A/B тестирование: что это и для чего нужно

A/B тестирование — эффективный метод повышения конверсии и улучшения пользовательского опыта на сайте. Этот процесс позволяет сравнивать два или более варианта элементов страницы, чтобы определить, какой из них работает лучше. Например, можно протестировать разные цвета кнопки «Купить сейчас» и увидеть, какой из них чаще приводит к покупке.

В этой статье мы рассмотрим, что такое A B тестирование, почему оно важно и как его проводить для максимальной эффективности. Также обсудим инструменты для работы и примеры успешного использования A/B тестирования в разных компаниях.

Что такое A/B тесты

A/B-тестирование (сплит-тестирование) — это маркетинговая стратегия, при которой две разные версии веб-сайта, рекламы, электронного письма, всплывающего окна или целевой страницы сравниваются друг с другом, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна. Например, вы можете протестировать два разных всплывающих окна, чтобы увидеть, какое из них вызывает больше подписчиков на вебинары, или два разных рекламных объявления Google, чтобы выяснить, какое из них приводит к большему количеству покупок.

Этот метод позволяет оценить эффективность различных сообщений, каналов коммуникации или элементов сайта. Цель тестирования — улучшить ключевые показатели бизнеса, такие как увеличение продаж, вовлеченность читателей или повышение качества лидов. В процессе тестирования аудитория делится на две части, каждая из которых видит один из тестируемых вариантов — контрольный «A» и тестовый «B».

A/B тестирование проводится на основе гипотезы, которая определяет, почему тестируется определенная переменная. Важно, чтобы тестирование охватывало достаточно большую выборку пользователей для получения статистически значимых результатов.

Используя A/B тестирование, можно оптимизировать дизайн веб-сайта, его элементы, такие как заголовки и кнопки, а также рекламные объявления и информационные рассылки. Этот процесс требует времени, которое зависит от объема трафика на сайт, и может занять от нескольких дней до нескольких недель. Результаты тестирования анализируются после завершения эксперимента, что позволяет принимать обоснованные маркетинговые решения на основе полученных данных.

Зачем проводить A/B-тестирование

• Оптимизация конверсии: A/B-тестирование позволяет определить, какие элементы на вашем сайте, в рекламных объявлениях или рассылках лучше всего привлекают пользователей и стимулируют к действиям.
• Увеличение продаж: Сравнивая разные версии элементов, можно выявить те, которые приводят к наибольшему количеству покупок или заявок.
• Улучшение пользовательского опыта: Тестирование помогает понять, какие изменения делают сайт более удобным и привлекательным для пользователей.
• Повышение вовлеченности: Вы можете выявить, какие заголовки, изображения или кнопки лучше всего удерживают внимание аудитории и побуждают к взаимодействию.
• Снижение рисков: Прежде чем внедрять кардинальные изменения, можно протестировать их на небольшой группе пользователей, что снижает вероятность негативного влияния на бизнес.
• Обоснованные решения: A/B-тестирование предоставляет конкретные данные, на основе которых можно принимать обоснованные и эффективные маркетинговые решения.
• Экономия ресурсов: Оптимизируя элементы на основе тестов, можно эффективно распределять маркетинговый бюджет, инвестируя в самые результативные решения.
• Подтверждение гипотез: Тестирование позволяет проверять и подтверждать маркетинговые гипотезы, что способствует более точной настройке стратегий.

Какие элементы лендинга можно тестировать

1. Заголовки: Сравните разные варианты заголовков на страницах, чтобы узнать, какой из них привлекает больше внимания и вызывает больший интерес.
   Пример: Тестируйте заголовок «Скачайте наш бесплатный гид по маркетингу» против «Получите бесплатный маркетинговый гид сейчас» на целевой странице.
   
2. Изображения: Тестируйте различные изображения, баннеры или видео, чтобы понять, какие визуальные элементы больше всего вовлекают пользователей.
   Пример: Тестируйте изображение продукта в реальной жизни против изображения продукта на белом фоне на странице товара.
   
3. Кнопки призыва к действию (CTA): Исследуйте, какие формы, цвета, размеры и тексты на кнопках CTA приводят к большему количеству кликов и конверсий.
   Пример: Сравните кнопку «Купить сейчас» зеленого цвета против кнопки «Мне это нужно» красного цвета на странице продукта.
   
