АБ тестирование объявлений в Яндекс Директ

1. Главная
2. Блог
3. АБ тестирование объявлений в Яндекс Директ

Не так давно сервис Яндекс запустил в Директе функцию тестирования предназначенную для групп объявлений, которую можно использовать практически для любого инструмента рекламы (тексты, изображения, ссылки, информации и так далее).

 

Как работает тестирование Директа

Опубликованные рекламные объявления показываются по очереди до тех пор, пока не накопится достаточного количества данных статистики по ним. Далее система будет фильтровать их и показывать с теми ключевыми запросами, по которым были наиболее высокие показатели CTR.

Данная функция позволяет эффективно протестировать одновременно несколько кампаний и отобрать наиболее действенные.

Но такой способ требует затраты большого количества времени, так как для него требуется наиболее полная информация по данным статистики.

 Рассмотрим как провести такое тестирование на текстах, используя все нужные данные.

 

Проведение тестирования Директа

Основной целью таких тестов является снижение стоимости клика.

В первую очередь выбираем рекламную кампанию с наиболее большими показателями. Так как чем больше данных, тем точнее результат. В теории можно добавить в такую кампанию новое объявление для запуска аб тестирования. Но в таком случае будет показано что CTR нового объявления нулевое, а остальные с высокими показателями. Как же тогда поступить?

1.Навигационная метка.

Рекомендуется использовать метки, в которых нужно указать метод остановки и дату, чтобы в последствии возобновить при необходимости. К примеру: «stop_test_text_010218», это будет означать, что тестирование текста данного объявления было остановлено 1 февраля 2018 года.

 

2. Выгрузка кампаний.

Совершая выгрузку, настоятельно рекомендуем сохранять исходный файл не тронутым, на случай если тестирование станет выдавать ошибки. Таким образом, по завершению тестирования, можно будет вернуть рекламную кампанию в первоначальный вид. Загрузка в кампанию осуществляется файлами форматов *.xls и *.csv, либо через API. Во втором случае, коммандер будет либо дублировать объявления, либо будет выдавать ошибку.

Что нужно сделать чтобы подготовить файл для запуска теста:

• удалить остановленные объявления;
• удалить определяющие индикаторы (ID группы, номер группы, ID объявления и ID фразы).

Таким образов, данные из загруженного файла будут приняты как новые, что позволит запустить тестирование.

 

Как добавить новое объявление в группу на тестирование в Excel

Метод 1. Рассмотрим его пошагово.

• В выгруженном файле, нужно выделить все строки без определяющих индикаторов и скопировать их в ячейку под существующие объявления.
• В столбце «Доп. Объявление» изменяем знак «-» на знак «+». Таким образом система поймет, что это дополнительные объявления.
• Заменяем тексты на тестируемые. По итогу, получаем файл с увеличенным количеством объявлений, которые позволят запустить тест.
• Следующим шагом будет получение статистических данных. Для этого нужно в Яндекс.Метрику добавить utm метки в каждый урл объявлений.

Эти метки будут выглядеть следующим образом:

www.name.com?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=divan&utm_content=myagkij_divan

Где:

utm_source=yandex — это источник рекламной кампании;

utm_medium=cpc — это канал рекламной кампании;

utm_campaign=divan — это название рекламной кампании;

utm_content=myagkij_divan — это ключевое слово запроса.

Чтобы получить полную статистику с результатами аб теста директ, нужно внести дополнительные метки типа: utm_content.

К примеру, в изначальные объявления добавляем bez_testa_*** и выглядеть оно будет следующим образом:

utm_content=bez_testa_myagkij_divan

В тестируемых объявлениях соответственно указываем другую метку.

 

При таких заменах нужно быть крайне внимательным к url, так как можно случано изменить ссылку, что приведет к некорректному сбору статистике. То есть, ссылка окажется неверной или с ошибкой 404, но трафик будет продолжать собираться. Таким образом результат окажется в корне неверным. А последствиями станут снижение конверсии и увеличение стоимости показов.

Завершающим шагом станет загрузка готового файла в рекламную кампанию на своем аккаунте и отправка кампании на модерацию.

