Практически 7 из 10 малых и средних предприятий (МСП) имеют стратегию A/B-тестирования. Однако, согласно новому отчёту Unbounce и Ascend2, для многих из них эта стратегия... устарела или редко обновляется. Парадокс? Возможно. Но маркетологи по-прежнему считают A/B-тестирование успешным: более 4 из 10 (42%) утверждают, что их программы очень эффективно помогают достигать маркетинговых целей.
Главные цели и метрики.
Улучшение конверсии — это по-прежнему №1 цель A/B-тестирования, и она же является важнейшей метрикой для оценки результатов.
Удержание клиентов также считается критически важной метрикой, хотя снижение оттока реже становится основной целью тестов. Чаще фокус на оптимизации кампаний и улучшении UX.
Где тестируют чаще всего?
Лидеры среди каналов для A/B-тестирования - это email-маркетинг (57%) и веб-сайты (57%). Неудивительно, ведь именно здесь традиционно сосредоточены усилия по персонализации.
Как ИИ меняет игру?
Большинство маркетологов отмечают, что инструменты на основе искусственного интеллекта значительно (39%) или умеренно (51%) улучшили процессы A/B-тестирования.
Но без проблем никуда... Главные барьеры:
1. Нехватка ресурсов (время, инструменты, бюджет)
2. Ограниченный трафик для получения статистически значимых результатов
3. Неясные или неубедительные результаты тестов
Почти каждый пятый (18%) маркетолог заявил, что растущее внимание к правилам конфиденциальности существенно изменило их стратегии тестирования. Ещё 55% внесли изменения. Это значит, что A/B-тестирование становится сложнее с точки зрения сбора и использования данных.
#зарубежная_аналитика
