A/B-тестирование: что это такое, для каких целей используется

01.07.2021
13 мин

Для развития любой компании приходится постоянно генерировать идеи. Но далеко не каждая из них способна увеличить конверсию, привлечь новых клиентов или положительно повлиять на развитие бизнеса. Поэтому важно уметь быстро проверить и оценить все гипотезы, а затем оставить только те, которые окажутся наиболее удачными. Существуют различные способы сделать это, но одним из наиболее эффективных считается A/B-тестирование. Разберемся, что это такое, а также для чего может использоваться.

Общая информация об A/B-тестировании

А/Б-тест — это, простыми словами, маркетинговый метод, который применяется для оценки эффективности веб-ресурса или рекламной кампании. Данный метод также называют сплит-тестированием.

Чтобы понять, для чего это нужно, давайте рассмотрим простую схему на примере аналитики посадочной страницы. В неё входят 3 основных элемента: аудитория, исходная и экспериментальная страницы, магия.

Например, существует лендинг по реализации окон из пластика. Он получает трафик от контекстной рекламы, именно она привлекает клиентов. Владелец данной страницы посмотрел вебинар и узнал, что сегодня популярными считаются круглые кнопки на сайте. Именно они позволяют повысить конверсию, следовательно, увеличить число сделанных заказов.

Прежде чем решить, стоит ли менять прямоугольные кнопки на круглые, потребуется проверить эту теорию. Возможно, замена принесёт положительный результат. Но этого может и не случиться. Чтобы получить объективные данные, придётся внести правки на сайт, а затем дать клиентам оценить обновленный лендинг.

Можно обойтись только частью аудитории, этот вариант считается даже более желательным. Если результат приведёт к снижению конверсий или числа посетителей, это будет не так заметно для бизнеса. Вдруг круглые кнопки окажутся фатальной ошибкой и продажи резко упадут? Такое тоже может быть. Именно поэтому аналитики со стажем выполняют тестирование только на части аудитории.

Как это делается? Создаётся вторая версия лендинга, где кнопки будут круглыми. На неё направляется часть трафика с контекстной рекламы — люди получают шанс оценить обновленную версию и поработать с ней.

Каждая часть аудитории в сплит-тестах называется выборкой. Размер выборки для проведения A/B-тестирования можно определить, например, при помощи онлайн-калькулятора. В инженерной версии можно не только рассчитать необходимое количество людей для получения достоверной статистики по сайту, но и понять величину аудитории для любых офлайн-опросов.

Расчет объема выборки

Следующий калькулятор адаптирован именно под A/B-тестирование сайтов. Тут необходимо указать базовую конверсию сайта и минимальный ощутимый результат тестирования. По результатам система рассчитает количество трафика, необходимого для проведения теста.

Определение размера выборки

Дальше в ход идёт магия. Именно на этом этапе проводится анализ поведения посетителей, а затем уже аналитик принимает решение. Если после замены кнопок конверсия увеличивается, тогда весь трафик будет переведён на новую версию страницы. Создатель лендинга сможет лишь порадоваться увеличению прибыли.

Для анализа результатов тестирования можно выбрать любую систему аналитики, ориентируясь на привычный процесс исследований. Неважно, будет ли использоваться Яндекс.Метрика или Google Analytics — обе эти системы считаются популярными инструментами, которые подходят для различных тестов. А объединить все результаты поможет сквозная аналитика, которая наглядно представит все метрики, полученные в ходе тестирования, в едином отчете.

В рассматриваемом нами примере A/B-тест — это сравнение исходной версии страницы сайта с новой. Для этой цели используется группа посетителей, а также выполняется оценка изменений ключевых метрик. После проведения тестирования можно принять правильное решение, выбрав более результативный из двух вариантов.

