Одна из самых больших неопределенностей в любом бизнесе (и особенно в маркетинге) - это вопрос о целесообразности того или иного действия. Количественное определение действенности любого рекламного объявления, контента или онлайн-кампании может быть особенно сложным. Поэтому нам несказанно повезло, что благодаря Интернету появилась золотая жила онлайн-тестирования. В этом примере A/B-тестирования мы покажем, как мы помогли двум голландским архитектурным бюро показать себя с лучшей стороны и расширить свое присутствие в Интернете.
В Promoguy мы тщательно следим за тем, чтобы наши клиенты получали оптимальные услуги онлайн-маркетинга. Сравнение A/B-вариантов является важной частью этой работы, поскольку помогает получить представление о потребностях таргетинга. Однако наш процесс сложнее, чем просто бросить два контрастных куска маркетингового контента и сравнить цифры.
Как видно из этого кейса по интернет-маркетингу, компания увидела рост целевых показателей вскоре после того, как мы внедрили новые меры. Этот кейс представляет собой серию инициатив на платформах социальных сетей (LinkedIn и Instagram), направленных на тестирование новых типов контента, проведение кампаний по генерации лидов и повышение вовлеченности аудитории.
История клиента
В качестве компаний, занимающихся архитектурной визуализацией, голландские фирмы производили визуализацию 3D-фотомоделирование различных жилых, городских или промышленных проектов. Некоторые из этих визуализаций создаются по заказу клиентов или дизайнерских фирм, другие участвуют в конкурсах. Эти проекты могут помочь фирмам и архитекторам представить свои проекты в более приятном виде, изобразив их так, как они будут выглядеть после строительства.
Оба клиента находились в Нидерландах, но их услуги распространялись и на другие страны. В основном они работали в своей стране и близлежащих странах, например в Германии или Бельгии. Их работа была обширной: один из клиентов работает уже более двух десятилетий. Они уже давно пользуются некоторыми нашими услугами (как было отмечено в предыдущих случаях).
Разумеется, они хотели улучшить свое присутствие в Интернете, привлечь больше клиентов и повысить вовлеченность в работу с социальными сетями. Их главной целью было построение бренда и создание убедительной, проверенной аудиторией версии маркетингового контента в Интернете. Таким образом, обе компании стремились к привлечению клиентов и повышению узнаваемости бренда как средства развития своего бизнеса.
Точнее, они хотели привлекать в каждую кампанию определенный тип клиентов. Определенные клиенты должны были генерировать лиды. Так, одна компания хотела привлечь потенциально заинтересованных архитекторов или сотрудников архитектурных бюро в Нидерландах, т. е. тех, кто может захотеть воспользоваться их услугами. Аналогичным образом вторая кампания основывалась на подготовленном списке рассылки компании.
Наши специалисты также пришли к выводу, что для достижения этих целей компании необходимо придать контенту собственную индивидуальность и форматирование, тестируя его в разных версиях. Это должно было включать различные тексты, изображения и страницы, которые были видны клиентам.
Процесс A/B-тестирования
Наши процессы A/B-тестирования варьируются от проекта к проекту. В качестве базового уровня мы можем создать AB-тесты для всего, что может потребоваться клиенту. Сюда входит тестирование аудитории по местоположению, различным интересам, возрасту, полу, а также тестирование на благоприятность изображения или текста.
Для непосвященных A/B-тестирование - это использование двух вариантов контента для получения пользовательских, аудиторных или других показателей эффективности. В зависимости от специфики теста эти показатели могут быть такими, как благоприятность, CTR, генерация трафика и многие другие. Для веб-сайтов это может быть просто показ двух вариантов одной и той же страницы и проверка реакции пользователей на основе их действий.
Учитывая специфические потребности клиентов в таргетинге, этот метод показался нам правильным. A/B-тестирование особенно полезно для устранения неопределенности при оптимизации сайта. Именно по этой причине оно является очень важным методом в нашем арсенале. Он позволяет собрать легко поддающиеся количественной оценке данные, основанные на опыте пользователей.
