Στον σημερινό ψηφιακό κόσμο, το στοχευμένο μάρκετινγκ είναι απαραίτητο για την επιτυχία μιας εταιρείας. Οι δοκιμές διαχωρισμού πολλαπλών επιπέ δων είναι ένας ισχυρός τρόπος βελτιστοποίησης της αποτελεσματικότητας των διαφημίσεων σε πλατφόρμες όπως το Facebook. Σε αυτόν τον οδηγό, θα μάθετε τι είναι το multi-level split testing, πώς διαφέρει από το παραδοσιακό split testing και πώς να το χρησιμοποιήσετε στο Facebook Ads Manager για να έχετε τα καλύτερα αποτελέσματα από τις καμπάνιες σας.
Βασικά συμπεράσματα Η διαχωριστική δοκιμή πολλαπλών επιπέδων σας επιτρέπει να δοκιμάζετε ταυτόχρονα πολλές μεταβλητές για να λαμβάνετε αποφάσεις βάσει δεδομένων σχετικά με το κοινό, το περιεχόμενο και τις τοποθετήσεις διαφημίσεων. Ξεκινά πάντα με τον πιο σημαντικό παράγοντα και σταδιακά βελτιώνει την έρευνα. Αυτό οδηγεί σε καλύτερη τμηματοποίηση και συνεπώς σε υψηλότερα ποσοστά μετατροπής.
Οδηγός βήμα προς βήμα
Βήμα 1: Κατανόηση των πολυεπίπεδων διαχωριστικών δοκιμών
Το multi-level split test επεκτείνει το παραδοσιακό A/B test, στο οποίο δοκιμάζονται μόνο δύο μεταβλητές. Εδώ έχετε τη δυνατότητα να δοκιμάσετε ταυτόχρονα πολλές μεταβλητές, όπως η προέλευση, η ηλικία και η τοποθέτηση. Ξεκινάτε πάντα με τα πιο βασικά χαρακτηριστικά, προκειμένου να αποκτήσετε τις καθοριστικές πληροφορίες.
Βήμα 2: Καθορίστε την ομάδα-στόχο
Πρέπει να είστε ξεκάθαροι σχετικά με το τι δεν γνωρίζετε. Παραδείγματος χάριν: Πού βρίσκεται η ομάδα-στόχος σας; Για να αποκτήσετε αυτή τη γνώση, στοχεύστε πρώτα στη γεωγραφική προέλευση. Παγκόσμια είναι η προσέγγιση: Γερμανία, Αυστρία, Ελβετία και άλλες σχετικές χώρες.
Βήμα 3: Προγραμματισμός προϋπολογισμού και πρώτη σειρά δοκιμών Για την πρώτη δοκιμή, επενδύετε έναν σταθερό προϋπολογισμό, για παράδειγμα 1000 ευρώ σε κάθε τμήμα. Αυτό θα σας δώσει δεδομένα σχετικά με την απόδοση των διαφημίσεών σας στις διάφορες περιοχές-στόχους. Μπορεί να διαπιστώσετε ότι μια περιοχή έχει καλύτερη απόδοση από τις άλλες.
Βήμα 4: Τμηματοποίηση κατά ηλικία
Με βάση τα δεδομένα της πρώτης δοκιμής, μπορείτε τώρα να αναλύσετε την ηλικιακή ομάδα. Δημιουργήστε ομάδες όπως 20-30 ετών, 30-45 ετών και 45+ ετών και επενδύστε άλλα 1000 ευρώ σε κάθε τμήμα. Τα διάφορα αποτελέσματα θα σας βοηθήσουν να προσδιορίσετε την πιο κερδοφόρα ηλικιακή ομάδα.
Βήμα 5: Δοκιμάστε την τοποθέτηση
Στο επόμενο βήμα, στρέφετε την προσοχή σας στην τοποθέτηση της διαφήμισής σας. Ποια πλατφόρμα παρήγαγε τα καλύτερα αποτελέσματα; Για να το κάνετε αυτό, δοκιμάστε το Facebook, το Instagram και το Messenger. Και πάλι, θα πρέπει να εργαστείτε με προϋπολογισμό 1000 ευρώ ανά τοποθέτηση για να αξιολογήσετε με σαφήνεια τα δεδομένα.
Βήμα 6: Αναλύστε τα αποτελέσματα
Τα αποτελέσματα του πολυεπίπεδου split test σας δείχνουν ποια ομάδα-στόχος έχει την καλύτερη απόδοση. Θα πρέπει να αναλύσετε τα δεδομένα για να προσδιορίσετε πού επιτεύχθηκαν αρχικά τα καλύτερα αποτελέσματα. Εάν υπάρχουν απώλειες στα προηγούμενα επίπεδα, κάτι που συνήθως μπορεί να συμβεί, η ακριβής κατανομή των κερδών και των απωλειών είναι ζωτικής σημασίας.
Βήμα 7: Υπολογίστε την απόδοση της διαφημιστικής δαπάνης (ROAS)
Στόχος σας είναι να μεγιστοποιήσετε την απόδοση της διαφημιστικής δαπάνης (ROAS). Αυτό σημαίνει ότι τα έσοδα από τις διαφημίσεις σας θα πρέπει όχι μόνο να καλύπτουν το κόστος τους, αλλά και να αποφέρουν κέρδος. Διατηρείτε πάντοτε μια επισκόπηση των οικονομικών σας και υπολογίζετε το ROAS για να μπορείτε να κρίνετε την επιτυχία σας.
Βήμα 8: Ανάπτυξη μακροπρόθεσμης στρατηγικής
Το πολυεπίπεδο split testing δεν είναι ιδανικό μόνο για βραχυπρόθεσμα κέρδη, αλλά και σημαντικό για μακροπρόθεσμες στρατηγικές. Τα δεδομένα που συλλέγονται μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διαφημίσεις επαναστόχευσης και για μελλοντικές εκστρατείες. Η μακροπρόθεσμη σκέψη είναι το κλειδί εδώ.
Περίληψη
Σε αυτόν τον οδηγό βήμα προς βήμα, μάθατε πώς λειτουργεί το multi-level split testing στο μάρκετινγκ του Facebook. Τώρα γνωρίζετε πώς να αποκτήσετε κρίσιμες πληροφορίες για το κοινό-στόχο σας αναλύοντας και δοκιμάζοντας βήμα προς βήμα. Είναι σημαντικό να έχετε πάντα κατά νου τις οικονομικές πτυχές, ενώ αναπτύσσετε ένα μακροπρόθεσμο σχέδιο για την αξιοποίηση των δεδομένων που λαμβάνονται.
