Эффективные методы оптимизации и улучшения пользовательского опыта становятся ключевыми для успеха. Среди них особое место занимает A/B-тестирование. Этот метод позволяет сравнивать эффективность разных вариантов маркетинговых приемов и выбирать наилучшие стратегии. Давайте глубже разберем, что это такое, как его используют и есть ли от таких тестов реальная практическая ценность.
Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, представляет собой особый метод исследования. В этом методе предполагается, что две (или более) версии какого-либо элемента сравниваются между собой, чтобы определить, какая из них дает лучшие результаты (конверсия).
Что можно исследовать сплит-методом
Гибкость A/B-тестирования позволяет исследовать широкий спектр параметров и элементов. Это может включать в себя дизайн веб-сайта, текстовый контент, цветовые решения, структуру страниц и даже маркетинговые стратегии. Важно выбрать тот элемент, который имеет потенциал оказать максимальное воздействие на ключевые показатели и цели вашего проекта. В контексте веб-разработки и маркетинга это означает сравнение различных вариантов следующих элементов:
- веб-страниц;
- баннеров;
- заголовков;
- общей структуры текста;
- кнопок;
- формы обратной связи;
- других элементов для оптимизации их эффективности.
Также с помощью этого тестирования можно комплексно проверять работу всей воронки продаж.
Кому пригодится проведение A/B-тестирования
A/B-тестирование полезно для широкого круга предприятий и организаций, от стартапов, желающих определить оптимальные стратегии, до крупных корпораций, стремящихся максимизировать эффективность своего онлайн-присутствия, этот метод может быть приспособлен к различным потребностям. Благодаря своей универсальности A/B-тестирование сайта может быть использовано в различных сферах бизнеса и маркетинга.
Зачем нужно проведение A/B-тестирования
A/B-тестирование предоставляет более четкое представление о том, какие изменения могут улучшить ваш веб-проект. По сути, используя этот метод, мы начинаем говорить на языке фактов, а не предположений. Мы не фантазируем, что «такая "Корзина" наиболее удобна», а видим реальные цифры: какой вариант элемента дал больший результат, в каком из вариантов пользователь совершил больше целевых действий. Этот метод дает возможность принимать обоснованные решения на основе данных, а не предположений. Согласитесь, это как раз и важно для бизнеса.
Среди ключевых преимуществ:
- минимизация рисков. Используя A/B-тестирование, вы можете проводить небольшие изменения и оценивать их эффективность, минимизируя потенциальные риски;
- максимизация результатов. Выбрав лучший вариант на основе результатов тестирования, вы можете максимизировать эффективность вашего онлайн-присутствия;
- основано на данных. Решения принимаются на основе фактических результатов тестирования, что делает их более обоснованными и надежными. С цифрами спорить бесполезно. Если мы видим, что после изменения формы заказа количество кликов по кнопке «Подтвердить» сократилось вдвое, то тут явно, что изменения не пошли на пользу.
Этапы A/B-тестирования
Построение гипотезы
Первый шаг – сформулировать гипотезу, то есть предположение о том, какие изменения могут улучшить текущую ситуацию. Например: «Изменение цвета кнопки на сайте увеличит конверсию» или «Убрав обязательный сбор электронной почты из всех форм, можно существенно увеличить количество заказов».
Подключение метрик
Выберите ключевые метрики, которые вы будете отслеживать во время тестирования. Это могут быть конверсии, клики, продажи и другие показатели, зависящие от целей вашего проекта. Все метрики должны где-то документироваться, чтобы можно было четко отследить их изменение.
Проведение теста
Разделите вашу аудиторию на две группы и предложите каждой из них свой вариант. Например, одной группе покажите старый вариант, а другой – новый. Обеспечьте одинаковые условия для обеих групп, чтобы результаты были объективными.
Сбор результатов и формирование выводов
Анализируйте данные, собранные в ходе тестирования. Определите, какой вариант показал лучшие результаты по выбранным метрикам. Сформулируйте выводы о том, какие изменения были наиболее эффективными.
Проверка дополнительных показателей
Иногда результаты могут быть искажены влиянием других факторов. Проверьте дополнительные показатели, чтобы убедиться в корректности ваших выводов и избежать недоразумений.
Сервисы для проведения исследования
Существует множество инструментов и сервисов, разработанных для упрощения процесса A/B-тестирования. Правильный подбор инструментов позволит не только сократить затрачиваемые ресурсы, но и сделать более полноценные и корректные выводы от тестирования. Мы разберем только самые популярные сервисы, которые давно проверены специалистами. Вот некоторые из них:
- Google Optimize. Самый популярный сервис для проведения полноценных A/B-тестов. Сервис совершенно бесплатный, и с его помощью можно тестировать как обычные веб-сайты, так и лендинги. Чтобы подключить, вам понадобится активный аккаунт в Google Analytics. Google Optimize обладает простым и понятным интерфейсом, не требует оплаты, а также позволяет одновременно запускать несколько тестов;
- Optimizely. Бесплатная версия работает только для одного сайта, далее уже нужно оформлять платную подписку. Отлично подходит для работы с сайтами и рассылками. Есть подробные отчеты, точная разбивка аудитории, а также возможность замены цвета любых элементов;
- VWO (Visual Website Optimizer). Еще один сервис с возможностью испробовать демоверсию в течение 30 дней. Подключается с помощью добавления куска кода в шапку сайта. Без проблем отслеживает навигацию, отображает список конверсий, а также позволяет оптимизировать таргетинг. Полная интеграция с Google Analytics. Также с помощью этого сервиса можно посмотреть «тепловую карту» вашего сайта, чтобы понять, на какие области страниц посетители лучше всего реагируют;
- Convert. Бесплатная версия дается только на 15 дней, а платный тариф обойдется в районе 400 $. Сервис обладает одними из самых широких настроек таргетинга среди всех популярных аналогичных программ. Есть гибкая настройка, мульти-тестирование, а также возможность следить за результатами в режиме реального времени. К сожалению, у сервиса нет русскоязычной поддержки.
Важно упомянуть, что необходимо не только отслеживать основные показатели, но и понимать, какие дополнительные факторы влияют на статистику. Сезоны, распродажи, праздники, технические неполадки – все это может искажать полученные данные.
В заключение: A/B-тестирование – это не только метод, но и стратегия, которая позволяет вашему проекту постоянно развиваться. Путем систематического тестирования и анализа данных вы можете постепенно совершенствовать свою стратегию и достигать лучших результатов в онлайн-пространстве. Используйте A/B-тестирование как инструмент для постоянного улучшения и оптимизации вашего веб-присутствия.