Метод 2. В отличие от 1 метода, здесь предлагается создать 2 файла. В одном будут данные в исходном виде как при выгрузке файла, а в другом те объявления, которые будут тестироваться. Таким образом, при загрузке данного файла исходные будут не тронуты и функционировать без вмешательства, а новые объявления запущены на тестирование.

Нужно обязательно отметить пункт «добавить в существующую кампанию», вместо «изменить кампанию». В обратном случае, у вас слетят старые объявления и останутся только новые.

Завершив загрузку файла нужно сделать следующее:

1. Остановить объявления, отмеченные навигационной меткой.
2. Проверить правильность новых объявлений. Нужно чтобы в каждой группе было по 2 объявления, либо то количество, которое проходит тестирование, а так же все должны пройти модерацию, иначе статистика будет не точной. Рекомендуется проводить такой тест не менее 2 недель для более точного результата. При необходимости этот срок увеличивать.
3. Сбор статистики. В Яндекс.Метрике проходим по пути: «Отчеты» → «стандартные отчеты» → «Источники» → «Директ Сводка». Здесь настраиваем период тестирования и указываем сегменты кампании. В результате будет показана статистика: коэффицент конверции, средняя продолжительность сеанса, % отказа и так далее.

Таким же образом можно увидеть статистику и в самом Директе. Для этого выбираем «Обащая статистика», указываем период и ставим отметку «Детальная статистика по объявлениям».

 

Как происходит тестирование статистики

Данные по статистике выгружаются в файл Excel и уже здесь происходит вся обработка.

В первую очередь нужно проставить фильтр на все столбцы. Далее с их помощью выбираем все строки, содержащие фразу «Итого» и текст объявления. После этого выбираем тексты по которым нужна статистика. То есть либо по новым, либо старым объявлениям.

Затем объединяем показатели расхода, количества кликов и другие. Таким образом получим полную статистику, где будут отображаться такие показатели как коэффицент конверсии и стоимость 1 конверсии.

По данной статистике можно будет сделать выводы об эффективности тех или иных тестируемых объявлениях и отключить те, которые имеют низкие показатели.

Тестирование объявлений в группах с помощью ЯндексДиректа помогает определить наиболее выгодные и выявить малоэффективные объявления. Его запуск не требует большого количества времени, а по его окончанию можно сделать выводы по предоставленным данным.

Еще одним выгодным моментом осуществление А/Б тестирования является то, что его частое проведение положительно сказывается на снижении стоимости клика, а также регулирование расхода бюджета, выделенного на рекламу в Директе.

оптимизация директа

Как провести А/Б тестирование в Яндекс.Директе

Мария Дудкина

Менеджер по контекстной рекламе i-Media

Более полугода назад Яндекс.Директ запустил новую функцию для групп объявлений, позволяющую проводить тестирование практически любого элемента рекламы: текста объявлений, изображений, посадочных страниц, дополнительных ссылок и даже контактной информации.

Принцип работы данной функции, а лучше сказать — метода тестирования, достаточно простой. Запущенные к тестированию объявления показываются по очереди до тех пор, пока по ним не накопится достаточное количество статистических данных. Как только это происходит, система начинает чаще показывать по заданным ключевым фразам вариант с наиболее высоким показателем CTR. Таким образом, для каждой рекламной кампании есть возможность протестировать разные информационные материалы и автоматически выбрать из них наиболее привлекательные для аудитории.

Однако автоматический выбор объявления-победителя не всегда подходит, и зачастую по тестируемым материалам требуется развёрнутая статистика. Несмотря на недавние положительные изменения в возможностях сбора статистики в группах объявлений, многие специалисты при работе с данным методом тестирования сталкиваются с проблемой получения полных статистических данных, таких как CTR, CPC, расход по тому или иному элементу тестирования. И это неудивительно. Ведь возможности увидеть статистику по группам и объявлениям в одном отчете, с целью выявления наиболее эффективного объявления внутри группы, попросту нет.

Так как же провести тестирование текстов в группах объявлений, получив при этом все необходимые статистические данные?

