Недавно я готовился отправить важное email-сообщение нашей аудитории, направленное на продвижение воронки продаж. Я имел в распоряжении два варианта темы письма и не мог решить, какой из них будет более эффективным.
Естественным образом мне пришла мысль: «Давайте проведем A/B тестирование этих тем!» Однако наш маркетолог быстро указал на ограничение, которого я не учел. На первый взгляд казалось, что 5,000 подписчиков — вполне достаточное количество для простого теста между двумя темами письма.
Этот разговор увел меня в увлекательный мир статистической значимости и объяснил, почему она так важна в принятии маркетинговых решений.
Инструменты, такие как калькулятор статистической значимости HubSpot, могут облегчить вычисления, однако понимание того, что именно они рассчитывают и как это влияет на вашу стратегию, бесценно. Ниже я раскрою понятия статистической значимости на примере из реальной практики, давая вам инструменты для принятия более взвешенных, ориентированных на данные решений в ваших маркетинговых кампаниях.
Что такое статистическая значимость?
В маркетинге статистическая значимость — это когда результаты вашего исследования показывают, что взаимосвязи между тестируемыми переменными (например, коэффициент конверсии и тип посадочной страницы) не являются случайными; они действительно влияют друг на друга.
Почему статистическая значимость важна?
Статистическая значимость действует как детектор правды для ваших данных. Она помогает определить, является ли разница между двумя вариантами, такими как темы ваших писем, реальной или случайной.
Например, если вы подбросите монету пять раз и четыре раза выпадет орел, это еще не значит, что монета нечестная. Но если вы подбросите ее 1000 раз и 800 раз выпадет орел, это уже повод задуматься.
Статистическая значимость помогает отличить совпадение от значимых закономерностей, и именно это наш эксперт по email-маркетингу пытался объяснить, когда я предложил протестировать темы писем. Так же, как и с примером с орлом, она указала, что кажущаяся значительной разница, скажем, 2% в уровне открываемости, может не означать, что разница реальна.
Почему так важна статистическая значимость
-
Размер выборки влияет на надежность. Мое первоначальное предположение о том, что 5,000 подписчиков будет достаточно, оказалось неверным. Когда список разделен на две группы, каждая тема тестируется всего на 2,500 человек. При среднем уровне открываемости в 20%, мы увидим всего около 500 открытий на группу. Это небольшое количество для обнаружения таких малых разниц, как 2%. Чем меньше выборка, тем выше вероятность, что случайные колебания исказят результаты.
-
Разница может быть не реальной. Это было для меня откровением. Даже если тема B получит на 10 открытий больше, чем тема A, это не значит, что она однозначно лучше. Статистический тест поможет определить, является ли эта разница значимой или могла бы произойти случайно.
- Неправильное решение обходится дорого. Это особенно актуально. Если мы ошибочно заключим, что тема B лучше и будем использовать её в будущих кампаниях, мы можем упустить возможности для более эффективного вовлечения аудитории. Хуже того, мы можем потратить время и ресурсы на масштабирование стратегии, которая на самом деле не работает.
Исследование, которое я провел, показало, что статистическая значимость помогает избежать реакции на случайные совпадения. Она задает важный вопрос: «Если мы повторим этот тест 100 раз, насколько вероятно, что мы увидим такую же разницу в результатах?» Если ответ «очень вероятно», можно доверять результату. Если нет, нужно переосмыслить подход.
Как тестировать статистическую значимость: быстрая структура принятия решений
При принятии решения о проведении теста, используйте этот концептуальный каркас, чтобы оценить, стоит ли игра свеч.
Тест проводите, когда:
- У вас есть достаточная выборка. Тест может достичь статистической значимости на основе числа пользователей или получателей.
- Изменение может повлиять на бизнес-метрики. Например, тестирование нового призыва к действию может непосредственно повысить конверсии.
- Вы можете дождаться завершения полного теста. Нетерпение может привести к неубедительным результатам. Я всегда даю тесту достаточно времени для завершения.
- Изменение оправдывает стоимость реализации. Если результаты приводят к значительному ROI или сокращению затрат на ресурсы, тестирование стоит того.
Не проводите тест, если:
- Размер выборки слишком мал. Без достаточных данных результаты не будут надежными или действенными.
- Вам нужны быстрые результаты. Если решение срочное, тестирование может не подходить.
- Изменение минимально. Тестирование мелких изменений, таких как изменение расположения кнопки на несколько пикселей, часто требует огромных выборок для получения значимых результатов.
- Стоимость реализации превышает потенциальную выгоду. Если ресурсы, необходимые для реализации выигравшей версии, превышают ожидаемые выгоды, тестирование не стоит проводки.
Матрица приоритизации тестов
Когда вы управляете множеством идей для тестирования, я рекомендую использовать матрицу приоритизации, чтобы сосредоточиться на возможностях с высоким воздействием.
-
Высокий приоритет:
- Страницы с высоким трафиком. Эти страницы предлагают самые большие выборки и самый быстрый путь к значимости.
- Главные точки конверсии. Места, как формы регистрации или процессы оформления заказа, которые напрямую влияют на выручку.
- Элементы, генерирующие доход. Заголовки, CTA или предложения, стимулирующие покупки или подписки.
- Точки контакта для привлечения клиентов. Темы электронной почты, реклама или посадочные страницы, влияющие на генерацию лидов.
- Низкий приоритет:
- Страницы с низким трафиком. На таких страницах гораздо дольше получать действенные результаты.
- Мелкие элементы дизайна. Небольшие стилистические изменения часто не оказывают достаточного воздействия, чтобы оправдать тестирование.
- Нерекламные страницы. Информационные страницы или блоги без прямой связи с конверсией могут не требовать обширного тестирования.
- Второстепенные метрики. Тестирование ради пустых метрик, таких как время на странице, может не соответствовать бизнес-целям.