4. Тексты и описания: Сравните разные версии текстов, описаний продуктов или услуг, чтобы определить, какой контент лучше стимулирует пользователей к действию.
   Пример: Тестируйте краткое описание «Быстрая доставка и отличное качество» против более подробного описания «Доставка в течение 24 часов и 100% гарантия качества» на странице услуги.
   
5. Формы и поля: Тестируйте различные формы подписки, заказа или регистрации, чтобы выяснить, какие поля и их расположение максимально удобны для пользователей.
   Пример: Тестируйте форму регистрации с минимальным количеством полей (имя и email) против формы с дополнительными полями (телефон и адрес).
   
6. Навигация: Проверьте разные варианты меню и навигационных элементов, чтобы узнать, какие структуры помогают пользователям быстрее находить нужную информацию.
   Пример: Сравните горизонтальное меню с категориями продуктов против вертикального бокового меню на главной странице сайта.
   
7. Цены и предложения: Исследуйте различные ценовые предложения, скидки и акции, чтобы понять, какие из них привлекают больше клиентов.
   Пример: Тестируйте цену 1 700 рублей и 2 122 рубля за тот же продукт, чтобы определить, какая цена приводит к большему количеству покупок.
   
8. Цветовые схемы: Тестируйте разные цветовые схемы на вашем сайте, чтобы выявить, какие из них создают наиболее приятный и эффективный пользовательский опыт.
   Пример: Тестируйте синюю цветовую схему против оранжевой на сайте, чтобы увидеть, какая из них вызывает больше доверия у пользователей.
   
9. Макеты страниц: Сравните разные макеты страниц, чтобы определить, какие из них способствуют лучшему восприятию информации и увеличению конверсий.
   Пример: Сравните страницу с одной колонкой текста и изображений против страницы с двумя колонками, чтобы понять, какой макет лучше воспринимается пользователями.
   
10. Email-рассылки: Тестируйте разные темы писем, тексты и изображения в email-кампаниях, чтобы повысить открываемость и кликабельность.
    Пример: Тестируйте тему письма «Скидка 50% только сегодня!» против «Не пропустите нашу эксклюзивную скидку 50%!» для повышения открываемости.
    
11. Рекламные объявления: Сравните различные варианты текстов и изображений в рекламных объявлениях, чтобы найти наиболее эффективные для вашей аудитории.
    Пример: Сравните рекламное объявление с текстом «Купите лучшие кроссовки сейчас» и изображением кроссовок против объявления с текстом «Получите бесплатную доставку на кроссовки» и изображением курьера.
    

Пошаговый гайд для A B тестирования

1. Определите цель тестирования

Прежде чем начать A/B тестирование, важно четко определить цель. Это может быть увеличение коэффициента конверсии, снижение количества отказов, улучшение пользовательского опыта или другое значимое действие. Определите нулевую гипотезу, которая будет сравниваться с измененной версией.

2. Выберите элемент для тестирования

Решите, какие изменения вы хотите протестировать. Это могут быть кнопки призыва, заголовки, изображения, текст, формы или другие элементы вашего сайта или мобильного приложения. Важно выбирать только один элемент для тестирования, чтобы точно определить, какие изменения влияют на результаты.

3. Создайте варианты для тестирования

Создайте два или несколько вариантов одного и того же элемента. Вариант A будет контрольным, то есть оставленным без изменений, а вариант B — измененным. Например, можно изменить цвет кнопки призыва к действию, текст заголовка или расположение формы.

4. Разделите трафик случайным образом

Для получения статистически значимого результата, разделите трафик между вариантами случайным образом. Это поможет исключить влияние внешних факторов и обеспечить объективность результатов. Можно использовать специальные инструменты для A/B тестирования: AB Tasty или Optimizely, которые автоматически разделяют трафик и собирают данные.

5. Определите продолжительность теста

Продолжительность теста зависит от объема трафика на вашем сайте или в приложении. Рекомендуется проводить тестирование не менее двух недель, чтобы собрать достаточное количество данных для статистически значимого результата. Однако, продолжительность может быть больше или меньше в зависимости от вашего трафика и цели тестирования.

