Что такое A/B-тестирование и как его провести
Чтобы не стоять на месте и развиваться, компаниям следует придумывать и пробовать новые концепции, результат которых непредсказуем. В этом случае на помощь приходит A/B тестирование. Что это и как оно работает, какие задачи решает – важно знать каждому предпринимателю, выходящему на рынок с новой продукцией.
Что такое A/B тестирование
A/B-тестирование – метод маркетингового исследования, в ходе которого тестируется 2 и более вариантов некоторого звена воронки продаж с целью выявления наиболее эффективного из них. A/B-тестирование, оно же – сплит-тестирование – может применяться для лендингов, интернет-магазинов и других типов сайтов, а также для рекламных кампаний и почтовых рассылок.
Для чего это нужно?
Любые интерфейсы, которые взаимодействуют с клиентом, имеют разные составные элементы, которые можно улучшать, чтобы клиент превратился из потенциального в действительного.
Изначально почти нет чётких критериев хорошего, эффективного инструмента онлайн-продаж. Рассмотрим методологию на примере сайтов. Конечно, известны элементарные правила в духе того, что салатовый текст на красном фоне – не самое профессиональное решение. Или, скажем, кнопка «купить» должна быть по размеру больше, чем курсор мыши. Но если не брать в расчёт азы, а пойти в сторону гроус-хакинга, то правильных ответов становится всё меньше, а потребности в тестах – больше.
Вряд ли опытный маркетолог даст однозначный ответ, стоит ли перекрашивать CTA на вашей продающей странице из фиолетового в синий или добавлять новое поле в лид-форму. Во многих случаях рекомендацией будет проведение Аб-теста, и это абсолютно взвешенное решение.
Аудитории из разных регионов и источников, разного пола и возраста, в разное время дня и года могут непредсказуемо отличаться по поведению. Факторов насчитывается тысячи, и именно поэтому необходимо проводить исследования на практике.
Кому нужно A/B-тестирование
A/B тест – это хороший инструмент для работы многих специалистов, этим методом пользуются:
- Продакт-менеджеры. Тестируют изменения стоимости товаров для повышения доходов компании и оптимизации воронки продаж.
- Маркетологи. Используют тесты, проверяя реакцию аудитории на маркетинговые элементы, привнесенные в рекламную кампанию. Отслеживают показатели тестируемых метрик.
- Дизайнеры. Тестируют изменения в графических и цветовых решениях. Также отслеживают, насколько удобной для использования будет новая функция.
Какие задачи бизнеса решают A/B-тесты
При низкой вовлеченности A/B тестирование помогает улучшить показатели конверсии, оценить удобства использования функционала сайта и т.д. Оно позволяет на всех этапах проанализировать работу и выбрать оптимальные решения, чтобы улучшить ее.
Решают проблемы пользователей
Посетители переходят на сайт, чтобы ознакомиться с ассортиментом компании и изучить предложения. Функционал сайта должен отвечать потребностям клиентов: удобно располагать статьи, прайс, формы для заполнения. A/B тестирование сайта выявляет проблемные точки и болевые места, чтобы устранить недочеты. Плохой уровень юзабилити оставляет негативные эмоции у посетителей, и они покидают платформу. А привлекательный сайт располагает посетителей к изучению ассортимента.
Обеспечивают лучшую окупаемость инвестиций (ROI)
Трафик может обходиться довольно дорого. A/B тестирование помогает эффективно использовать уже существующие каналы привлечения, без новых вкладов и дополнительных затрат увеличивает конверсию. Даже малозначительные изменения затрагивают показатели конверсии и процент заполненных заявок, продаж.
Уменьшают показатель отказов
Чтобы оценить эффективность всей рекламной кампании, важно отслеживать показатель отказов от пользователей. Посетители покидают сайт по разным причинам: одним не нравится оформление сайта, других не устраивает ассортимент, ценовая политика и т.д. A/B тестирование анализирует изменение элементов на сайте и позволяет выявить проблемы отказов методом исключения, подбирая оптимальное решение через пользовательский опыт.
Снижают риски при изменениях
Изменения в работе нужно вводить постепенно, не стоит делать редизайн всего сайта за раз. Такое резкое изменение может оттолкнуть пользователей, что уменьшит показатель конверсии. A/B тестирование помогает получать положительные результаты даже при небольших изменениях, делая сайт более функциональным без глобальных перестановок и правок. Например, можно добавить новые функции, изменить описания продуктов и посмотреть, как на это будут реагировать посетители. Если реакция положительная – изменения можно утвердить, если отрицательная — стоит поискать новый вариант.