Кому пригодится А/Б тестирование

Кому пригодится А/Б-тестирование

Разобравшись с тем, что такое А/Б-тестирование сайта, стоит понимать, кому оно может потребоваться. Вполне логично, что данные тесты могут использовать маркетологи, продакт-менеджеры, веб-мастера, продуктовые дизайнеры. То есть, этот инструмент будет полезен всем, кто хочет улучшить свой продукт, сделать его эффективнее, комфортнее и приятнее для аудитории.

Проведение тестирования позволит получить объективные данные о различных вариантах того, как улучшить текущую версию любого онлайн-продукта. Опытные специалисты знают, что важно не только усовершенствовать сайт или рекламу, но и не сделать их хуже. В ином случае внесённые изменения не пойдут на пользу бизнесу. Для этой цели и подходит А/Б-тестирование — оно позволяет оценить поведение аудитории после внесённых изменений.

Объективные данные дают возможность быстрее продвигаться на рынке. Ведь только пользователи знают, что им требуется именно в этот момент времени. Нельзя при продвижении ориентироваться исключительно на личные вкусы и субъективное мнение. В таком случае продукт будет значительно медленнее развиваться. Компания может ошибаться, внося изменения в свои веб-продукты, и правки не всегда положительно сказываются на конверсии. Это обязательно следует учитывать.

Если не хочется, чтобы конкуренты развивались быстрее вас, следует ориентироваться на объективные данные. В этом и поможет A/B-тестирование, без него сейчас не обходятся приложения, сайты и рекламные сервисы.

В каких случаях требуются А/Б-тесты

Сервисы А/Б-тестирования могут пригодиться в различных ситуациях. Вот лишь некоторые из них:

  • Нужно получить объективное мнение о том, насколько эффективными оказались внесённые изменения, помогли ли они добиться желаемых результатов.
  • Важно убедиться в том, что правки не скажутся негативно на конверсии.
  • Необходимо проверить, хороша ли новая идея.

Подобный вид тестирования возможен только тогда, когда у вас достаточно пользователей и информации. В ином случае не удастся добиться желаемых результатов, а сведения могут оказаться неточными. Это наблюдается из-за низкой чувствительности метрик аналитики. Можно упустить важные моменты, которые повлияют на продвижение продукта.

Нужно понимать, что A/B-тестирование требует времени и ресурсов для проведения. Сколько займёт А/Б-тест — никогда нельзя точно рассчитать. Потому как многое зависит от размера аудитории, количестве имеющихся конверсий и других факторов. Например, если исследуемых пользователей слишком мало, тест затянется на несколько месяцев. В этом случае он потеряет смысл — обычно его применяют, когда нужно быстро получить данные.

К тесту нужно правильно подготовиться, настроив систему аналитики. Также обязательно необходимо разобраться с тем, как проводить А/Б-тестирование для достижения желаемых результатов. Обо всём этом поговорим далее.

Этапы А/Б тестирования

Этапы А/Б-тестирования

Для качественного продвижения продукта необходимо проверять каждую новую идею. Прежде чем внести глобальные изменения, нужно убедиться, что они не навредят. Также стоит понять, смогут ли варианты принести пользу, как скажутся на конверсии. Доверительное А/Б-тестирование позволяет получить объективные данные, которые повлияют на принятие решения. И специалист сделает выводы о том, стоит ли всё-таки вносить изменения.

Доверительное A/B-тестирование — статистический термин, означающий измерение разницы средних параметров при помощи сравнения нескольких источников исследования.

Провести тестирование можно в несколько шагов. Каждый из них является обязательным. Поэтому далее подробно рассмотрим этот процесс и на примере объясним, как провести А/Б-тест двух сайтов.

Шаг 1. Постановка цели

Нужно убедиться в том, что она совпадает с глобальной целью организации. Например, компания занимается продажей окон из пластика и хочет при помощи лендинга увеличить количество клиентов. Следовательно, при проведении тестирования важно проанализировать то, получится ли повысить количество заказов с помощью новой идеи. Не следует проверять те гипотезы, которые не совпадают с глобальной целью организации. A/B-тест требует времени и ресурсов. Поэтому важно сразу определиться с правильным ориентиром, чтобы не тратить время зря.