6. Проведите тестирование

Запустите сплит тест и наблюдайте за поведением пользователей. Следите за изменениями в целевом показателе и собирайте данные о каждом варианте. Тестирование позволяет оценить эффективность каждого изменения и определить лучший вариант.

7. Анализируйте результаты

После завершения тестирования, проанализируйте результаты. Сравните количественные показатели контрольного варианта и тестового варианта, чтобы определить, какой из них оказался более эффективным. Если результаты статистически значимы, можно принимать решения о внесении изменений на основе полученных данных.

8. Внедрите лучшие решения

На основе анализа данных, примите решения о внесении изменений на сайт или в приложение. Внедрите лучший вариант, который показал наилучшие результаты в тестировании. Это может быть увеличение конверсии, улучшение пользовательского опыта или достижение других целей.

9. Повторяйте тестирование

A/B тестирование — это непрерывный процесс. После внесения изменений, проводите новые тесты, чтобы постоянно улучшать работу сайта или приложения. Многовариантное тестирование позволяет тестировать несколько элементов одновременно и оптимизировать различные аспекты вашего проекта.

10. Учитывайте внешние факторы

При проведении тестирования важно учитывать внешние факторы, которые могут влиять на результаты: сезонные колебания, изменения в рекламных кампаниях или другие внешние события. Это поможет получить более точные и объективные результаты.

Вспомогательные инструменты для тестирования

Optimizely

Optimizely предлагает мощные функции для A/B и мультивариантного тестирования, а также возможность персонализации контента. Поддерживает тестирование как веб-страниц, так и мобильных приложений, что помогает оптимизировать весь пользовательский путь.

VWO (Visual Website Optimizer)

Интуитивно понятный интерфейс для проведения A/B тестов, анализа поведения пользователей и создания тепловых карт. VWO также предлагает инструменты для проведения опросов и персонализации контента.

Unbounce

Основное предназначение Unbounce – создание и тестирование посадочных страниц. Инструмент позволяет быстро вносить изменения, тестировать различные варианты страниц и анализировать результаты для улучшения коэффициента конверсии.

Rebrandly (Clickmeter)

Clickmeter предлагает инструменты для отслеживания, тестирования и анализа маркетинговых кампаний. Поддерживает A/B тестирование, что позволяет отслеживать эффективность различных вариантов страниц и рекламных объявлений, улучшая показатели конверсии.

Crazy Egg

Отличается функциями тепловых карт и записи сессий, которые помогают понять поведение пользователей. Crazy Egg также предоставляет инструменты для сплит-тестирования и анализа того, как изменения на странице влияют на пользовательский опыт.

Ошибки AB тестирования

1. Недостаточная продолжительность теста. Короткий тест может привести к незначимым результатам из-за недостаточного объема трафика. Определите необходимый объем трафика и продолжительность теста перед его запуском. Используйте калькуляторы статистической значимости для расчета.
2. Игнорирование сезонных и временных факторов. Тестирование в разные дни недели или сезоны может искажать результаты. Проводите тесты в одно и то же время и на одной и той же выборке аудитории. Учтите сезонные факторы при планировании.
3. Недостаточный объем трафика. Небольшой объем трафика может привести к неправильным выводам. Убедитесь, что у вас достаточно трафика для получения статистически значимых результатов. Если объем трафика низкий, увеличьте продолжительность теста.
4. Игнорирование статистической значимости. Неправильные выводы из-за недостаточного анализа данных. Используйте инструменты для анализа статистической значимости результатов. Не принимайте решения на основе данных, которые не достигли статистической значимости.
5. Неправильное разделение трафика. Неправильное распределение аудитории между вариантами A и B. Убедитесь, что трафик разделен случайным образом и равномерно между вариантами. Используйте специальные инструменты для правильного распределения.

6. Недостаточное понимание аудитории. Непонимание потребностей и поведения целевой аудитории. Проводите предварительные исследования и анализ аудитории. Основывайте тесты на четко определенных гипотезах, основанных на данных о пользователях.