Цель:

Снизить среднюю стоимость клика

Решение:

Провести A/Б тестирование объявлений

Реализация:

Для проведения тестирования необходимо выбрать наиболее трафиковую рекламную кампанию, потому что количество трафика влияет на точность данных: чем больше выборка данных, тем точнее будут результаты теста. В теории, для запуска теста достаточно добавить новое объявление в существующую группу. На практике, при таком запуске система соберет некорректные данные, потому что накопленная статистика по существующим объявлениям повлияет на результаты тестирования. При запуске старые объявления заведомо обладают более высоким показателем CTR, тогда как CTR новых текстов равен нулю.

1. Навигационная метка

По этой причине, в первую очередь, на объявления, которые участвуют в тестировании, необходимо поставить навигационную метку. Рекомендуется присваивать меткам названия без двойственного понимания. Например «Stop_test_text_140414» подразумевает, что объявления остановлены на тест текстов 14 апреля 2014 года. Использование подобных меток позволяет оперативно возобновить показы объявлений без теста и подсказывает причину остановки объявлений.

2. Выгрузка рекламной кампании

Следующий шаг предполагает выгрузку рекламной кампании, производя которую, настоятельно рекомендуется сохранять первоначальный вид файла: если при запуске тестирования будут выявлены ошибки, исходный файл позволит вернуть кампанию до теста.

Как известно, загрузить в аккаунт рекламные материалы можно с помощью *.xls и *.csv файлов или через API, но программа Директ.Коммандер не позволит это сделать: система будет выдавать ошибку или дублировать объявления.

Подготовка файла с тестируемыми объявлениями потребует терпения, так как является важнейшим этапом запуска тестирования. Прежде всего, в таком файле необходимо удалить остановленные объявления, поскольку нет смысла запускать тест на них, и определяющие идентификаторы: ID группы, номер группы, ID фразы и ID объявления. Если вы выполните данное условие, система примет объявления как новые, что и требуется.

Существует два способа добавить объявления в группы на тест:

Способ 1. В выгруженном файле с существующими объявлениями, но без определяющих идентификаторов, выделяем все строки и копируем. Выбираем ячейку под существующими объявлениями и вставляем скопированные строки (Рис.1).

Рис.1 Копирование объявлений для запуска тестирования

В скопированных объявлениях в столбце «Доп. объявление» меняем «-» на «+» для того, чтобы система распознала, какие объявления главные, а какие дополнительные (тестируемые). Меняем в новых объявлениях тексты на тестируемые (Рис.2).

Рис.2 Замена текстов в новых объявлениях

В итоге получаем загрузочный файл с добавленными в него вторыми (тестируемыми) вариантами текстов объявлений.

Безусловно, для оценки результатов тестирования и дальнейших действий необходимо будет получить статистические данные.

Для того чтобы получить более подробную статистику в Google.Analytics, нужно добавить utm-метку в каждый url объявления.

Предполагается, что в рекламной кампании используются метки вида: www.site.ru?utm_source=yandex&utm_medium=cpc&utm_campaign=byustgalteri_rsya&utm_content= troynoy_push_ap, где:

utm_source=yandex — источник кампании;

utm_medium=cpc — канал кампании;

utm_campaign=byustgalteri _rsya — название кампании;

utm_content= troynoy_push_ap — ключевое слово.

Для получения статистики о результатах тестирования необходимо дописать «опознавательную» метку в utm_content.

Например, в старые объявления дописываем bez_testa_* (пример: utm_content= bez_testa_troynoy_push_ap), а в объявлениях с тестом дописываем другую метку. Для этого воспользуемся в MS Excel функцией «Найти и заменить». В приведённом ниже примере используются метки bez_testa_* и test_kreativ_* (Рис.3).

Рис. 3 Добавление в utm-метку «опознавательной» части

Обратите внимание, что при автоматической замене есть риск ошибочно изменить часть url в дополнительных ссылках к объявлению или основной url в объявлении так, что ссылки будут вести на страницу с ошибкой 404. При этом трафик будет собираться, но данные будут подгружаться неверные, а это значит, что результаты тестирования окажутся ложными. Такая ошибка может не только значительно снизить коэффициент конверсий, но и повысить ее стоимость, что совсем недопустимо.