Шаг 2. Выбор метрики

Это тоже крайне важно, если хочется, чтобы A/B-тестирование завершилось успешно. Под понятием «метрика» подразумеваются основные показатели бизнеса. Речь идёт о выручке, объёме продаж, чистой прибыли, числе посетителей, коэффициенте конверсии. Бывают и другие метрики, но именно эти считаются основными в системе e-commerce аналитики.

Кстати, у нас есть полный гайд о тестировании интернет-магазинов, поэтому если вас интересует именно этот вид исследований, он будет полезен.

Рассматриваемые метрики нередко сравнивают с термометром, так как они позволяют понять, всё ли нравится посетителям. То есть с их помощью можно «измерить температуру» успеха сайта и компании в целом.

Так, А/Б-тест revenue или выручка позволит определить, увеличится ли доход. Также владельцев бизнеса может интересовать такая метрика, как количество сделанных заказов. Желательно выбирать только один показатель для оценки, в редких случаях их может быть несколько. В данном процессе не стоит гнаться за количеством измеряемых метрик, потому что от этого уменьшается эффективность анализа. Если и выбирать несколько показателей, то они должны быть тесно связаны друг с другом.

Шаг 3. Определение гипотез

Потребуется выбрать гипотезу, которая будет совпадать с главной метрикой, выбранной для проведения теста. Например, гипотеза может быть следующей: если поменять кнопки на сайте, то конверсия повысится с 3% до 8%.

Определение гипотез

Чтобы правильно оценить результаты, нужно выделить 2 вида гипотез:

  • Нулевая. Внесённые изменения не дадут желаемого эффекта. То есть конверсия останется такой же. Главная задача — это опровергнуть гипотезу.
  • Альтернативная. Изменения приведут к увеличению конверсии до 8%.

Если в ходе тестирования будет выявлено, что изменения отсутствуют, значит, сработала нулевая гипотеза. Следовательно, нужно оставить лендинг таким, какой он есть. В ситуации, когда конверсия увеличилась, можно сделать следующий вывод: сработала альтернативная гипотеза. В данном случае потребуется масштабировать правки на всю аудиторию.

Стоит отметить, что при негативном результате придётся задуматься о том, как ещё можно повысить показатели. В дальнейшем — подготовиться к проведению ещё одного теста. А все сделанные изменения предстоит отменить.

Шаг 4. Дизайн

Это важный шаг, который нельзя пропускать. Он может быть техническим и влияющим на функционирование ресурса в целом. Или содержать только незначительные изменения визуального характера. В данной ситуации многое зависит от возможностей команды, наличия материальных и временных ресурсов для выполнения тестирования.

Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением А/Б-тестов разбивает посетителей на группы и определяет величину выборки. Соответственно, при таких возможностях они могут позволить себе проводить тестирования чаще.

Размер выборки для А/Б-теста имеет значение и определяется в индивидуальном порядке. Нужно определить количество людей в каждой группе, которое нужно для получения информации, позволяющей принять объективное решение.

Минимальный размер выборки для A/B-теста зависит ещё и от того, сколько будет длиться тестирование. Если процесс затянется на месяц, можно охватить больше потенциальных клиентов. И в случае негативного исхода влияние на прибыль будет менее значимым в долгосрочной перспективе. Желательно, чтобы такая длительная выборка рассматривала поведение определённого процента людей, которое берется от общего количества посетителей ресурса. Размер выборки определяется индивидуально и зависит от количества трафика, базовой конверсии и желаемого результата.

Перед проектированием дизайна нужно разобраться, какие пользователи будут участвовать в проведении теста. Их нужно разбить на группы — например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Затем определяются объём выборки, длительность тестирования и уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%. Подробнее обо всех составляющих математических моделей А/Б-тестов вы можете прочитать в нашем материале.

