A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, представляет собой маркетинговую технику, которая основана на сравнении двух версий веб-страницы или приложения и так далее, чтобы определить, что из них работает лучше. Эти варианты, известные как A и B, представляются пользователям случайным образом. Часть из них будет направлена на первую версию, а часть на вторую. Затем статистический анализ результатов определяет, какая версия, A или B, работает лучше, в соответствии с определенными предопределенными показателями, такими как коэффициент конверсии. То есть, на основе сравнения двух версий вы можете проверить, какая из них получает больше всего кликов, подписок, покупок и так далее.
Разумеется, не всегда есть необходимость в проведении A/B-тестирования. Исходя из выгод, которые можно получить, проведя A/B- тестирование, логично принять решение, в каком случае стоит что-то тестировать, а в каком нет. Мы советуем начинать с тестирования более глобальных и привязанных к продукту или же покупателю вещей.
А что же по полезного может предоставить A/B тестирование?
А/В-тестирование:
1. Решает проблемы пользователей. Посетители приходят на ваш сайт для достижения конкретной цели. Так, это может быть желание узнать больше о продукте или услуге, купить конкретный продукт, прочитать/узнать больше по определенной теме или просто просмотреть сайт. Какой бы ни была цель посетителя, он может столкнуться с некоторыми проблемами при ее достижении. Поэтому, данные, собранные с помощью инструментов анализа поведения посетителей, помогут устранить болевые точки ваших посетителей.
2. Обеспечивает лучшую окупаемость инвестиций. Стоимость получения качественного трафика на веб-сайте достаточно велика. A/B-тестирование позволяет максимально эффективно использовать уже существующий трафик, помогает увеличить конверсию без дополнительных затрат на приобретение нового трафика. A/B-тестирование поможет увеличить рентабельность инвестиций, поскольку иногда даже самые незначительные изменения на вашем веб-сайте могут привести к значительному увеличению конверсии.
3. Уменьшает показатель отказов. С помощью A/B-тестирования можно протестировать несколько вариантов элемента вашего веб-сайта, пока не найдется наилучшая возможная версия. Это не только поможет вам найти точки болевые точки посетителей, но и улучшит общее впечатление от вашего сайта, заставив их проводить больше времени на вашем сайте и совершать покупки.
4. Снижает риски при изменениях. В ходе тестирования можно вносить незначительные изменения в свою веб-страницу вместо того, чтобы переделывать все. Это может снизить риск уменьшения текущего коэффициента конверсии.
5. Обеспечивает статистически значимые улучшения. Поскольку A/B-тестирование основано на данных, вы можете быстро определить «победителя» и «проигравшего» на основе статистически значимых улучшений таких показателей, как время, проведенное на странице, число демо-запросов и так далее.
Разберем, как работает A/B-тестирование в общих чертах. Вы сравниваете текущую версию (контрольную) страницы/элемента с одной (или несколькими) ее вариациями с изменениями, которые хотите протестировать. Это может быть страница веб-сайта, элемент на странице, призыв к действию, изображение или другие объекты. Вы делите свой трафик на равные части, а посетители случайным образом попадают на одну из вариаций в течение установленного периода времени, когда выполняется тест. Затем их относительная эффективность (с точки зрения показателей, например, конверсии или продажи) сравнивается и анализируется, чтобы определить, стоит ли внедрять изменения.
Теперь более подробно расскажем о том, как это тестирование вообще проводить.
1. Выберите одну переменную для тестирования. Для того, чтобы определить такую переменную, изучите различные элементы и их возможные альтернативы для дизайна, формулировки, способы персонализации ваших электронных писем или другие объекты.
2. Определите цели. Конечно, вы будете измерять несколько метрик во время одного теста. Тем не менее, выберите основную метрику, на которой следует сосредоточиться, прежде чем запускать тест.
3. Разработайте гипотезу. Перед проведением исследования нужно разработать гипотезу. По результатам исследования, она подтвердится или будет опровергнута (возможно и отчасти). Процесс выдвижения гипотез связан с пониманием вами целей исследования и прогнозированию возможных результатов. О маркетинговых гипотезах мы рассказали здесь: https://topremote.ru/post/markietinghovyie-ghipotiezy
4. Подготовьте эксперимент. В рамках подготовки эксперимента необходимо проделать следующие шаги:
- создать новую версию (B), отражающую изменения, которые вы хотите протестировать;
- определить контрольную и экспериментальную группы;
- определить временные рамки;
- убедиться, что пользователи будут видеть версии A и B в случайном порядке;
- определить минимальный размер выборки;
- определить уровень статистической значимости (α). Например, если это значение будет у вас равно 0.03, то в 3% случаев разница между A и B будет вызвана случайностью.
5. Проведите эксперимент. Крайне важно убедиться, что тестирование будет проводиться по плану. Для этого, лучше всего сначала провести эксперимент на какой-нибудь закрытой площадке (если она, конечно, есть). Во время эксперимента следите за тем, чтобы все работало, как это требуется.
6. Анализируйте результаты. После завершения теста проанализируйте результаты, обратив внимание на:
- количество показов варианта;
- количество целевых действий;
- стоимость трафика для каждого варианта за определенный период времени;
- основную метрику;
- уровень достоверности.
Работу с результатами тестирования облегчить и систематизировать может калькулятор A/B тестирования. Вот один из них: https://yandex.ru/adv/statvalue
После того, как вы проанализировали эти показатели, если тест прошел успешно, используйте выигрышный вариант.
Если ваш вариант оказался выигрышным, поздравляем! Продолжайте повторять эксперименты, чтобы улучшить свои результаты. Если же эксперимент дал отрицательный результат или не дал никакого результата, не волнуйтесь. Используйте эксперимент как опыт и не допускайте таких же ошибок в последующих тестированиях.