После того, как описанные выше действия будут выполнены, файл для запуска тестирования можно считать готовым к загрузке в аккаунт.

Способ 2. Необходимо создать два файла, в одном из которых будет исходная рекламная кампания без определяющих идентификаторов, в другом — только те объявления, которые мы хотим добавить для тестирования. Таким образом, при загрузке файла в аккаунт исходные объявления загружаются как новые. Файл только с тестируемыми объявлениями следует загружать с отмеченным пунктом «добавить в существующую кампанию», а не «изменить кампанию» (Рис. 4).

Рис.4 Загрузка рекламной кампании через интерфейс Яндекс.Директ

После загрузки необходимо выполнить следующие действия:

1. Остановить объявления, которые ранее были отмечены навигационной меткой. В рекламной кампании легко можно выделить помеченные Навигационной меткой объявления (Рис.5).

Рис.5 Выбор объявлений с Навигационной меткой

2. Проверить корректность загруженных объявлений. Важно, чтобы в одной группе было два объявления (количество зависит от того, сколько объявлений мы тестируем одновременно в одной группе), а также, чтобы объявления на тест прошли модерацию. В противном случае в тестировании будут участвовать не все объявления, и результаты теста будут ошибочными.

Тестирование рекомендуется проводить не менее двух недель для получения большей выборки данных. Это позволит получить наиболее достоверные результаты и сделать верные выводы. Важно учитывать количество трафика, которое приносит рекламная кампания. Если его недостаточно, период тестирования необходимо увеличить.

В примере реализуемой рекламной кампании статистика уже накоплена, и можно вычислить необходимое количество кликов для достижения одной конверсии. Например, в месяц рекламная кампания получает около 2 300 кликов, в среднем это 9 конверсий за указанный период. Коэффициент конверсии равен отношению количества конверсий к количеству кликов, то есть 9/2300 = 0,39%. Соответственно, для достижения одной конверсии необходимо получить не менее 256 кликов.

Основываясь на полученных результатах можно оценить, достигла ли рекламная кампания в определённый период порогового значения. В противном случае тест рекомендуется продлить.

3. По истечении периода тестирования собираем статистику.

Как говорилось ранее, это можно сделать с помощью Google Analytics.

Для этого проделаем следующий путь:

вкладка «Отчёты» -> «Источник трафика» -> «Рекламные Кампании».

Далее настраиваем даты начала и конца тестирования (Рис.6).

Рис.6 Получение отчета в Google Analytics

Выбираем «Дополнительный параметр» — «Содержание объявлений» (Рис.7). Обратите внимание, при записи ключевого слова в метке в поле utm_content нужно смотреть «Содержание объявлений», а если в utm_term, то «Ключевое слово».

Рис.7 Дополнительные параметры для отчета

Далее указываем название рекламной кампании и содержание объявления (Рис.8).

Рис.8 Внесение данных из utm-меток

Таким образом, изменяя поле «содержание объявления» на ту метку, которую ставили в utm_content, мы можем получить данные по рекламным объявлениям с разными текстами. В результате мы получим развёрнутую статистику: коэффициент конверсии, среднюю продолжительность сеанса, процента отказов, количество трафика и т. д.

Для получения данных о CPC, CTR и других показателей из Яндекс. Директ необходимо перейти в «Статистику по кампании» (Рис.9).

Рис.9 Просмотр статистики в Яндекс.Директ

Выбираем раздел «Общая статистика», задаём период и ставим в чек-боксе отметку «Детальная статистика по объявлениям» (Рис.10).

Рис.10 Настройка для выгрузки статистики из Яндекс.Директ

Статистику необходимо выгрузить в xls-файл.