Шаг 5. Проведение эксперимента

Теперь потребуется запустить A/B-тестирование и начать наблюдение за результатами. Нужно следить за тем, чтобы весь процесс работал без сбоев. Нередко сначала может подтвердиться нулевая гипотеза, так что некоторые сразу прекращают эксперимент. Однако не стоит прерывать его раньше установленного срока. Сначала изменения могут благоприятно повлиять на метрику, но потом наблюдается отсутствие положительного эффекта. Так что не следует спешить с выводами — лучше следовать заранее спланированному расписанию.

Шаг 6. Анализ результатов

Полученные данные необходимо обязательно проанализировать, чтобы понять, есть ли эффект от внесённых изменений. Нужно решить, следует ли внести правки на страницу и распространить на всю аудиторию, или потребуется оставить старую версию сайта.

Анализ результатов

Желательно обратиться к опытному веб-аналитику, без его участия будет сложно добиться желаемых результатов. Нужно учесть измеряемый вес при A/Б тесте, гипотезы и многие другие моменты.

Во время проведения A/B-тестирования для каждого проверяемого варианта назначается определённое количество трафика. Например, на версию первой страницы отводится 50% трафика и на вторую версию также 50%. Процентное соотношение можно менять в зависимости от потребностей исследования. Это и называется весом при A/B-тестировании.

Обязательно нужно помнить и про распространённые ошибки во время исследования. Первая — это ложная видимость положительного эффекта. Бывает и другая ошибка — пользователь может не заметить изменения там, где они есть. Это может произойти из-за низкой чувствительности выбранной метрики. Доверив данный процесс профессионалу, этого можно избежать.

Аналитик должен обязательно рассчитать статистическую значимость. Её допустимый уровень может быть от 90 до 95%. Если значение окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесёнными правками.

Без участия аналитика оценить результаты тоже можно. Когда вы смотрите на значения А/Б-тестирования, первое, на что нужно обратить внимание, был ли тест нулевым, отрицательным или положительным. В первых двух случаях все ясно — можно ничего не делать.

А если результаты есть, убедитесь, что победитель — действительно победитель. Оцените все основные критерии: статистическую значимость, p-значение, длительность теста, размер повышения и так далее. Подробнее о них рассказываем в отдельном материале. Если результат подтверждается, то следующий шаг — привлечь 100% трафика и посмотреть, какой реальный рост конверсии это даст.

В идеальном мире вы могли бы просто внести все изменения в течение пары недель и подождать. Но обычно компании сразу начинают генерировать другие гипотезы и запускать очередные тесты. Так что нужно найти баланс. Например, проверять новые варианты не сразу, а по прошествии некоторого времени.

После того, как вы определите победителей, важно углубиться в сегменты пользователей, на которых вы проводили тестирование:

  • платный и бесплатный трафик;
  • разные браузеры и устройства;
  • различные каналы трафика;
  • новые и вернувшиеся посетители.

Это довольно просто сделать с помощью любой системы веб-аналитики. Важно только настроить отчеты заранее. Нужно хорошо понимать, как протестированные страницы работают с каждым из этих сегментов. Какой показатель отказов? Какой процент выхода? Изменили ли вы принципиально способ прохождения клиентов по воронке продаж?

Также важно обращать внимание на качество лидов. Чем длиннее цикл ваших продаж, тем сложнее оценить этот показатель. Облегчить интерпретацию помогает интеграция с CRM и сквозной аналитикой — тогда все поступающие данные можно оценивать прямо в режиме реального времени.

A/B-тестирование: серийное и контролируемое, в чем разница

A/B-тестирование бывает контролируемым и серийным, то есть последовательным. Серийное выглядит как: «Изменим вот это и посмотрим, что произойдет». Оно помогает выяснить, как изменения влияют на доход, подписки, потенциальных клиентов и другие важные показатели бизнеса.

A/B-тестирование: серийное и контролируемое, в чем разница

Однако есть одна проблема. Она называется ложным совпадением. Пример: если вы внесете изменения в то же время, когда конкурент начнет громкую рекламную акцию, то можете увидеть падение коэффициента конверсии вместо ожидаемого повышения. Вы подумаете, что во всем виноваты ваши новшества, но это не так. На самом деле падение было вызвано внешней ситуацией на рынке.