Примеры А/Б тестов

Google

• Контекст: Тестирование цвета кнопки рекламы.
• Что тестировалось: Различные оттенки синего для кнопок рекламы.

Google провел A/B тестирование 41 разных оттенков синего для своих рекламных кнопок. Результаты показали, что один из оттенков значительно улучшил коэффициент кликов (CTR), и это принесло компании $200 миллионов годового дохода.

Grene

• Контекст: Интернет-магазин GRENE провел A/B-тестирование, чтобы найти способ облегчить пользователям поиск товаров, которые они ищут.
• Что тестировалось: Горизонтальное расположение товаров на страницах категорий.

В первоначальном варианте на мобильных устройствах товар занимал всю страницу, что затрудняло пользователям прокрутку различных вариантов.

После изменения макета страниц категорий и сокращения белого пространства, пользователи смогли просматривать несколько продуктов одновременно и легче прокручивать доступные варианты.

В результате компания GRENE добилась 15% увеличения количества кликов по блоку продуктов, 16% увеличения конверсий и 10% увеличения количества посещений страницы благодарности, что указывает на успешные покупки.

Booking.com

• Контекст: Тестирование элементов интерфейса.
• Что тестировалось: Различные версии кнопок «Забронировать сейчас».

Booking com является известным примером компании, которая активно использует A/B тестирование. Они тестировали различные элементы интерфейса: цвет, размер и текст кнопок. Один из тестов показал, что изменение цвета кнопки на более контрастный и изменение текста на более кликабельный значительно увеличило конверсии.

Unbounce

• Контекст: Компания Unbounce искала способы увеличить количество подписчиков на целевые страницы.
• Что тестировалось: Запрос на ввод адреса электронной почты против написания твита о продукте.

Unbounce решил проверить, предпочтут ли пользователи написать о продукте в Твиттере вместо указания адреса электронной почты. В ходе тестирования сравнивали страницу с запросом на ввод адреса электронной почты и страницу, где пользователи могли скачать курс, отправив твит.

Результаты показали, что пользователи предпочитают указывать e-mail, чтобы скачать курс. Конверсия в версии для электронной почты была на 24% выше, чем в версии для твиттера. Это дало Unbounce уверенность в правильности направления их целевой страницы.

HubSpot

• Контекст: Тестирование заголовков и призывов к действию (CTA) на лендинговых страницах.
• Что тестировалось: Различные формулировки заголовков и CTA.

В одном из тестов HubSpot изменил заголовок и призыв к действию на своей посадочной странице. Один из вариантов показал увеличение конверсий на 20%. Этот тест помог понять, какие слова и фразы лучше резонируют с их целевой аудиторией.

WallMonkeys

• Контекст: WallMonkeys, онлайн-сайт настенных наклеек, хотел повысить конверсию и улучшить качество обслуживания клиентов.
• Что тестировалось: Замена ключевого изображения слайдера на строку поиска.

Используя тепловую карту CrazyEgg, WallMonkeys обнаружили, что большинство клиентов в первую очередь смотрят на определенные части страницы. Они решили заменить ключевое изображение слайдера на строку поиска. Переместив строку поиска в середину страницы, компания смогла увеличить коэффициент конверсии на 550%.

Заключение

A/B тестирование, также известное как сплит-тестирование, является важным инструментом в арсенале любого маркетолога. Это метод сравнения двух вариантов страницы, рекламы или элемента дизайна, чтобы определить, какой из них лучше выполняет заданную цель. Например, вы можете проверить эффективность двух и более заголовков, кнопок призыва к действию или форм регистрации.

Проводя A/B тестирование, компании могут принимать более обоснованные решения на основе данных. Этот метод позволяет точно определить, какие изменения на сайте положительно влияют на поведение пользователей и ключевые показатели эффективности. Важно отметить, что тестирование проводится одновременно для обеих версий, чтобы исключить влияние внешних факторов.

Результаты тестирования помогают улучшить пользовательский опыт и увеличить количество конверсий. Это может быть увеличение числа кликов, регистраций, покупок, уменьшение процента числа «брошенных корзин» или других целевых действий. A/B тестирование позволяет понять, что работает лучше всего для вашей аудитории, и делать изменения, которые приводят к значительным улучшениям.