Тестирование A/B, также известное как сплит-тестирование или тестирование с разбивкой на группы, это метод сравнения двух версий веб-страницы, экрана приложения, email-рассылки или другого цифрового актива, чтобы определить, какая из них работает лучше. Цель тестирования A/B - улучшить ключевые метрики, такие как коэффициент конверсии, вовлеченность и кликабельность. Систематически тестируя различные версии интерфейса, компании могут получить представление о поведении клиентов и увеличить конверсию.
Что такое A/B тестирование?
При A/B тестировании оригинальная версия страницы служит «контрольной» (A), в то время как измененная версия является «тестовой» (B). Например, тестовый вариант может изменить заголовок, макет, изображения, кнопку действия или другие элементы. Пользователи случайным образом распределяются между вариантами, контрольная группа видит A, а тестовая группа видит B. Со временем собираются данные о производительности каждого варианта. Если тестовый вариант B превосходит оригинал A, то B может быть запущен как новая версия.
Тестирование A/B помогает выявить улучшения цифровых интерфейсов, которые побуждают больше посетителей совершать желаемые действия - регистрацию, скачивание, покупку и т.д. Такие компании как Amazon, Netflix и Google запускают сотни и тысячи контролируемых экспериментов для оптимизации пользовательского опыта. Тестирование A/B позволяет принимать дизайн-решения, основанные на данных, а не догадках.
Когда стоит запускать A/B тестирование?
A/B тестирование лучше всего работает, когда у вас есть четкие идеи о том, как изменение элемента на странице повысит ключевые метрики. Например, возможно, изменение подписей полей формы уменьшит путаницу и увеличит регистрации. Или сделав кнопку более заметной, можно увеличить клики. Должны быть конкретные гипотезы о том, какие изменения могут повысить конверсию.
Сосредоточьте усилия по A/B тестированию на страницах с высоким трафиком, которые играют важную роль в пользовательском опыте, например:
- Главная страница - это «парадный вход» на весь сайт и имеет большой трафик. Улучшение конверсии здесь может иметь большой эффект.
- Целевые страницы - это критически важные точки входа в маркетинговую воронку, призванные стимулировать конкретное действие. Оптимизация целевых страниц критична.
- Потоки регистрации - Уменьшение трения во время регистрации может увеличить регистрации.
- Корзина - Многие покупатели отказываются на этом последнем шаге, поэтому оптимизация важна.
- Процесс оформления заказа - Здесь также происходит много отказов от покупки. Убедитесь, что этот шаг воронки конвертирует.
Отдавайте приоритет элементам на этих страницах, с которыми посетители взаимодействуют чаще всего. Такие вещи, как заголовок, изображения, поля форм, кнопки и призывы к действию имеют наибольший потенциальный эффект.
Лучшие практики эффективного тестирования A/B
Следуйте этим рекомендациям, чтобы запускать качественное тестирование A/B, дающее надежные результаты:
- Запускайте статистически значимые тесты - Используйте анализ мощности, чтобы определить необходимый размер выборки. Недостаточно мощные тесты не выявят реальных различий. Обычно вам нужны сотни конверсий в каждом варианте.
- Ограничьте одну переменную - Изменение нескольких элементов сразу затрудняет понимание того, что повлияло на результат. Варьируйте только один компонент между A и B.
- Распределяйте посетителей случайным образом - Используйте технологии для случайной отправки посетителей на варианты, чтобы избежать смещения выборки. Не позволяйте самостоятельно выбирать.
- Дайте тестам полностью пройти - Дайте тестам время, чтобы собрать достаточно данных для достижения статистической значимости. Не завершайте их преждевременно.
- Проанализируйте сегменты отдельно - Посмотрите результаты среди различных групп пользователей, например новых и постоянных. Тесты могут расходиться между сегментами.
- Используйте мультимедиа - Инструменты записи посетителей и тепловые карты помогут понять, как именно посетители взаимодействовали с каждым вариантом.
- Постоянно итерируйте - Запускайте много небольших быстрых тестов с течением времени, а не несколько крупных медленных. Быстро улучшайте.
- Следуйте правильным процедурам - Имейте четкие планы тестирования, критерии успеха, планы отката и протоколы анализа результатов.
- Сфокусируйтесь на важных метриках - Сосредоточьтесь на улучшении коэффициента конверсии, дохода с посетителя, времени вовлеченности, переходов с ссылок или других важных целей.
Инструменты для проведения A/B тестов
Существует много инструментов для проведения и анализа A/B тестов:
- Google Optimize - Визуальный редактор для создания и таргетирования тестовых вариантов. Тесная интеграция с Google Analytics.
- Optimizely - Ведущая платформа A/B тестирования с возможностями мультивариантного тестирования, таргетинга и статистики.
- Adobe Target - Часть пакета Adobe Marketing Cloud. Мощный визуальный редактор и AI-рекомендации.
- VWO - Платформа оптимизации конверсии с визуальным редактором, тепловыми картами и записью посетителей.
- Hubspot - Комплексное решение для инбаунд-маркетинга с встроенными инструментами A/B тестирования.
- Unbounce - Специализированный конструктор целевых страниц с возможностями A/B тестирования.
- Mixpanel - Продвинутая система аналитики, предлагающая функции A/B тестирования.
Эти инструменты упрощают таргетирование вариантов на сегменты посетителей, используют визуальные редакторы drag-and-drop, отслеживают множество метрик и интегрируются с маркетинговыми и аналитическими системами. Большинство предлагают бесплатные планы или пробные периоды.
Анализ результатов A/B тестирования
Ключевым моментом является статистический анализ данных, чтобы определить истинного победителя A/B теста. Необходимо заглянуть глубже поверхностных метрик, чтобы понять глубинную статистику.
Начните с просмотра трендов производительности по всему временному интервалу. Появился ли устойчивый разрыв, когда один вариант последовательно превосходил другой? Настораживают тесты, где показатели менялись туда-сюда.
Затем изучите статистическую значимость. Статистические инструменты могут оценить вероятность того, что результаты были случайными. Например, если вариант B выиграл на 5%, но есть 15% шанс, что такие результаты могли возникнуть случайно, тест неокончателен. Возможно, реальной разницы между A и B нет.
Посмотрите за пределы конверсии и обратите внимание на поддерживающие метрики, такие как время на странице, взаимодействия, клики по кнопкам, последующие эффекты и т. д. Это может дать контекст, почему один вариант показал лучшие результаты.
Сегментируйте данные по когортам, например новые и постоянные посетители, мобильные и настольные устройства, географические регионы. Тесты могут по-разному работать в разных сегментах.
Наконец, используйте качественные данные, такие как записи посетителей и тепловые карты, чтобы понять, как пользователи взаимодействовали с каждым вариантом. Это может выявить проблемы с удобством использования и моменты непонимания, которые вредят конверсии.
Тщательно анализируя данные A/B тестирования, вы получаете бесценные знания о психологии клиентов и можете принимать обоснованные дизайн-решения с использованием реальных данных посетителей. Постоянное тестирование и оптимизация веб-интерфейсов критически важны для получения большего дохода от существующего трафика.