Подробный гайд по А/Б тестированию для e-commerce сайтов

Статья обновлена 01.06.2022

Вы уже наверняка что-то слышали об эффективности A/Б тестирования. Про это написано немало статей. Возможно, даже применяли эту тактику для постов в социальных сетях. К сожалению, несмотря на то, что почти все слышали что такое А/Б тестирование, немногие понимают, как и когда его стоит применять. Поговорим об этом подробнее.

Что такое А/Б тестирование

А/Б тестирование — процесс, в котором несколько версий одной и той же страницы сравниваются друг с другом, чтобы узнать, какая из них показывает лучший результат конверсии. Такой подход помогает решать важные бизнес-задачи, получать больше прибыли от генерируемого трафика и закладывать фундамент для работы на основе данных.

Как работает А/Б тестирование

В рамках теста вы будете показывать 50% аудитории версию А и 50% процентам версию Б. Версия страницы А будет контрольной, а версия Б — вариантом. Версия с наибольшей конверсией побеждает. Когда становится ясно, какая посадочная страница работает лучше, можно лить весь трафик на нее.

Если лучше конвертирует версия А, то она продолжает быть контрольной, а для следующего эксперимента создается новый лендинг Б. В случае, когда лучший результат показывает версия Б, то уже она становится контрольной для следующего эксперимента.

Почему следует проводить А/Б тестирование

Допустим, вы потратили $100 на рекламу в Facebook и получили десять просмотров сайта. Ваша средняя стоимость заказа составляет $25. Восемь из этих посетителей уходят, ничего не покупая, а два других тратят по $25 каждый. Результат? Вы потеряли $50.

Теперь предположим, вы тратите те же $100 на рекламу в Facebook, чтобы опять получить 10 просмотров. Ваша средняя стоимость заказа по-прежнему составляет $25. Но на этот раз только пять из посетителей уходят, ничего не покупая, а остальные пять тратят по $25 каждый. Вы заработали $25.

Это упрощенный пример, но суть в том, что увеличив конверсию, вы повысили ценность того же трафика.

Кроме того, А/Б тестирование поможет вам узнать многие инсайты вне зависимости от того, будет ли ваш тест успешный или нет. К примеру, информация полученная в рамках А/Б тестирования описания продукта, поможет понять, как лучше составить УТП.

Что следует А/Б тестировать?

К сожалению, точного ответа на этот вопрос не существует. По правде говоря, единственные тесты, которые стоит выполнить, это исследования, основанные на ваших собственных данных. Мы рекомендуем ответить на этот вопрос самостоятельно с помощью качественного и количественного анализа. Это может означать:

• Технический анализ: ваш интернет-магазин загружается корректно и быстро в каждом браузере? На каждом устройстве? У вас может быть новый iPhone X, но кто-то где-то до сих пор использует Motorola Razr 2005 года. Если ваш сайт не работает должным образом на старых устройствах, вы теряете конверсию.

• Онлайн-опросы: они всплывают, когда посетители вашего магазина заходят на сайт. Например, с помощью опроса можно узнать у посетителей, которые провели на странице некоторое время, что мешает им совершить покупку. Вы можете использовать эти качественные данные, чтобы улучшить ваши показатели конверсии.

• Интервью с пользователями: ничто не может заменить личный разговор с вашими клиентами. Почему они выбрали ваш магазин, а не конкурента? Какую проблему они пытались решить, когда пришли на ваш сайт? Есть миллион вопросов, которые вы можете задать, чтобы понять, кто ваши клиенты и почему они покупают у вас.

• Анализ аналитики: ваши аналитические инструменты отслеживают и выдают данные корректно? Это может показаться странным, но вы будете удивлены тем, как часто вебмастера неправильно настраивают аналитику. Аналитический анализ — это погружение в аналитику и анализ поведения посетителей. Например, вы можете сосредоточиться на воронке продаж. Место, где теряется конверсия, удачная точка для начала тестирования.

• Тестирование пользователями: это когда вы следите за тем, как люди пытаются выполнить действие на сайте. К примеру, вы можете дать им задание найти товар в рамках определенной цены и положить его в корзину. Во время выполнения задания они будут вслух озвучивать свои мысли. 

• Просмотр сессий: он очень похож на тестирование с помощью пользователей, с той разницей, что в этом формате вы будете следить за тем, как реальные люди с реальными деньгами пользуются вашим сайтом. Где они теряют терпение? Где прекращают сессию? Вы можете найти множество ответов. 

