Назад
Поделиться
Что такое A/B-тестирование?
A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — один из самых эффективных способов улучшения пользовательского опыта на сайте или в приложении. A/B-тестирование позволяет проверить, как изменения в маркетинговой стратегии, дизайне, контенте или функционале влияют на поведение пользователей и, соответственно, на эффективность бизнеса.
В A/B-тестировании создается две версии одной веб-страницы (A и B), которые отличаются только одним элементом (это может быть заголовок, небольшой копирайт, цвет кнопки и т.д.). Затем случайным образом выбирается группа пользователей, которые увидят версию A — и другая группа пользователей, которые увидят версию B. После проводится анализ того, какая версия показала наилучшие результаты.
A/B-тестирование может использоваться для улучшения конверсии, увеличения количества регистраций или покупок, улучшения пользовательского опыта и т.д.
Этапы A/B-тестирования
- Постановка цели
Конечно, первым этапом A/B-тестирования является определение и постановка цели. Что вы хотите узнать по итогам теста? Что хотите улучшить? Увеличить конверсию, увеличить продажи, улучшить пользовательский опыт. Цель теста должна быть четко определена — тогда будет легко анализировать и интерпретировать его результаты. - Разработка гипотезы
Для проведения A/B-тестирования необходимо иметь гипотезу, которую вы хотите проверить. Гипотеза должна быть основана на данных и опыте, а еще должна быть проверяема. Гипотеза должна также быть связана с целью теста. - Создание вариантов
Создание вариантов (A и B) — следующий этап A/B-тестирования. Варианты должны отличаться только одним элементом: заголовком, изображением, цветом, текстов или расположением элементов. - Запуск теста
После того, как варианты созданы, наступает этап запуска теста. Важно, чтобы тест был проведен одновременно для обоих вариантов – так вы исключите влияние внешних факторов. - Анализ результатов
После завершения теста проанализируйте результаты. Важно убедиться, что тест проводился достаточное количество времени, тогда его результаты будут статистически значимыми. После анализа результатов сделайте выводы – и выбирайте лучший вариант.
Инструменты для A/B-тестов
Для проведения A/B-тестирования используются разные инструменты. Самые популярные из них:
Google Optimize
Google Optimize — это бесплатный инструмент от Google. С его помощью вы можете создавать и запускать A/B-тесты на своем сайте, просматривать результаты и оптимизировать веб-страницы.
Optimizely
Optimizely — платный инструмент, который позволяет создавать и запускать тесты на веб-страницах, мобильных приложениях и других платформах. Он также предлагает функции персонализации и машинного обучения для более точных результатов.
VWO
VWO — еще один платный инструмент, который позволяет создавать и запускать тесты на веб-страницах и других платформах. Он также предлагает функции аналитики и оптимизации.
Adobe Target
Adobe Target — это инструмент для A/B-тестирования, персонализации и оптимизации от Adobe. С его помощью вы можете создавать и запускать тесты на веб-страницах, мобильных приложениях и других платформах, а также использовать функции машинного обучения для более точных результатов.
Crazy Egg
Crazy Egg — это инструмент аналитики и A/B-тестирования, который позволяет анализировать поведение пользователей на вашем сайте и создавать и запускать тесты для улучшения пользовательского опыта.
Выбор инструмента для A/B-тестирования зависит от потребностей, бюджета и опыта. Выбирайте инструменты, которые наилучшим образом соответствуют вашим требованиям и целям.
Зачем бизнесу A/B-тесты?
A/B-тесты — невероятно полезный инструмент, который помогает в увеличении эффективности бизнеса. A/B-тестирование:
- Улучшает конверсию
A/B-тестирование помогает улучшить конверсию (процент посетителей, которые выполняют желаемое действие на вашем сайте, такое как покупка продукта или подписка на рассылку). Проведение A/B-тестов позволяет выявить, какие изменения на сайте приводят к увеличению конверсии, и использовать эти знания для оптимизации. - Оптимизирует пользовательский опыт
A/B-тестирование помогает оптимизировать пользовательский опыт на вашем сайте. Вы можете тестировать различные варианты макета, цветовой схемы, шрифтов и других элементов, чтобы выяснить, какие изменения улучшают пользовательский опыт. - Помогает в разработка более эффективных маркетинговых кампаний
A/B-тестирование позволяет оптимизировать маркетинговые кампании. Вы можете проводить тесты, чтобы определить, какие заголовки, изображения и другие элементы привлекают больше кликов и конверсий, и использовать эти знания для создания более эффективных маркетинговых кампаний. - Помогает в принятии обоснованных решений
A/B-тестирование позволяет принимать обоснованные решения на основе данных, а не на основе догадок. Вы можете проводить тесты, чтобы проверить, какие изменения на вашем сайте работают, а какие нет, и использовать эти данные для принятия решений об оптимизации. - Экономит время и деньги
A/B-тестирование позволяет экономить время и деньги. Вам не нужно тратить время и ресурсы на изменения, которые не приведут к улучшению сайта.