Обеспечивают статистически значимые улучшения
В A/B-тестировании удачный и неудачный результат отмечается статистическими данными. В расчет берутся показатели:
- длительность пребывания пользователя на странице;
- количество отказов;
- CTR – показатель числа кликов по отношению к общему числу показов объявления;
- число заполненных форм для заявок.
Тесты подскажут, какой вариант привлекательнее для пользователей, что фактически скажется на показателях статистики.
Помогают улучшить дизайн
Изменения в дизайне сайта могут быть разных масштабов. Иногда достаточно поменять цветовое решение или добавить дополнительные функциональные возможности. Но когда интерфейс в целом неудобен и не нравится посетителям, без масштабного редизайна не обойтись. В этом случае A/B-тесты помогут принять решение об изменениях, предскажут реакцию клиентов на новый дизайн.
Что именно улучшат A/B-тесты?
Существует несколько основных категорий показателей, оптимизируемых с помощью A/B-тестирования.
Конверсия
Доля пользователей, совершающих целевые действия. Благодаря улучшениям страницы больший процент посетителей будет регистрироваться, оформлять подписку или совершать покупки. Конверсию в звонок же поможет отследить коллтрекинг.
Финансовые показатели
Одна из главных целей работы сайта – обеспечение наибольшего количества продаж. Чем более «дружелюбно» интерфейс настроен к пользователю, тем больше денег он будет оставлять. Конкретное выражение финансовые метрики находят в величине среднего чека, ежемесячном объёме продаж, стоимости привлечения клиента (CAC). Полезно в данном случае внедрять специфические дополнения, связанные непосредственно с покупками. Например, suggestive алгоритмы, которые предлагают пользователю товары, чаще других добавляемые в корзину с теми, что он выбрал.
Поведенческие факторы
Под поведенческими факторами понимают взаимодействие пользователя с сайтом – время, проведённое на нём, глубина просмотра, выраженная в количестве страниц. Также сюда относят процент постоянных посетителей, долю отказов (bounce rate), CTR сниппета в поисковой выдаче и ряд других факторов.
Влияет ли A/B-тестирование сайта на SEO
Есть вероятность, что A/B-тесты могут негативно сказываться на рейтинге сайта в поисковых системах. Из-за того, что тестирование может быть классифицировано как дублированная информация, поисковая система опустит или скроет ее в выдаче. Но на деле негативное влияние тестов может быть только из-за длительности их проведения. Этого можно избежать – чтобы не попасть под фильтр, не нужно затягивать с тестированием. Если оперативно обработать поступающие данные, быстро обновить функционал ресурса и не тратить много времени на длительные тесты, то рейтинг не пострадает.
Какова роль аналитика в A/B-тестировании
Задача аналитиков – собрать и обработать данные, полученные в ходе исследования. При работе им важно опасаться ошибок:
❗ Ошибок первого рода – иллюзия эффекта там, где он отсутствует. Например, при демонстрации двух одинаковых версий товара двум группам пользователей (A/А-тестирование) аналитик может увидеть изменения, которые на самом деле отсутствуют.
❗ Ошибка второго рода – не заметить эффект там, где он присутствует. Такое происходит при игнорировании очевидных отличий в результате демонстрации разных групп товаров.
Аналитики, на основании представленных данных, должны давать эффективные прогнозы по внедрению определенных нововведений.
Как сделать A/B и сплит-тестирование объективным
Чтобы тесты показали реальную и достоверную картину нужно учесть некоторые особенности:
- Снизить влияние внешних факторов.
- Исследование должно проходить в одно и то же время с привлечением одинаковых источников трафика. Например, важно учитывать, что пользователи Facebook* (продукт компании Meta, которая признана экстремистской организацией) и ВКонтакте ведут себя по-разному, а в зависимости от сезона спрос на ваш товар может увеличиваться или падать. - Равные условия делают тестирование достоверным, а разные – ухудшают репрезентацию выборки.
Снизить влияние внутренних факторов.
Этот пункт особенно важен для больших компаний, где на показатели статистики могут влиять сотрудники. Они переходят на сайт по рабочим вопросам, но не производят целевых действий. Для снижения влияния этого фактора важно использовать фильтр.
Источник: https://blog.calltouch.ru/chto-takoe-a-b-testirovanie-i-kak-ego-provesti/
