「吆喝精譯」不談政治,只看A/B,A/B測試政治行業最佳實踐

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A/B 測試作為 Growth Hacker 的一種方法,在國內還不是很普及。但在國外,連總統大選都在為 A/B 測試站臺。2008年奧巴馬團隊第一次將A/B測試引入競選并幫助最終競選成功。從此 A/B 測試成為總統大選工具集里的常客。

 

澳洲大選,不成功的 A/B 測試實踐
澳洲大選的 A/B 測試案例并不算成功,實際上是這樣的,并不是所有的 A/B 測試都會成功。現實世界里失敗的測試更多,但不代表失敗的測試就沒有用。失敗的案例警示我們要時刻保持大數據思維,擅用數據說話,分析實驗結果的時候不只是去關注那些有改善的結果,而刻意忽略沒有改善的結果。

 

來看澳洲大選
真是一個悲傷的消息,距澳洲大選結束只剩不到10天,政治家們看起來有點疲憊。競選預算早就耗盡,“冒牌工人”卻成了網紅(“Fake Tradie”源自澳洲競選時自由黨制作的一支攻擊對手的廣告,在廣告里扮演工人的角色因為看起來不像工人火遍 Twitter )。

 

2016年無疑給了我們一個很有趣的競選,但這次競選真的給為競選服務的數據化經理們提供了大量可利用的衡量、學習及優化他們服務的機會嗎?他們把每個網站訪客都看作一次機會嗎?我們分析了各主要政黨的頁面優化并發現了一個有趣的結果。

 

2008年奧巴馬競選團隊把實驗和優化能力引入到數字營銷世界。但在是否在競選中采用 A/B 測試上澳大利亞政黨都很極端,要么不做,要么就試試唄。工黨是澳大利亞唯一的把實驗和優化作為核心策略用在選民短信上的主要政黨。但是,它們也是摸石頭過河,缺少成熟的大規模實驗經驗。工黨的網站使用 A/B 測試工具做了一個單一 A/B 測試,簡單的測試了紅色和藍色注冊流程那個更好:

事實證明,經過幾天的實驗,實驗組的藍色背景注冊表單轉化率要優于紅色的控制組。 ALP(澳大利亞工黨) 網站照抄了美國大選的優化方法,新訪客在第一次進入網站的時候會被識別,并會呈現呼吁行動的彈屏。這種方式其實說把每個網站訪客都當做一個重要的機會,在這種情況下,注冊的訪客就會被添加到郵件列表。

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一個宣傳機會
在是否做測試上,自由黨變現的很保守,這一點體現在它們的網站上,主要把網站當成了一個宣傳機會,通過更新新聞或政策來為大選添磚加瓦。在競選中我們沒看到他們在網站上實施任何實驗(遍尋 A/B 測試的科技公司,Adobe Target,Optimizely 和 VWO 也沒有找到蹤跡),也沒有捕獲他們有做任何定制實驗的跡象。不幸的是,自由黨失去了從競選中去最大化學習如何轉化潛在和選民和搖擺不定的選民為支持者的機會,例如把他們加入郵件列表使得以后可以重定向。

這是機會實驗挑戰兩黨選民對于傳統假定的的很好的機會。運行良好開發的有挑戰性的實驗將成為成熟組織的標配功能。在這上面必要的投資不總是可用的,直至渠道的價值變得明顯。然而從原始數據上看,自由黨網站訪問量遠超其他政黨的網站,并且在過去30天內的網站更新和變化方面,壓倒其他主要政黨。

來自competeshark.com 2016年5月29日的數據

 

工黨 A/B 測試復盤
工黨做的 A/B 測試看起來沒毛病,確實優化了背景色。但我們看這個測試,其實犯了精益數據分析里很嚴重的一個錯誤:過于關注“虛榮指標”。所有不談轉化只談訪問量、郵件用戶數的行為都是耍流氓。你需要通過一切的方式去喚醒關注你的訪客,而不是只是看訪客數和郵件列表的增長。

 

希拉里:得奧巴馬真傳, A/B 測試做的不錯

 

那么,在政治圈里誰家的 A/B 測試做的最好?放眼全球,民主黨候選人希拉里-克林頓競選時的實驗和優化無疑是我們見過做的最好的。 Optimizely 前負責人說,希拉里競選時的運行試驗質量一直在被關注,下面的例子說明,選民受心理和時事的驅動,網頁上的主要優化機會在于號召覆蓋的訪客采取行動來支持大選。

競選文案標題傳達“Join Hillary”的消息,有號召力并且也暗示幫希拉里就是幫選民自己


把國旗放在左側,微妙的以“告訴參議院”做背景,CTA強化消息


傳遞通過捐贈支持大選,背景用“Thank you”


一旦100萬的捐贈目標達到,“快速捐贈”的彈屏就會出現以保證源源不斷的捐助流入。通過計數的方式,表明每一個訪客的捐助的實質影響,再次用“Fighting for us”作背景來主要地位

 

希拉里說:“奧巴馬手把手教我怎么用 A/B 測試贏得大選,你們都太小兒科。”

 

希拉里 A/B 測試項目復盤
失敗的 A/B 測試有一萬種失敗的原因,而好的 A/B 測試一定只有一個根本原因:走心。
這無疑是一次走心的測試,在希拉里競選中,其增長黑客團隊為網站做了很多方案,通過對 A/B 測試數據的分析,選出了轉化率最高的方案。并且在競選的每一個關鍵節點,都很應景的加上了觸動選民內心的元素,以此來推進轉化。

 

總結
每個團隊在運營中都會獲得足夠多的數據,真正把這些數據用起來才是數據驅動的核心。而 A/B 測試的先驗性數據,無疑是提高決策正確率和科學性的最有效依據。

 

總統競選都在用的A/B測試,你的團隊,什么時候開始?

 

本文由吆喝科技編譯自:Was CRO the biggest missed opportunity this election?

原文作者:Shaun Thambyah

原文鏈接:http://dwz.cn/46ISLN

 

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