Обойти эту проблему помогает контролируемое A/B-тестирование. В сплит-тесте первый посетитель видит исходную страницу, которую мы называем контрольной. Это буква «А» в слове «A/B-тест». Следующий посетитель видит версию страницы с тестируемым изменением. Это вариация, буква «B» в термине.

Третий посетитель снова видит контроль А, четвертый — изменение B. Так продолжается до тех пор, пока мы не соберем по каждой версии достаточную статистику посещений. Чтобы с уверенностью сказать, какая из них нравится людям больше всего. Специальное программное обеспечение для сплит-тестов отслеживает этих посетителей и сообщает, какая версия страницы принесла больше всего дохода или потенциальных клиентов.

Поскольку посетители приходят в течение одного и того же периода времени, изменения на рынке — например, реклама конкурента — не влияют на результаты. Обе страницы показываются в то же время, поэтому в данных нет ошибок до и после.

Еще один способ сделать контролируемый A/B-тест — сегментировать трафик. Чтобы устранить влияние различного поведения посетителей из разных каналов трафика.

Cоветы для эффективного проведения А/Б-теста в цифровом маркетинге

Чаще всего А/Б-тесты в цифровом маркетинге используют для повышения эффективности почтовой рассылки или показателя CTR на сайте. A/B-тест дает развернутые ответы, как оптимизировать эти маркетинговые активности и в каком направлении лучше двигаться.

Вы можете добавить разнообразия своим электронным письмам и веб-страницам, не опасаясь, что это отрицательно повлияет на рекламную активность в целом. Достаточно правильно использовать A/B-тесты — для внесения безопасных и постепенных изменений. Которые помогут удержать покупателей и продвинуть их дальше по воронке продаж.

Вот несколько полезных советов о том, какие элементы лучше тестировать, и какими методами A/B-тестов пользоваться.

Тема письма

Обычно это самый важный элемент вашего УТП в рассылке, который нужно тестировать. Независимо от области бизнеса, тема «отвечает» за решение пользователя: открывать письмо или нет.

Протестируйте различные фразы в теме письма, чтобы узнать, какие из них дают самые высокие показатели CTR для ваших подписчиков. Вы можете попробовать сформулировать свое предложение так: «Получите товар Х прямо сейчас с 20% скидкой». А не использовать разные иносказания, чтобы заинтриговать пользователя.

Заголовок

Заголовок — еще один элемент, который нужно постоянно проверять с помощью A/B-тестов. Как и тема письма, формулировка заголовка может быть решающим фактором для посещения целевой страницы. Даже если тема «зацепила» и подписчики открыли ваше письмо, плохой заголовок сыграет на понижение рейтинга кликов.

CTA

Ни один CTA не работает постоянно и на 100%. Любой призыв к действию рано или поздно приедается. Вот почему стоит постоянно экспериментировать с различными стимулами к целевому действию. A/B-тест может включать:

  • изменение формулировки CTA;
  • настройку размера и цвета кнопки;
  • тестирование различных мест для размещения CTA в электронном письме или на целевой странице.

По данным VWO, изменение CTA способно увеличить коэффициент конверсии до 34%.

Промоакции

Ожидания потребителей в наше время стали настолько высокими, что простого указания размера скидок недостаточно, чтобы привлечь их внимание.

Поэтому рекомендуем тестировать различные описания акций в рекламных кампаниях. Это позволит увидеть, какие предложения наиболее привлекательны для пользователей. Например, вы можете проверить, получает ли предложение с процентной скидкой более высокие показатели CTR. Если сравнить его с тем, где указана сумма экономии в рублях. «Экономия до 20%» или «Экономия 1000 рублей»?