Есть и другие способы найти предмет для тестирования, но даже эти 6 пунктов — отличная отправная точка. Если вы воспользуетесь хотя бы несколькими из них, у вас появится огромное количество полезной статистики. 

Как подготовиться к А/Б тестированию

Прежде, чем начинать какой-либо тест, у вас должна быть готова гипотеза. Гипотеза отличается от идеи тем, что она направлена на тестирование конкретного узкого места на вашем сайте и использует понятные системы измерения. Для того, чтобы оформить гипотезу, вы можете воспользоваться вот такой формулой:

• Потому что я видел [данные из исследования или обратную связь от пользователей]
• Я предполагаю, что [изменения в рамках теста] приведут к [ожидаемый результат]
• Чтобы это подтвердить, я измерю это с помощью [способ измерения]

Довольно просто, не правда ли? Все что вам нужно сделать — это заменить текст в скобках на ваши переменные и гипотеза готова.

Какой инструмент для А/Б тестирования выбрать

Проводить тест в ручном режиме возможно, но это очень сильно усложнит вашу работу. Большинство компаний выбирает одну из этих трех программ для проведения своих А/Б тестов. Каждая из них — проверенный и надежный вариант, которым можно смело пользоваться.

• Google Optimize. Кроме некоторых ограничений, которые не будут иметь значения, если вы только начинаете ваш путь в А/Б тестировании, это программа полностью бесплатная. К тому же она нативно интегрируется с Google Analytics, что является большим плюсом.

• Optimizely. Из трех приведенных здесь вариантов — это самый дорогой сервис. Высокая цена компенсируется удобным интерфейсом, который позволяет даже людям без технических знаний самостоятельно настраивать А/Б тесты.

• VWO. Так же как и Optimizely, этот сервис подходит даже для начинающих. К тому же у VWO есть собственный продвинутый интерфейс для анализа данных, который помогает получать интересные инсайты.

После того, как вы выбрали сервис для А/Б тестирования, следуйте инструкциям на их сайте. Приведенные здесь инструменты дружелюбны к новичкам, и у вас не должно возникнуть проблем с настройкой тестирования.

Как анализировать результаты А/Б тестирования

С правильно составленной гипотезой даже отрицательный результат при А/Б тестировании становится полезным, поскольку вы получаете инсайты для будущих тестов или неожиданные данные о других аспектах вашего бизнеса, которые вы даже не ожидали получить, начиная тест.

Однако, для получения более глубоких данных важно помнить о сегментации целевой аудитории. Вполне вероятно, что ваш тест покажет отрицательный результат в целом, но положительный внутри одного сегмента. Что мы имеем в виду, говоря о сегментах? Ваша целевая аудитория делится на разные типы пользователей. Каждый тип — это сегмент. К примеру: 

• Новые посетители.
• Вернувшиеся посетители.
• Пользователи c iOS девайсами.
• Пользователи с Android девайсами.
• Пользователи, использующие Chrome.
• Пользователи, использующие Safari.
• Пользователи, использующие ПК.
• Пользователи, использующие планшетами.
• Пользователи из органического поиска.
• Пользователи, пришедшие с платных компаний.
• Пользователи, пришедшие из социальных сетей.
• Вернувшиеся зарегистрированные покупатели.

Вполне вероятно, что какими бы не были результаты теста в целом, вы сможете сделать для себя неожиданные открытия внутри одного из сегмента. Поэтому во время анализа обязательно смотрите на каждый сегмент в отдельности. 

А/Б тестирование помогает вам узнать гораздо больше, чем просто подтвердить, успешный был тест или нет. Фокусируясь на инсайтах, полученных при сегментном анализе, вы откроете для себя интересные данные, которые могут значительно повлиять на развитие вашего бизнеса и оптимизацию конверсий.

Однако какой бы вы не использовали инструмент для проведения тестов, ни одна программа не сможет сделать грамотный анализ данных за вас. Инструмент лишь предоставит вам сырые данные в удобном формате. Анализ данных и умение сделать выводы на основе цифр — это сложный навык, который предприниматели со временем развивают до совершенства.

Используйте советы из этой статьи и даже будучи новичком вы сможете успешно провести А/Б тестирование и узнать много полезных инсайтов!