Большинство компаний обычно тестируют 2 варианта для простого тестирования A и B. Мы делаем еще один шаг вперед, объединяя лучшие процессы в обоих вариантах. Мы внедряем данные с пиксели социальных сетей (LinkedIn, Instagram и Facebook в зависимости от случая) и Google Analytics для отслеживания более конкретного поведения пользователей. Опираясь на цели исследования, наши аналитики еще более точно настраивают контент для достижения конкретных целей клиента.
Это могут быть такие вещи, как время, проведенное на странице, статистика внедрения пикселей, конкретное поведение кликов на целевых страницах и т. д. Это приводит к более плодотворной оценке того, как выйти за рамки A/B-контента, и к созданию контента C, который использует лучшие элементы обеих вариаций. В зависимости от потребностей клиента мы можем выбирать элементы для более эффективной работы с этими показателями.
Анализ онлайн-маркетинга архитектурного бюро
Ранее фирмы применяли контент-маркетинг несколько бессистемно. Компании делились контентом (в основном фотографиями) через социальные сети, но исследования для таких операций были минимальными. Например, предыдущий контент размещался без SEO-оптимизации и не проходил A/B-тестирование. Поэтому инфраструктуру для этой работы нужно было создавать с нуля.
Наши команды визуальных дизайнеров и копирайтеров начали работать с несколькими вариантами изображений и призывов к действию. Это позволило нам сузить круг наиболее эффективных, создав мощное послание для привлечения потенциальных клиентов или стимулирования вовлеченности. В одной кампании это выразилось в отправке электронных писем с автоматизированными и персонализированными сообщениями для клиентов. В другой кампании это было сделано в виде постов в социальных сетях.
Основными каналами, которые они использовали, были Instagram и LinkedIn. Оба они оказались благодатной почвой для проведения двух различных типов A/B-тестов: один - для неформального контента, который приводит к вовлечению аудитории, а другой - для генерации лидов от потенциальных клиентов с помощью InMail. Они также соответствуют конкретным потребностям каждой кампании.
Создав вариации, мы были готовы проверить их эффективность. Мы обнаружили, что объявления и сообщения InMail работают особенно хорошо. Реклама и персонализированные сообщения работали 2-3 дня, собрав достаточное количество данных. Затем начался период анализа.
Новые результаты и корректировки
Первые результаты были весьма многообещающими, но впереди была еще большая работа. Проанализировав версии и оценив эффективность, мы изменили форматы каждого фрагмента контента, чтобы создать более надежные маркетинговые материалы. В результате после внесения этих изменений вовлеченность выросла в геометрической прогрессии.
Как видно справа, наша кампания была гораздо более целенаправленной, что позволило значительно повысить вовлеченность пользователей в социальных сетях. Предыдущие результаты снижали активность пользователей, но после внедрения наших проверенных на рынке вариантов мы увидели многократный рост.
Как уже говорилось, одной из главных проблем при найме маркетинговой фирмы или реализации любой маркетинговой стратегии является жизнеспособность. После A/B-тестирования и работы с данными мы разработали усовершенствованный подход и получили результаты. Кампания по ремаркетингу в LinkedIn позволила получить почти 2 десятка потенциальных клиентов за очень короткое время.
Количество показов и охват для обеих кампаний были на рекордно высоком уровне. Кроме того, конверсии росли, а стоимость конверсии оставалась стабильной. Это свидетельствовало о том, что клиенты получали все больше и больше. При наиболее оптимальной ставке мы получали 0,04 за одно привлечение.
Как видно из примера, недостаточно протестировать 2 варианта, нужно оценить и переосмыслить их на основе пользовательских данных. Большинство компаний предлагают 2 варианта, проверяют поверхностные показатели и выбирают один из них. В случае с Promoguy мы оцениваем и перестраиваем варианты, используя более глубокие данные, чем просто CTR и вовлеченность. Мы также максимизируем экономическую эффективность и подчеркиваем эффективность процедур.