Макет

Это важно для целевой страницы, но не менее важно для рассылки. Стоит протестировать разные шаблоны электронной почты, чтобы увидеть, какие из них приносят большее количество переходов. Вы можете проверить, предпочитают ли подписчики одноколоночную верстку текста или двойные столбцы, один цветовой шаблон или другой и так далее.

Изображения

То, где вы размещаете свои картинки, какие они и сколько их, играет большую роль в эффективности электронной рассылки и целевой страницы. Запустите разные A/B-тесты, чтобы узнать, какой из вариантов дает лучшие показатели. Изображение человека в отличие от картинки товара — это лишь один из примеров теста, который стоит попробовать.

A/B-тест по всем вышеперечисленным элементам позволяет измерить поведенческие модели посетителей. И дает ценную информацию для оптимизации маркетинговой активности в будущем.

Время отправки

A/Б-тесты помогут определить оптимальное время для отправки рассылки подписчикам. По данным GetResponse, 26,63% всех электронных писем открываются в течение первого часа после получения. Очевидно, что чем точнее вы выбрали временной интервал, тем больше подписчиков познакомятся с вашим контентом.

Не совершайте ошибку, ориентируясь на данные других компаний, где указано «лучшее время для отправки маркетинговых писем». Это индивидуально для каждой отрасли и целевого рынка. И зависит от того, что вы предлагаете и кто ваши подписчики.

Есть специальные программы для автоматизации почтового маркетинга, в которых можно задать нужное время отправки. Некоторые из них работают на основе искусственного интеллекта. И предлагают оптимальные часы на основе данных о предыдущей активности в электронной почте всех ваших подписчиков.

A/B-тестирование на время отправки лучше проводить на небольшом проценте подписчиков. Результаты этой выборки используются, чтобы предсказать поведение оставшихся. Например, вы можете сделать рассылку 10% своих подписчиков в обычные запланированные часы — версия A. Затем отправить письма еще 10% своих подписчиков в другое время, но в тот же день — версия B.

Как только вы узнаете, в какой версии повысилась вовлеченность, можете использовать лучший результат. И выбрать нужный интервал для отправки оставшихся 80% писем по электронной почте на следующий день.

Метод постепенных изменений

На самом деле у большинства целевых страниц нет проблем с трафиком. У них есть другая проблема — конверсии. Как правило, среднее значение CR колеблется от 1 до 3%. И нужно что-то делать, чтобы привлечь остальных 97-99% посетителей сайта, которых не интересует то, что вы им предлагаете.

Метод постепенных изменений

Метод постепенных изменений может стать первым шагом, чтобы выяснить, с чем именно потенциальные лиды взаимодействуют лучше всего.

При проведении A/B-тестов убедитесь, что вы вносите постепенные изменения. Проверяйте только 1 вариант одного элемента за 1 раз. Например, если вы хотите увидеть, как цвет кнопки CTA влияет на рейтинг кликов, версия теста A должна оставаться такой же, как была. И единственная разница с версией B — кнопка CTA другого оттенка.

Здесь нельзя убить двух зайцев. Попытка измерить влияние нескольких различных элементов на CR сразу — провальна. Например, вы попытаетесь изменить CTA, заголовок и макет одновременно и увидите улучшение показателя кликабельности. Но вряд ли сможете различить, какой именно элемент был «ответственным» за этот скачок.

Правильная сегментация аудитории для тестов

A/Б-тест собирает данные от реальных посетителей, которые «голосуют» за те или иные изменения своим поведением. И неважно, деньги ли это за покупку, передача контактной информации в форму или другие целевые показатели конверсии. Но результатам сплит-тестирования можно верить, только если аудитория одинакова для контрольной и тестируемой версии.

Люди из списка рассылки, которые пришли к вам по ссылке из письма, с большей вероятностью превратятся в клиентов. А те, кто попал на сайт из поиска, могут быть не готовы к покупке.

Если вы отправите трафик из электронной почты на контрольную версию и поисковый трафик — на версию Б, то усложните интерпретацию сплит-теста. Потому что вы проверяете не только элементы УТП, но и разные сегменты трафика. И вычислить, какой из них привел к успеху, довольно трудно.

