Зачем нужно А/Б-тестирование

А/Б-тестирование или другими словами сплит-тест – это самый популярный вид тестирования в сфере маркетинга, проводящийся для увеличения конверсии. Такой вид способствует тесту разных элементов веб-сайта – например, рассылок, объявлений и рекламных кампаний. Данное тестирование сравнивает эффективность показателей до определённых перемен на сайте и после них.

Чтобы запустить А/Б-тестирование, нужно сделать два варианта одного и того же элемента – пусть это будет лэндинг или информационный блок. При этом в двух вариантах данного элемента необходимо поставить различные переменные или значения. После этого покажем эти варианты идентичным видам посетителей, после чего проведём детальный анализ на тему того, какой вариант оказался лучшим.

К примеру, необходимо понять, какие изменения привнесёт передвижение кнопки «Купить» или «Позвонить» из нижней части страницы в середину. В этом деле очень важно знать, каким образом такие перемены отразятся на общей конверсии. Чтобы иметь данное понимание, мы должны создать второй вариант этой же страницы, где кнопки «Купить» или «Позвонить» будут располагаться в середине веб-сайта. Первая версия, где кнопка располагается сверху – это изначальный вариант, то есть «А». Вариант «Б» с кнопкой посередине сайта – это одна из рассматриваемых версий. В этом случае нам нужно сделать так, чтобы на каждый из этих версий пришло определённое количество пользователей, а уже после всего этого можно спокойно сравнивать статистику и итоговые показатели.

Что обычно тестируют этим способом?

Всё, что связано с контентом и функционалом сайта.

1. Лэндинги и их определённые части;
2. Различного рода объявления;
3. E-mail-сообщения и их составляющие;
4. Различные стратегические данные.

А сейчас проанализируем то, как нужно грамотно организовывать сплит-тестирование.

Подготовка к тесту

1.Нужно выбрать одно значение для тестирования.

Если вы хотите оптимизировать лэндинг или какие-либо объявления, то в этом случае вполне можно заметить, что существует несколько значений, нуждающихся в тестировании. Однако для полноценной оценки эффективности первого и второго варианта, необходимо поработать с одним значением и проанализировать его эффективность в полной мере. Если тестировать сразу два элемента (к примеру, это может быть картинка и кнопка с призывом к действию), то будет просто невозможно узнать, какое из этих значений смогло эффективно повлиять на конверсию сайта.

2.Определение цели

Даже учитывая тот факт, что необходимо следить за целым рядом метрик для всех тестов, вы можете выбрать главный показатель, на который бросите все свои силы. Совершить этот выбор обязательно до начала самого тестирования. Можно предположить чисто теоретически, указывая на то, что по вашим предположениям случится после перемен на лэндинге или в объявлениях. При этом вы  в итоге сделаете анализ результатов, исходя из данных теоретических предположений.

Такой способ поспособствует грамотной настройке тестирования и получения действительно конструктивных результатов.

3.Определение изначального и рассматриваемого варианта.

В сплит-тестировании всегда присутствует несколько частей:

-Независимое значение, то есть изначальный вариант;

-Зависимое значение, то есть рассматриваемый вариант.

В роли первого значения обычно выступает черновой вариант. Предположим, что вам хочется знать, изменит ли общую ситуацию добавление пользовательских комментариев на лэндинг. Второй же вариант станет посадочная страница без комментариев.

4.Поделить количество пользователей на одинаковые части или случайным методом.

Как именно это можно сделать – всё зависит от выбора основного инструмента, которое используется в сплит-тесте.

Если проводится тестирование, где у исследователя наибольший контроль над пользователями (например, в рассылке писем по электронной почте), то все действия можно совершить в ручном режиме.

5.Определить объём выборки

Также на определение объёма выборки напрямую влияет выбранный вами инструмент. В случае тестирования e-mail-рассылки необходимо прислать все варианты маленькой частичке базы пользователей, чтобы выявить самый выигрышный вариант. А уже потом отправить его на основную базу собственных подписчиков.

В случае тестирования той части, где не существует конечных пользователей (к примеру, тех же самых элементов на посадочной странице), объём выборки будет зависеть от продолжительности тестирования. В этом случае необходимо сделать таким образом, чтобы тест проработал такое количество времени, которое необходимо для получения нужного числа просмотров. Если это не сделать, то в дальнейшем будет весьма затруднительно сделать окончательный вывод на тему того, что была ли вообще значительная разница между этими двумя версиями.

6.Определение достоверности самих результатов

В случае выбора метрики по целям, задумайтесь о достоверности полученных результатов, чтобы окончательно распознать выигрышное положение одного варианта перед другим. Безусловно, статистические данные – это самый наиважнейший пункт A/Б-теста.

Если проценты ваших статистических данных весьма высоки, то можно быть вполне спокойными в вопросе целесообразности итоговых результатов. Большая часть исследований показала, что вполне хватит и 95-98 процентов.

7.Запуск одного тестирования

Если запускать несколько тестирований одновременно, то в итоге могут отображаться некорректные результаты. В том случае, если маркетолог проводит тест автостратегии в рекламной кампании и кнопки целевого действия на лэндинге, то здесь обозначить причину повышения конверсии будет весьма трудно.

8.Использование инструментов для А/Б-тестирования

Для выполнения сплит-теста на лэндинге наверняка будет нужен конкретный инструмент. К примеру одним из таким инструментов является Google Optimize.

9.Тест нескольких вариантов сразу

Определённое время может очень сильно повлиять на исход многих рекламных кампаний. Сюда относятся часы в сутках, день недели или один из двенадцати месяцев в году. В том случае, если запускать вариант «А» в течение одной недели, а вариант «Б» через неделю, то тут тоже будет сложно сделать какой-либо адекватный вывод о том, что смогло повлиять на повышение конверсии. Либо в изменении конверсии фигурировало время, либо какой-то другой немалозначимый фактор.

Если будете проводить А/Б-тестирование, то не забывайте о том, что эти варианты необходимо запускать в одно и то же время. В противном случае конечные показатели могут поменяться благодаря совершенно иным факторам.

10.Предоставьте сплит-тестированию солидное количество времени

Если вы хотите ощутить действительно эффективные результаты теста, то нужно дать ему возможность проработать существенное количество времени. Если не выделить на тест достаточно времени, то будет весьма сложно выяснить значительную разницу этих двух версий. Если говорить о самом количестве времени, то оно ровно пропорционально количеству посетителей на сайте.

Заключение

Как вы сами смогли подчерпнуть из данной статьи, А/Б-тестирование является очень эффективным способом понять, какие именно факторы и составляющие могут повлиять на повышение вашей конверсии. Помимо всех вышеперечисленных пунктов сплит-теста, сюда же можно добавить получение отзывов и комментариев от посетителей сайта и дальнейшее внедрение данных изменений в работу вашего сервиса, при этом отключив менее эффективный вариант. Как можно чаще проводите А/Б-тестирование, не останавливаясь на достигнутых результатах, и в будущем вы увидите, что конверсия вашего бизнеса стала действительно высокой.