидаются эти результаты), создание дизайнов с разными сообщениями и креативами для создания разных вариантов, проведение теста, анализ результатов, понимание, какие креативы/сообщения использовать на реальной странице магазина приложений и определение того, что следует тестировать дальше.

Разработчики/маркетологи приложений могут решить, какую выборку направить на тест, обеспечивая, чтобы группа состояла из пользователей высокого качества, отзывы которых ценнее, чем от более широкой аудитории. Тщательный выбор целевой аудитории позволяет получать более ценные результаты; после того, как креативы/сообщения будут внедрены на реальной странице приложения, они будут лучше преобразовывать эту аудиторию высокого качества. Важно использовать реплицируемую платформу, чтобы не повредить реальный трафик и производительность.

Лучшие практики A/B-тестирования

• Определите ясные цели:

  • Конкретные цели: Определите, что вы хотите достичь с помощью своих A/B-тестов, например, улучшение конверсии, увеличение удержания пользователей или увеличение покупок в приложении.
  • Основные метрики: Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые будут измерять успех ваших тестов.

• Выберите правильные элементы для тестирования:

  • Элементы магазина приложений: Сосредоточьтесь на иконках, скриншотах, описаниях приложений и названиях. Каждый элемент может значительно влиять на восприятие пользователей и конверсию.
  • Элементы внутри приложения: Проверьте потоки ввода в приложение, кнопки вызова к действию и размещение функций, чтобы улучшить пользовательский опыт и вовлеченность.

• Создайте гипотезы:

  • Гипотезы на основе данных: Сформулируйте гипотезы на основе отзывов пользователей, анализа конкурентов и предыдущих результатов тестирования.
  • Ясные и проверяемые: Обеспечьте ясность гипотез и возможность прямой связи изменений с конкретными результатами.

• Эффективное проектирование тестов:

  • Один вариант: Изменяйте только один элемент за раз, чтобы выделить его влияние.
  • Сбалансированные варианты: Обеспечьте сбалансированность вариантов и достаточную значимость изменений, чтобы потенциально повлиять на поведение пользователей.

• Размер выборки и длительность:

  • Достаточный размер выборки: Обеспечьте, чтобы размер выборки был достаточно большим для получения статистически значимых результатов.
  • Оптимальная продолжительность теста: Проводите тесты в течение достаточного времени, чтобы учесть вариации в поведении пользователей со временем, обычно несколько недель.

• Аккуратный анализ результатов:

  • Статистическая значимость: Используйте статистические методы для определения, являются ли результаты значимыми или случайными.
  • Действенные идеи: Сосредоточьтесь на действенных идеях, которые могут помочь в будущих тестах и стратегиях оптимизации приложения.

• Итеративные изменения и оптимизация:

  • Непрерывное тестирование: Сделайте A/B-тестирование непрерывным процессом для постоянного улучшения производительности вашего приложения.
  • Внедрение уроков: Применяйте результаты успешных тестов и повторно тестируйте, чтобы дальше совершенствовать элементы приложения.

• Документирование и обмен результатами:

  • Детальная документация: Ведите подробные записи гипотез, методов, результатов и выводов тестов.
  • Сотрудничество команды: Делитесь результатами с командой, чтобы обеспечить общее понимание и использовать их для разработки более широких маркетинговых стратегий.

Связь между A/B-тестированием и ASO

• Понимание поведения пользователей: A/B-тестирование помогает понять предпочтения и поведение пользователей, позволяя более целенаправленно оптимизировать приложение для них.
• Принятие решений на основе данных: Решения, основанные на результатах A/B-тестирования, основаны на данных, что уменьшает угадывание и увеличивает вероятность положительных результатов.
• Постепенные улучшения: Путем непрерывного тестирования и оптимизации небольшие изменения могут привести к значительному улучшению производительности приложения.
• Снижение рисков: A/B-тестирование позволяет экспериментировать с изменениями в меньшем масштабе, прежде чем внедрять их для всех пользователей, что минимизирует потенциальные негативные последствия.
• Конкурентное преимущество: Регулярное A/B-тестирование может дать вам преимущество перед конкурентами путем непрерывного усовершенствования привлекательности и удобства вашего приложения на основе отзывов пользователей.

Связь между A/B-тестированием и ASO

A/B-тестирование обеспечивает принятие решений на основе данных и непрерывное улучшение производительности приложения. Итеративная природа A/B-тестирования способствует постоянной оптимизации и адаптации, что гарантирует, что ваше приложение остается конкурентоспособным на динамичном рынке. В конечном счете, успешное A/B-тестирование зависит от глубокого понимания поведения пользователей, тщательной реализации тестов и действенных идей, которые способствуют важным улучшениям пользовательского опыта.

Получите профессиональное маркетинговое обслуживание приложений с FoxData

Оптимизируйте видимость вашего приложения с помощью FoxData, идеального инструмента ASO! Максимизируйте загрузки и рейтинги, используя наши мощные инсайты уже сегодня. Затем, увеличьте свое присутствие в цифровой среде с FoxAdvert, нашим экспертным агентством по цифровому маркетингу! Сотрудничайте с нашей экспертной командой для создания целевых рекламных стратегий, приносящих результаты. Давайте начнем!