A/B-тестирование сайта

Аналитика и тестирования — два главных инструмента, которые помогают принимать эффективные решения. Опираясь на объективные данные экспериментов, вы сможете проработать площадку под аудиторию. Это влияет на вовлеченность, конверсию и лояльность, повышая продажи и другие коммерческие показатели. Чаще всего для исследований используются A/B тесты.

Что такое A/B тест

A/B тестирование – это ключ к оптимизации в интернет-маркетинге. Сплит-тест помогает понять, какие элементы сайта работают лучше. Простыми словами, мы сравниваем версию "A" с "B", анализируя результаты и выбираем победителя. Эффективный метод A/B тестирования – это шаг к увеличению конверсии!

A/B тестирование, или сплит-тестирование, – это метод в маркетинговых исследованиях, который используется для сравнения двух версий веб-страницы или приложения между собой, чтобы выяснить, какая из них более эффективна в достижении заданных маркетинговых целей, таких как увеличение конверсии, кликов, регистраций и т.д.

Процесс A/B тестирования включает в себя создание двух версий одного и того же элемента (например, лендинговой страницы) с одним отличающимся параметром. Версия "A" обычно является текущей версией (контрольной), а версия "B" содержит изменение (тестовая). Трафик к этим версиям распределяется равномерно и случайным образом, чтобы исключить внешние влияния.

Затем собираются и анализируются данные о поведении пользователей на каждой из версий. Например, можно измерять, какая версия приводит к большему количеству покупок или кликов. По результатам теста принимается решение о внедрении изменений на основе более успешной версии.

A/B тестирование в интернет-маркетинге – это мощный инструмент для оптимизации веб-сайта и улучшения пользовательского опыта. Это позволяет маркетологам принимать обоснованные решения, основанные на реальных данных, а не только на интуиции.

Существует также расширение этого метода, известное как A/B/C тестирование, где сравниваются три и более вариантов. Это позволяет проводить более глубокий анализ и находить оптимальные решения для сложных задач.

Простыми словами, A/B тестирование – это способ сравнить две версии чего-либо и выбрать лучшее. Это как проведение научного эксперимента, где цель – найти наиболее эффективный вариант для достижения бизнес-целей.

Как это работает?

• В аудитории выделяются одинаковые показательные группы — около 10-15% от общего объема.
• Для эксперимента подготавливают две страницы, где отличается только один компонент, который нужно проверить.
• Одна группа видит первую страницу, другая — вторую.
• Собранные по итогам исследования данные сравнивают между собой.

Например, при обновлении команда не может определить, какой цвет лучше сработает. Для проверки создаются два идентичных по структуре, содержанию и дизайну макета, которые отличаются только цветовой гаммой. На каждую страницу направляют одинаковые объемы трафика с одного канала, считают значения коэффициента конверсии или другие показатели эффективности, сравнивают их между собой.

Условия для проведения тестирования

Главный критерий хорошего исследования — сравнение одного параметра. Например, если первый макет отличается от второго кнопкой и изображением, вы не сможете точно определить, какой из компонентов больше влияет на эффективность.

Другие условия, без которых A/B тест не будет показательным:

• достаточный объем пользователей;
• по итогам эксперимента вы получили нужное количество данных;
• метрики чувствительны к изменениям;
• у команды есть время для организации и анализа результатов.

Если проводить проверку на слишком маленьких группах, то полученная информация не будет показательной. Когда данных не хватает, вы не можете сделать объективные выводы и использовать их как аргумент. Не всегда выбранная метрика зависит от параметра для проверки — например, цвет сайта может никак не влиять на конверсию, но формировать правильный образ бренда в глазах аудитории и повышать доверие к компании.

Цель метода — быстро получить результат и внедрить нужные изменения. Если на подготовку сценария уходит слишком много времени, смысл теста теряется. Это проблема для некоторых ниш, в которых целевые действия — редкие. Например, в нише недвижимости период принятия решения о покупке превышает несколько месяцев — если провести проверку, взяв за метрику эффективности оформление заявки, то исследование растягивается, а результаты теряют актуальность.

Кому будет полезен инструмент

А/B тестирование — удобный способ исследований, который используют все, кто работает над продуктом. Он оказывается полезным на разных стадиях: от проработки первого макета до выбора способа продвижения.

Кто нужен этот инструмент:

1. Продакт-менеджерам, цель которых — улучшить пользовательский опыт.

2. Маркетологам, когда они ищут наиболее эффективные рекламные каналы, выбирают форматы, креативы, офферы, дизайн баннеров и т.д.

3. Дизайнерам — для создания удобных интерфейсов, повышения  юзабилити и улучшения других факторов, влияющих на восприятие.

4. Веб-мастерам, чтобы проработать стратегию для продвижения сайта через SEO.

5. Другим специалистам, которые хотят создавать продукты, опираясь на факты и данные от пользователей, а не на догадки.

Изменения не всегда положительно влияют на результаты. A/B тестирование помогает сократить риск ухудшения статистики по итогам корректировки. Успешный тест — это не про позитивный, а про объективный вывод. Если он показал, что нововведения могут испортить текущую версию, вы сможете избежать расходов и пустой траты времени на внедрение изменений и откат.

Аналитический подход помогает обойти конкурентов, увеличить темпы развития продукта, улучшить стратегию продвижения, находить способы повышения коммерческих показателей.