Приступаем к работе непосредственно с этим файлом, а именно:

1. Проставляем фильтр на все столбцы с данными (Рис.11)

Рис.11 Постановка фильтра на столбцы в xls-файле

2. С помощью фильтров выбираем все строки, которые содержат фразу «Итого» и текст объявления, после чего выбираем тексты, по которым сводится статистика. Например, для получения данных по новым вариантам текстов (test_kreativ), необходимо выбирать новые, а для получения статистики по старым вариантам текстов (bez_testa) выбирать старые.

3. Сводим необходимые показатели: расход, количество кликов и т. д.

Таким образом, формируем полную статистику о проведённом тестировании, которая включает в себя следующие показатели: коэффициент конверсии, среднюю стоимость клика, расход, количество показов, клики по тестируемым элементам. Стоит отметить, что наиболее важными из перечисленных показателей являются коэффициент конверсии и стоимость одной конверсии.

Полученная статистика даст нам понимание того, какой тестируемый элемент приносит больше конверсий по низкой стоимости, а значит, мы сможем легко отключить варианты объявлений с низкими показателями.

Тестирование с помощью Яндекс.Директ в группах объявлений даёт возможность найти наилучший вариант объявления с наиболее низкой стоимостью клика. Кроме того, сплит‑тестирование позволяет увеличить коэффициент конверсий и получить большее количество конверсий по более низкой стоимости. Запуск тестирования требует минимум времени и предоставляет массу дополнительных возможностей по итогу анализа статистических данных. Например, выявив лидирующее объявление, можно запустить по нему рекламную кампанию в другой системе контекстной рекламы. Конечно же, надо учитывать, что в каждой сети своя аудитория, и то, что эффективно в одной системе, возможно, не будет показывать положительные результаты в другой.

И напоследок. Огромный положительный момент проведения А/Б тестов заключается в том, что их постоянное проведение способно не только снизить стоимость клика, но и, самое важное, оптимизировать расход денежных средств, выделенных на рекламу в Яндекс.Директ.

Экспериментов с рекламой — Яндекс Директ. Справка

1. Зачем экспериментировать с рекламой?
2. Варианты начала тестирования
3. Процедура эксперимента
4. Есть вопросы?

Вы можете оформить несколько вариантов рекламных материалов для каждого из предложений, которые собираетесь размещать через Яндекс Директ, и наиболее кликабельные из них будут отображаться посетителям сайта автоматически. Это поможет вам понять, какие рекламные материалы лучше привлекают вашу целевую аудиторию, и, таким образом, убедиться, что ваше размещение принесет вам лучшие результаты.

Профессионалы в области рекламы называют такие эксперименты A/B или сплит-тестированием.

A/B-тестирование — один из самых простых и популярных методов маркетинговых исследований. Согласно этому методу при прочих равных условиях пользователям показываются несколько вариантов объявления или элемента сайта, например, заголовка или текста объявления. Статистика показывает, какая из версий предпочтительнее для целевых пользователей.

1. Во-первых, классифицируйте ключевые слова по типам ваших продуктов/услуг. Например, если вы продаете велосипеды, вы можете классифицировать свои ключевые слова следующим образом: горные велосипеды , городские велосипеды , детские велосипеды и bmx .

2. Затем подготовьте несколько текстов объявлений, которые вы хотели бы протестировать для каждой группы ключевых слов.

Вы можете протестировать множество вариантов, например, рассказать о скидке, подчеркнув, что это предложение ограничено по времени.

Или укажите модели, которые вы хотите включить в предложение.

Попробуйте поэкспериментировать не только с текстом, но и с изображениями.

и дополнительные ссылки.

Таким образом, Яндекс Директ дает вам возможность провести A/B тестирование практически любого элемента вашего объявления.

Внимание.

• Обратите внимание, что каждая версия объявления в группе должна соответствовать ключевым словам.

• Мы советуем тестировать версии только для одного рекламного элемента одновременно, например, тестировать только разные тексты или разные изображения. Если все рекламные элементы разные, будет сложно оценить вклад каждого элемента в общую эффективность.

На первом этапе в ротации будут отображаться все объявления группы. Как только будет накоплено достаточно статистики, система будет автоматически определять и чаще показывать наиболее кликабельное объявление по каждому ключевому слову. Вы можете отключить или отредактировать объявления, которые менее эффективны, в любое время.

