А/В тестирование - Что это - Как провести

Время чтения: 6 минут

Что такое A/B-тестирование и как грамотно провести А/В-тесты

Бросая все силы на конкурентную борьбу, компании стремятся сделать свои сайты, онлайн-продукты и маркетинговые кампании максимально эффективными. Для этого неустанно оптимизируют их и дорабатывают. Однако заранее предугадать, какие изменения принесут желаемые результаты - повысят конверсию, увеличат вовлеченность или продажи, непросто.

Вместо того, чтобы полагаться на интуицию или догадки, разумным решением является использование результатов исследования A/B-тестирования. В статье расскажем про А/В тесты: что это, как провести их самостоятельно и какие сервисы пригодятся.

Что будет в статье

Что такое A/B-тестирование
Для чего нужно проводить A/B-тесты и зачем их используют в бизнесе
Как провести A/B-тестирование в 5 шагов
Популярные инструменты для проведения A/B-тестов
Ошибки при проведении A/B-тестов и как их избежать

Что такое A/B-тестирование

Это методология, при которой две или более версии веб-страницы, объявления, электронного письма показываются случайно выбранным группам пользователей. Затем данные о том, как люди взаимодействовали с каждой из них, собираются и анализируются. Удачные эксперименты внедряются, те, что не сработали – отсеиваются или перепроверяются.

Например, владелец интернет-магазина хотел бы увеличить средний чек. У него есть предположение, что демонстрация сопутствующих товаров на странице оформления покупки приведет к дополнительным продажам.

Компания создает два варианта страницы: на одной человеку предлагаются дополнительные товары, которые основываются на тех товарах, которые он положил в корзину, на второй – нет. На каждую страницу ведется трафик и отслеживается поведение пользователей и результаты.

Через 2 месяца владелец видит, что средний чек заказов на новом варианте страницы стал на 9% выше. Он может остановиться на таком результате, а может продолжить работу. Например, сравнить, что будет увеличивать средний чек больше: предложения на основе товаров, положенных в корзину, или товаров, просмотренных за сессию.

Для чего нужно проводить A/B-тесты и зачем их используют в бизнесе

Повышение конверсий

Одна из главных задач A/B-тестирования - увеличение количества продаж, подписок, регистраций, отправки заявок, запросов КП и тд. Оно позволяет выявить слабые места в пользовательском опыте, которые приводят к частым отказам. Это могут быть неэффективные офферы, баннеры и поп-апы, которые отвлекают внимание, или проблемы в процессе заполнения формы или оформления покупки.

Сравнивая различные версии объявлений, блоков сайта, креативов или email-рассылок и выбирая наиболее эффективные, бизнес способен значительно повысить продажи.

Получайте в 2 раза больше клиентов из Яндекс.Директ
за те же деньги

Подробнее

Улучшение юзабилити и пользовательского опыта

А/В-тесты позволяют оценить, как корректировки в дизайне, навигации или контенте влияют на удобство работы с ресурсом. Разные сегменты аудитории могут иметь разные предпочтения и поведенческие модели. Инструмент помогает понять, какой дизайн и какие функциональные особенности онлайн-площадки наиболее подходят для конкретных сегментов. Выявляя интуитивно понятные версии, специалисты улучшают общий пользовательский опыт.

Потребление контента с мобильных устройств также требует особого подхода. Сравнение дает возможность оценить адаптивный и мобильный дизайн, детализацию, расположение блоков и других факторов, влияющих на удобство использования на маленьких экранах.

Проверка гипотез и принятие обоснованных решений

Вместо того, чтобы слепо полагаться на собственные предположения, А/В-тесты дают возможность проверить их на практике. Выводы такого исследования более точны, так как базируются на реальных сведениях о поведении клиентов.

А/В тестирование позволяет организациям следовать циклу постоянного совершенствования: выдвижение гипотез - проведение тестов - анализ полученных данных - внедрение корректировок - выдвижение новых предположений. Этот процесс исключает принятие субъективных решений, основанных исключительно на мнениях, и обеспечивает компании надежным инструментом для роста ключевых показателей эффективности на основе реального поведения своих клиентов.

Выявление предпочтений целевой аудитории

Благодаря А/В-тестам бизнес лучше узнает своих покупателей и ее реакции на различные стимулы. Это помогает точнее настраивать предложения и маркетинговые кампании под конкретные сегменты.

В рамках одного A/B теста можно создавать различные персонализированные варианты для конкретных групп. Например, отдельные версии для новых и существующих пользователей, жителей разных регионов или людей с разными интересами.

А/В тесты также могут быть использованы в качестве эксперимента для проверки разного описания ценностного предложения продукта или услуги. Анализируя конверсию для разной ЦА, можно определить наиболее эффективные формулировки.

Если у вас есть сомнения
в эффективности ваших кампаний -
оставьте заявку на аудит.