Сегментируйте типы трафика и тестируйте их по отдельности. Только тогда вы сможете легко контролировать каждый вариант теста и лучше понимать поведение посетителей.

Частые ошибки при проведении A/B-тестирования

По данным HubSpot, только 22% компаний удовлетворены текущими показателями конверсии. Это может быть результатом того, что они:

  • не проводят A/B-тесты в принципе;
  • прерывают тестирование на полпути;
  • не вносят исправлений в соответствии с полученными результатами сплит-тестирования или вносят их на ограниченных участках.
Частые ошибки при проведении A/B-тестирования

Многие опасаются A/B-тестирования, потому что якобы в процессе проверки различных элементов можно ухудшить текущие результаты. Но это не так. Правильно проведенные A/B-тесты не влияют на текущий CTR и другие показатели конверсии. Наоборот, помогают их улучшить. Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса.

Еще одна частая ошибка — когда тест прерывают досрочно, не доводя его до конца. Прежде чем доверять полученным результатам, нужно убедиться, что статистика собиралась в течение достаточного количества времени. Обычно длительность теста уменьшается пропорционально выборке. Если взять большую выборку, результаты имеют статистическую значимость даже на небольших сроках тестирования. А если у вас небольшой бюджет и протестировать варианты на широкой аудитории нет возможности, лучше терпеливо дождаться окончательных результатов. Это может занять от 2-х недель до месяца. И только потом делать окончательные выводы. Промежуточные результаты могут не давать точной картины.

Наконец, на этапе необходимых изменений, когда вы полностью уверены в результатах А/Б-теста, тоже можно допустить просчеты.

Чтобы ничего не упустить, лучше сразу перенести результаты сплит-теста в отдельный документ или электронную таблицу. Это позволит:

  • избежать повторного тестирования одних и тех же элементов в будущем;
  • облегчить поиск решений, которые можно использовать в других областях маркетинга.

Допустим, результаты ваших тестов показали, что изображения людей на целевой странице вместо картинок товара улучшают CTR. Помимо того, чтобы внести необходимые изменения на сайт, можно применить этот вывод к другим элементам вашего маркетингового контента. Например, к рекламным объявлениям в сетях, на поиске или к форме электронного письма в клиентской рассылке.

Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности. После А/Б-тестирования можно создать своеобразную библиотеку проверенных лайфхаков. Которые начнут работать на продвижение вашего бизнеса. Вы можете использовать эти шаблоны, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию и эффективно с ней взаимодействовать.

Заключение

Разбираясь в том, как провести А/Б-тестирование, следует учесть абсолютно все моменты. Мы рассмотрели алгоритм проведения тестирования на примере страниц сайта. Однако аналогичный алгоритм, но с небольшими изменениями, можно распространить и на другие виды исследования. Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения.A/B-тестирование при правильном его проведении поможет проанализировать данные и принять решение об улучшениях любого технического процесса.

FAQ

Обязательно ли проводить А/Б тестирование?
Да, если есть потребность в увеличении аудитории и прибыли. Если доход от бизнеса вас полностью устраивает, то трата ресурсов на проведение подобных тестирований не имеет смысла.
Имеет ли значение количество пользователей во время теста?
Чем больше пользователей примет участие в тестировании, тем больше вероятность получения точных результатов. Однако не стоит брать слишком большой процент текущей аудитории, так как негативные изменения могут в таком случае значительно повлиять на бизнес. Определить размер аудитории для исследования помогут онлайн-калькуляторы, о которых мы рассказываем в данной статье.

Рекомендуем вам

Сервисы для A/B тестирования

2021-07-23

Как дать доступ к своему аккаунту в Google Analytics и зачем это нужно

2021-07-12

Google Merchant: инструкция по настройке рекламы

2021-07-03

Электронная коммерция в Яндекс.Метрике: как правильно настроить аналитику для интернет-магазина

2021-07-05