A/B Split Testing (A/B-тестирование)

Экспериментальный подход в маркетинге и аналитике, при котором аудитория случайным образом делится на две группы: группа A видит исходную версию (контрольную), а группа B - измененную версию (тестовую).

Цель - измерить различия в поведении или результатах, таких как клики, конверсии или продажи. Например, в email-рассылке версия A может иметь заголовок 'Скидка 20%', а версия B - 'Эксклюзивное предложение: скидка 20%'. После сбора данных анализируется, какая версия показала лучшие метрики.

Этот термин часто используется в цифровом маркетинге, например, в Google Optimize или Optimizely для тестирования landing pages.

Применение

В маркетинге A/B-тестирование применяется для оптимизации кампаний, улучшения пользовательского опыта и повышения конверсий.

Цели включают тестирование дизайна сайтов, текстов рекламы, призывов к действию и email-кампаний.

Примеры из реального мира:

• Amazon использует A/B-тестирование для оптимизации рекомендаций продуктов, что увеличило продажи;
• Netflix тестирует обложки фильмов, чтобы повысить просмотры; Google проводит тысячи A/B-тестов ежегодно для улучшения поискового интерфейса.

Применение в фарме

В фармацевтическом маркетинге A/B-тестирование применяется для оптимизации рекламных сообщений, упаковки продуктов и цифровых кампаний, с учетом строгих регуляций (например, FDA).

Цели - повышение осведомленности о лекарствах, улучшение вовлеченности пациентов и соблюдение этических норм.

Примеры из реального мира:

• Pfizer тестировала версии email-рассылок о вакцинах, сравнивая акцент на безопасность vs. эффективность, что помогло увеличить отклик;
• Johnson & Johnson использовала A/B-тесты для landing pages о безрецептурных препаратах, оптимизируя призывы к действию и повышая конверсию в покупки;
• Novartis применяла метод для тестирования контента в соцсетях о онкологических препаратах, определяя, какие формулировки лучше информируют аудиторию без нарушения регуляций.