Проанализируем рекламные кампании, тексты, таргетинги. Подскажем, что именно нужно изменить.

Оставить заявку

Тестирование целевых страниц

Оцениваются посадочные и лендинги, на которые клиенты переходят из контекстной рекламы. Сравниваются дизайн, структура контента, формы связи, призывы к действию другие блоки, влияющие на принятие решения.

Например, отслеживая вовлеченность и поведение пользователей, можно обнаружить участки страниц, где происходит максимальный отсев посетителей, и откорректировать их. Видео, фотогалереи и анимация также могут как повысить, так и снизить конверсию. Поэтому прежде чем использовать их на широкую аудиторию, есть смысл убедиться в положительном влиянии этих элементов.

Как провести A/B-тестирование в 5 шагов

Ставим цель

Сформулируйте, что именно вы хотите улучшить: повысить конверсию, увеличить вовлеченность, количество посетителей, средний чек и т.д. Например, цель может звучать следующим образом: "Увеличить коэффициент конверсии на страницах оформления заказа на 15% за счет упрощения процесса и улучшения юзабилити".

Цель должна быть измеримой, чтобы по окончании теста можно было однозначно определить, достигнута она или нет. Нечеткие или субъективные цели не позволяют корректно интерпретировать данные.

Выдвигаем гипотезы

Формулируем предположение о том, что определенное изменение элемента (текст, изображение, расположение, цвет и т.д.) вызовет желаемую реакцию у пользователей и улучшит ключевые метрики. Гипотеза должна основываться на статистике, накопленном опыте и лучших практиках отрасли.

Например, если ваша цель - повысить коэффициент конверсии на странице оформления заказа, то можно проверить следующие мнения

Упрощение формы оформления заявки счет сокращения полей приведет к увеличению объема завершенных заказов.
Замена цвета кнопки отправки с синей на красную приведет к большему количеству кликов.
Добавление значка безопасности платежей рядом с формой повысит доверие и количество целевых действий.

Необходимо выдвигать несколько разумных гипотез, проверять их одну за другой и внедрять результаты успешных экспериментов.

Создаем контрольную и вариационные версии

После того, гипотезы готовы, приступаем к подготовке:

Контрольной версии. Берем существующее объявление, элемент сайта, структуру лендинга, который используются в настоящее время. С ним будем сравнивать.
Одного или нескольких тестовых вариантов. Их создадим с помощью внесения изменений в эталон в соответствии с выдвинутыми предположениями. Например, это могут быть измененные тексты, более яркие изображения, новые места для расположения кнопок, формы с меньшим количеством полей и т.д.

Крайне важно тестировать изолированные изменения по одному за раз. Это позволит определить, что именно повлияло на метрики. Например, нельзя одновременно менять поля и дизайн формы, т.к. будет непонятно, что именно улучшило показатели.

Для создания тестовых версий можно использовать визуальные редакторы или системы управления контентом, которые предоставляют большинство сервисов A/B-тестирования. Они позволяют быстро и просто сделать это без необходимости изменять исходный код.

Запускаем тест и собираем данные

На этом этапе трафик на сайт или в приложение случайным образом распределяется на 2 потока. Одни посетители видят исходный вид, а другие - тестовую версию с внесенными для оценки изменениями. Разделение пользователей обычно происходит с помощью специализированного программного обеспечения. Оно гарантирует случайное и равномерное распределение.

Важно собрать достаточный объем данных о поведении каждой группы в течение установленного периода времени. Чем больше информации, тем более надежными будут результаты.

Как правило отслеживаются

Число просмотров страницы
Число уникальных посетителей
Количество целевых действий (заказов, подписок, загрузок и т.д.)
Показатели вовлеченности (время на сайте, глубина просмотра и др.)
Доходы или средний чек заказа

Сбор показателей продолжается до тех пор, пока не будет достигнут необходимый уровень достоверности для получения их статистически значимого объема.

Анализируем результаты

На этом этапе вы определяете, привело ли какое-то изменение улучшению ключевых метрик.

Необходимо учитывать не только конечные значения, но и определять, являются ли различия между контрольной и тестовой версиями статистически значимыми. Разница может быть значительной в абсолютных цифрах, но не достигать порога статистической значимости из-за малого размера выборки. Современные сервисы имеют соответствующие модули и автоматически рассчитывают достоверность результатов.

Большинство инструментов также предоставляют понятные отчеты и визуализации, которые показывают, какие варианты продемонстрировали достоверное улучшение. Некоторые даже автоматически выбирают победителя.

После тщательного анализа отчетов исследования вы сможете принять окончательное решение о внедрении эффективных результатов экспериментов на постоянной основе, провести A/B тест повторно или отклонить гипотезы, если ни одна тестовая версия не показала улучшения.