Как видите, A/B-тестирование может принести существенную пользу бизнесу.
Вот небольшой пример того, как A/B-тесты работают в реальной жизни.
Представьте, что вы владелец интернет-магазина драгоценных камней и хотите увеличить количество продаж на вашем сайте. Вы решили провести A/B-тест, чтобы выяснить, какие изменения могут помочь увеличить количество покупок.
Вы запускаете тест на двух группах пользователей. В группе А вы не вносите изменений, а в группе B вы добавляете на страницу товара дополнительные фотографии, на которых продукт представлен с разных ракурсов, а также видео, которое показывает процесс огранки камня. Вы также добавляете на страницу товара отзывы покупателей и кнопку «Купить сейчас», которая явно выделяется на странице.
По результатам теста вы видите, что в группе B количество покупок увеличилось на 25% по сравнению с группой А. Это означает, что добавление дополнительных фотографий, видео, отзывов покупателей и кнопки «Купить сейчас» действительно помогло увеличить количество покупок на вашем сайте.
Таким образом, проведение A/B-тестов может помочь вам определить наиболее эффективные изменения на вашем сайте, которые помогут увеличить количество продаж и выручку вашего бизнеса, даже если вы продаете товары, которые не являются первой необходимостью, как драгоценные камни.
Самые распространенные ошибки в A/B-тестировании
A/B-тестирование может показаться относительно легким инструментом. Однако здесь кроются свои подводные камни, о которых лучше знать заранее. Вот самые распространенные ошибки, связанные с A/B-тестами:
Недостаточное количество трафика
Чтобы получить достоверные результаты, нужно иметь достаточное количество посетителей. Если трафик недостаточный, результаты могут быть искажены, а решение, основанное на этих данных, может привести к неожиданным результатам.
Неслучайный выбор образцов
Для A/B-тестирования необходимо выбрать две группы, которые будут сравниваться. Эти группы должны быть выбраны случайно, чтобы исключить возможность искажения результатов тестирования. Простыми словами: вы не можете взять клиентов по какому-то принципу, так как это приведет к смещению результатов из-за отличий аудиторий.
Неправильный выбор метрик
Ошибкой может быть выбор неправильных метрик для оценки результатов тестирования. Например, если вы тестируете новый заголовок на странице своего сайта, то метрикой, которую нужно использовать, может быть увеличение конверсии, а не просто количество кликов.
Изменение бизнес-стратегии на основе одного теста
Одна из наиболее распространенных ошибок в A/B-тестировании — это принятие важных решений на основе одного теста. Чтобы сделать достоверные выводы, нужно провести несколько тестов, чтобы убедиться, что результаты постоянны и не зависят от случайных факторов.
Неправильная интерпретация результатов
Данные A/B-тестирования могут быть сложными для интерпретации. Некоторые люди могут ошибочно считать, что определенный вариант более успешен, когда на самом деле разница между группами незначительна. Чтобы избежать этой ошибки, необходимо использовать статистические методы для анализа результатов тестирования.
Неправильный выбор аудитории
Одна из самых распространенных ошибок — это неправильный выбор аудитории для тестирования. Необходимо выбрать аудиторию, которая больше всего подходит для тестирования, исходя из бизнес-целей и гипотезы, которую вы пытаетесь проверить.
Игнорирование малых изменений
Иногда A/B-тестирование может привести к обнаружению различий, которые кажутся малозначительными. Однако даже маленькие изменения могут иметь большой эффект на конверсию или поведение пользователей. Поэтому, даже если изменения кажутся незначительными, не игнорируйте их.
Неучтенные внешние факторы
Внешние факторы, такие как сезонность или изменения в поведении пользователей, могут сильно повлиять на результаты A/B-тестирования. Убедитесь, что вы учитываете все внешние факторы, которые могут повлиять на результаты тестирования.
Избегая этих распространенных ошибок в A/B-тестировании, вы можете убедиться, что тесты максимально точны и надежны, и что вы используете A/B-тестирование наилучшим образом для улучшения своего бизнеса.