Вот пример изменения CTR и доли показов для двух объявлений в группе, которые показывались на премиальных позициях в течение календарного месяца. На диаграммах видно, что более кликабельное объявление постепенно показывается чаще, что способствует росту общего CTR группы.

Этот пример иллюстрирует принцип работы группы объявлений. Однако эксперимент может развиваться и по другому пути. Каждый случай особенный, и на результаты каждого тестирования влияет ряд факторов.

Примечание. Многие факторы (поведение пользователей, время года, время суток и т. д.) учитываются, чтобы определить объявление с лучшим CTR. Именно поэтому количество показов каждого объявления в группе разное.

Внимание. Наш отдел обслуживания клиентов может помочь вам только с кампаниями, созданными под тем же именем пользователя, которое вы используете для связи с нами. Вы можете увидеть свой текущий логин в правом верхнем углу экрана. Наша команда может получить доступ к вашим данным только при обработке вашего запроса.

Вы можете связаться с нами с 10:00 до 19:00 (UTC+3) по телефону:

Москва : +7(495)780-65-20

Звонок по России бесплатный : 8( 800)234-24-80, доб. 9

Внимание.

Для доступа к кампаниям специалисту по работе с клиентами потребуется ваш PIN-код.

Как реализуются A/B-тесты в рамках AARRR? — Бесконечный

На этот раз наш пост в блоге будет о том, как можно применять A/B-тесты в рамках AARRR, который является основой Growth Hacking. Прежде чем перейти к альтернативным тестам, которые можно применять в рамках AARRR, давайте уточним, что такое AARRR и зачем он нужен в процессе разработки.

На этот раз наш пост в блоге будет посвящен тому, как можно применять A/B-тесты в рамках AARRR, который является основой Growth Hacking. Прежде чем перейти к альтернативным тестам, которые можно применять в рамках AARRR, давайте уточним, что такое AARRR и зачем он нужен в процессе разработки.

Что такое AARRR Framework?

Структура AARRR представляет собой пятиэтапный метод развития бизнеса, предложенный предпринимателем Дэйвом МакКлюром. Цель техники — обеспечить скорейшее достижение бизнесом своей цели за счет управления отношениями, которые будут установлены с клиентом в рамках определенного измерения.

1. Приобретение. Целью этого шага является повышение узнаваемости бизнеса с использованием экономически эффективных методов и привлечение внимания потенциальных клиентов в краткосрочной перспективе.
2. Активация. Целью этого шага является поощрение потенциальных клиентов к подписке на веб-сайт и совершению покупок.
3. Удержание — чтобы гарантировать, что клиенты, которые ранее покупали в магазине, сохраняются и совершают повторные покупки.                                                                                             
4. Направление — цель этого шага — убедить клиентов рекомендовать компанию и продукты, предлагаемые компанией, в социальных кругах.
5. Доход. Последний шаг при рассмотрении альтернативных моделей дохода — гарантировать, что клиенты получат больше продуктов и сделают их устойчивыми.

       

        Что такое A/B-тестирование?

 Целью A/B-тестирования является одновременное тестирование альтернативных стратегий, которые мы используем для разработки продукта (маркетинговая стратегия, инновации, дизайн и т. д.), и поиск наиболее полезного продукта. Примерами A/B-тестов являются использование кнопки подписки в отдельных цветах, разном дизайне и объявление клиентам сообщений о скидках через разные платформы социальных сетей.

Использование A/B-тестирования вместо того, чтобы ограничивать его дизайном интерфейса или взаимодействия с пользователем в бизнес-процессах, облегчит опробование различных стратегий в вашем бизнесе. Одним из важнейших аспектов A/B-тестирования является правильный выбор метрик при измерении альтернатив, используемых в тесте.

   

Как мы можем использовать A/B-тестирование в рамках AARRR?