Ошибки при проведении A/B-тестов и как их избежать

1. Нечетко сформулированные цели и гипотезы

Формулируйте четкие, измеримые и достижимые цели. Они должны быть конкретными, проверяемыми и поддающимися количественной оценке, связанными с бизнес-задачами и стратегией компании. Избегайте расплывчатых или общих формулировок.

Определите ключевые метрики, которые вы будете отслеживать для оценки успеха. Например, цель может звучать как:
"Увеличить конверсию в покупку на 20% от текущих 3%"
«Повысить вовлеченность пользователей на 20%, увеличив среднее время на сайте и глубину просмотра в ближайшие 6 месяцев»
«Увеличить коэффициент конверсии из электронных рассылок на 8% за следующие 4 месяца»

Выдвиньте гипотезы, основанные на статистике, наблюдениях или обоснованных предположениях. Перед этим проведите анализ имеющихся данных, отзывов клиентов, аналитики и других релевантных источников. Обсудите предположения с коллегами и руководством.

2. Создание вариаций с несколькими изменениями вместо одного

Начните с определения отдельных элементов или функций, которые вы хотите протестировать. Для каждого создайте свою модификацию, отличающуюся только этой конкретной деталью от эталона. Таким образом, вы сможете изолировать влияние.

Фиксируйте подробно каждую вариацию и связанные с ней гипотезы. Это поможет отслеживать и анализировать результаты более эффективно. Если у вас есть несколько идей, то лучше проводить A/B тесты последовательно.

Создание вариантов с несколькими изменениями может быть оправдано только в том случае, если они тесно взаимосвязаны и разделить их невозможно.

3. Сбор слишком малого объема данных

Перед запуском необходимо определить необходимый размер выборки, то есть количество пользователей, которым покажут разные модели. Это можно сделать с помощью специальных онлайн-калькуляторов, например, от Mindbox или от Evan Miller. От размера выборки зависит достоверность выводов: при слишком малом количестве пользователей результат исследования может оказаться неверным.

Также нужно спланировать достаточную продолжительность А/В теста. Период зависит от интенсивности трафика, темпов конверсий и других факторов. Может потребоваться нескольких недель или даже месяцев. Если за это время результаты не достигнут необходимого уровня, тест рекомендуется продлить. Преждевременное прекращение может привести к ошибочным выводам.

Получите понятные рекомендации по работе
с разными инструментами рекламы

Скачайте полный обзор "ТОП-инструментов Яндекс.Директ
для продвижения интернет-магазинов"

Скачать обзор

4. Игнорирование влияния возможных внешних факторов

Провести A/B тест в идеальных условиях невозможно. Поэтому крайне важно учитывать внешние факторы, которые могут повлиять на результаты исследования. Например, сезонность. Поведение пользователей и спрос на многие продукты и услуги могут значительно меняться в зависимости от времени года. Так, покупки подарков существенно возрастают в предновогодний период. Убедитесь, что длительность вашего теста охватывает полный сезонный цикл.

Также на трафик могут повлиять активные маркетинговые мероприятия (акции, подключение нового канала, резкое увеличение бюджетов, изменение стратегии продвижения). Необходимо координировать проведение тестов с плановой работой отдела маркетинга.

Ранжирование в поисковых системах - еще один критический фактор для веб-сайтов. Обновление алгоритмов поиска или выпадение площадки из топ-результатов могут серьезно сказаться на посещаемости и, следовательно, исказить итоги.Также следует учитывать технические проблемы, такие как сбои сервера или правки в коде, которые могут повлиять на пользовательский опыт.

5. Одновременный запуск нескольких пересекающихся А/В-тестов

Перед стартом тщательно проанализируйте любые текущие или запланированные тесты, чтобы убедиться, что их аудитории и тестируемые элементы не пересекаются. Если такое пересечение есть, примите меры по изоляции трафика. Например, распределение на основе уникальных идентификаторов, которое гарантирует, что один человек видит и участвует только в одном тесте за раз.
Если полная изоляция невозможна, рассмотрите возможность последовательного, а не параллельного проведения тестов. Это требует больше времени, но обеспечивает более чистые выводы.В случаях, когда изоляция или последовательный запуск невозможны, документируйте все перекрывающиеся тесты и тщательно учитывайте их влияние при анализе эффективности результатов.

Итак, теперь вы знаете, что такое А/В тестирование, что оно дает компаниям, как провести исследование и каких ошибок стоит избегать.

Применяя A/B-тесты, компании получают бесценную информацию о предпочтениях своей реальной аудитории и могут принимать обоснованные решения вместо интуитивных догадок. Непрерывный цикл тестирования гипотез, получения обратной связи и внедрения улучшений позволяет постоянно совершенствовать продукт, повышать конверсию, вовлеченность пользователей и прибыльность бизнеса.