Пошаговая инструкция проведения А/Б тестирования

Несмотря на простоту метода, для получения объективных значений нужно правильно спланировать, провести исследование и проанализировать результаты. В этом поможет простая инструкция.

1. Определение цели исследования

Тесты должны соответствовать глобальным целям проекта. При проверке не всегда можно сделать так, чтобы они совпадали. Однако исследование должно согласоваться с задачами. Например, после запуска стартап работает над увеличением регистраций, значит A/B тестирование нужно провести для поиска способов роста этого показателя.

Когда цель — продажи, ее можно декомпозировать по конверсиям каждого этапа воронки, поскольку люди редко принимают решение о покупке моментально. Например, в интернет-магазине можно тестировать дизайн карточки товара, который с большей вероятностью приводит к его добавлению в корзину.

2. Выбор метрики

Для правильной интерпретации результатов нужно выбрать корректные метрики. Это могут быть коммерческие показатели — например, объемы продаж, количество заявок или коэффициент конверсии, или поведенческие факторы — время на сайте, количество посетителей, процент отказов.

При тестировании лендинга метрикой может быть количество лидов или оплаченных заказов, поскольку это простой проект. С приложениями и интернет-магазинами сложнее — здесь нужно подбирать метрику, опираясь на сценарий взаимодействия пользователя с компанией. Если параметр для анализа должен быть один, то метрик может быть несколько — зависит от ваших задач и доступных инструментов.

3. Формулирование гипотез

В основе A/B теста должна быть гипотеза для проверки. Примеры:

• «Зеленый цвет как основа дизайна принесет больше заказов, чем синий»
• «Если мы поменяем кнопку с квадратной на круглую, конверсии вырастут более, чем на 3%»
• «При увеличении полей формы заявки количество заказов не снизится»

Первые гипотезы, в которых закладывается ожидаемый результат, называются альтернативными.

Третья относится к «нулевому» типу, поскольку формулировка предполагает, что нововведения не приведут к изменениям метрик. Обычно второй вид гипотез используют, чтобы опровергать их. Однако в приведенном примере цель — добавить поля, чтобы собирать дополнительную информацию для бизнеса, не повредив конверсии. Поэтому здесь хорошим результатом будет также ее подтверждение.

4. Определение выборки

Некоторые тесты проводятся автоматически — вы создаете два лендинга, запускаете одинаковое количество трафика и собираете результаты с помощью сервиса веб-аналитики. Однако при внедрении изменений этот подход возможен не всегда, поэтому требуется этап технической подготовки.

Главная задача — определить выборку. Сделать это помогут три простых вопроса:

• Какой минимальный объем данных нужен, чтобы сделать выводы?
• Сколько пользователей нужно привлечь к исследованию для получения объективных значений?
• Однородна ли аудитория?

Если на сайт заходят разные посетители, нужно выбрать критерий деления их на группы. Это может быть социально-демографический, географический фактор или его статус — например, новый или постоянный пользователь. В зависимости от задачи, можно провести A/B тестирование на одном сегменте или сформировать показательную выборку из разных частей ЦА.

5. Проведение эксперимента

Обычно этот этап проходит автоматически. Единственное, что может потребоваться — запустить рекламу для привлечения трафика и следить за его однородностью. Не торопитесь с выводами, получив первые результаты — со временем статистика может измениться. Проведение A/B теста должно занимать столько времени, сколько запланировано. Дождитесь достаточного количества данных для анализа.

6. Анализ результатов

Несмотря на простоту сплит исследований, они требуют анализа, как и другие тестирования. Первая задача — определить, не случайна ли разница между значениями. Аналитик проверяет отчет, опираясь на все вводные и ход эксперимента, чтобы исключить два типа ошибок:

• Когда статистика показывает разницу, но на деле эффекта нет. Причиной ошибки может быть человеческий фактор — например, обеим группам показывали одну и ту же страницу, или не учли погрешность
• Если по результатам эффекта нет, а на деле он есть. Часто это происходит из-за неправильно выбранной метрики, когда ее чувствительность слишком низкая.

Изучив всю информацию, прогнав результаты через фильтр статистической значимости, можно принимать решение о реализации правок или сохранении первоначального варианта.

Частые ошибки

Две наиболее распространенные ошибки A/B исследований — множественные сравнения и прерывание. Не нужно готовить больше пары макетов, выбирать десятки метрик и, тем более, нескольких параметров для проверки. Это усложняет тестирования и повышает вероятность ошибок.

Время — это тоже важный компонент, которым нельзя пренебрегать. Если быстро свернуть исследование, получив подтверждение гипотезы, можно получить необъективный результат. Нужно сохранять непредвзятость, даже если потенциальные нововведения кажутся неоспоримо нужными.

При самостоятельно проведении сплит-теста разработчики забывают учитывать погрешности. Даже с учетом статистической значимости результаты теста не гарантируют практического эффекта.

Вывод

А/Б тесты — хорошая методика, которая позволяет быстро проверить гипотезы. Маркетинговые исследования, работа над юзабилити или дизайном сайта — всё это может стать эффективнее с этим инструментом. На основе результатов вы сможете повысить качество принимаемых решений, улучшить коммерческие результаты проекта и обратную связь от пользователей.