Закупки — это первый шаг в рамках AARRR, но основная цель — снизить стоимость работ с помощью экономически эффективных методов и привлечь внимание потенциальных клиентов в краткосрочной перспективе. Следующие бинарные стратегии являются примерами A/B-тестов, которые можно использовать на этом этапе:

1. Реклама в поисковых системах: Google Adwords или Yandex Direct                 
2. Контент-маркетинг: Публикация статей на веб-сайтах
3. Публикации в социальных сетях: публикации в Facebook или Instagram
4. Видеореклама: реклама на телевидении или YouTube

После применения одного или нескольких из вышеперечисленных тестовых образцов A/B на этапе приобретения можно определить наиболее выгодную альтернативу для привлечения клиента путем сравнения стоимости тестов с коэффициентом возврата людей. Когда вы выполняете A / B-тестирование для привлечения пользователей на веб-сайты, количество кликов, количество посещенных страниц и время, которое они проводят на сайте, будут преобразованы в меру успеха.

A/B-тесты и индикаторы, доступные для активации

Цель процесса активации, который является вторым этапом структуры AARRR, состоит в том, чтобы побудить потенциальных клиентов, которые знают о продукте, подписаться на веб-сайт и сделать покупки. Он может гарантировать, что пользователи, загружающие мобильное приложение, станут участниками приложения или поощрить пользователей, которые еще не зарегистрировались и не совершили покупку.

 

         Обеспечение регистрации посетителей:

1. Уведомления «Регистрация»: Отображение в верхней части главной страницы
2. Кампании «Зарегистрируйтесь»: «Зарегистрируйтесь сейчас и получите скидку 10%» или «Зарегистрируйтесь сейчас и воспользуйтесь услугой бесплатной перевозки грузов» в выбранной части веб-сайта                                          
3. Убедитесь, что посетители совершают свою первую покупку:
4. Отправка SMS: отправлять сообщения о скидках или подарочных продуктах через SMS
5. Электронная почта: уведомления по электронной почте о продавцах или новичках
6. Сообщения о первых покупках: SMS-уведомления или уведомления по электронной почте о мотивационных сообщениях для первой покупки                     
7. «Купить сейчас»: введите скидку или промо-код в сообщениях «Купить сейчас».

     

  Сохранение — A/B-тесты и измерения доступны для хранения

Этап контакта с покупателем направлен на то, чтобы убедить пользователей продолжить покупки. Среди альтернатив, которые можно использовать для достижения цели на этом этапе, можно выделить следующие A/B-тесты:

1. Изучите опыт клиентов: изучите опыт клиентов по электронной почте, которая будет отправлена ​​через 1 неделю или 1 месяц после покупки.
2. Уведомление о специальном предложении: Предоставьте клиентам специальные предложения, такие как «Скидка на 5 выбранных продуктов» или «Скидка на 2 выбранные категории продуктов».
3. Автоматическая отправка контента: отправляйте сообщения «Вам могут понравиться эти продукты» или «Дополните ваши предыдущие заказы этими продуктами».

  При оценке успешности перечисленных A/B-тестов; Круг ваших клиентов, частота использования ваших SaaS-продуктов, темпы роста и потери клиентов — вот те индикаторы, которые можно учитывать на этом этапе.

 

Направление — A/B-тесты и индикаторы, которые можно использовать на этапе направления

 Следующие примеры могут быть показаны как тесты A/B, которые могут быть отправлены клиентам на этом этапе.

1. Поделитесь своими покупками с клиентами: сообщения «Поделитесь своей покупкой в ​​своей учетной записи Instagram и получите купон на скидку 5%» или «Поделитесь своей покупкой из своей учетной записи Instagram, чтобы получить скидку 5% на следующую покупку» в социальных сетях. поощрение делиться своими покупками.
2. Разрешите клиентам приглашать друзей: поделитесь сообщениями типа «Скидка 10% за каждого приглашенного вами друга» или «Пригласите 3 друзей и скидка 20%», чтобы убедить клиентов делать покупки, убедив их социальные круги.

         

 A/B-тесты, которые можно использовать для увеличения дохода

Если вы успешно выполните вышеуказанные шаги, доход вашего бизнеса со временем увеличится.