Что такое A/B-тестирование? Полное руководство с примерами

Какова конечная цель, когда вы создаете свои веб-страницы, всплывающие окна, кампании по электронной почте и рекламу? Чтобы люди вовлекались и действовали.

Но найти лучший способ заставить их это сделать не так просто. Даже когда вы принимаете решения, основываясь на прошлых событиях, все равно есть риск стать жертвой заблуждения игрока — ложного убеждения, что прошлые события повлияют на будущие события.

Теория лауреата Нобелевской премии Даниэля Канемана, вероятно, говорит об этом лучше всего: интуитивное мышление быстрее, чем рациональный подход, но более подвержено ошибкам.

Используйте A/B-тесты — основанный на экспериментах метод принятия более эффективных маркетинговых решений.

В этой статье вы узнаете все, что вам нужно знать об A/B-тестировании — простой стратегии, которая помогла Обаме собрать дополнительные 60 миллионов долларов в виде пожертвований для его кампании по выдвижению кандидатов. Вы увидите, как именно компании используют A/B-тесты для достижения своих целей по конверсии, и получите действенные советы, которые ваш бренд может использовать для получения аналогичных результатов.

A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, — это метод, используемый для сравнения производительности двух разных версий переменной. Он включает в себя показ двух версий разным сегментам посетителей, а затем измерение того, какой вариант приводит к более высокому коэффициенту конверсии.

Эта версия помечена как «выигрышный вариант» и станет основой для будущих тестов, призванных увеличить количество конверсий.

Например, компания может захотеть протестировать две версии целевой страницы: версию А с красной кнопкой и версию Б с синей кнопкой. Они показывают версию А половине своей целевой аудитории, а версию Б — другой половине.

Затем они собирают данные о том, какая версия повысила конверсию, улучшают этот выигрышный вариант (возможно, с помощью дополнительных A/B-тестов) и используют его в будущих кампаниях.

Но A/B-тесты не ограничиваются веб-страницами. Вы также можете использовать эту методологию для тестирования различных версий сообщения в блоге, электронной почты или рекламного текста. Фактически, в опросе Databox более 57% компаний подтвердили, что они каждый раз проводят A/B-тестирование своих рекламных кампаний в Facebook.

Как и A/B-тестирование, многовариантное тестирование позволяет тестировать различные варианты кампании. Но при многовариантном тестировании вы одновременно тестируете несколько разных элементов (например, разные заголовки, изображения и призывы к действию), чтобы определить, какая комбинация компонентов приводит к наивысшему коэффициенту конверсии.

Проводя A/B-тесты, вы можете перестать полагаться на интуицию и вместо этого основывать свои решения на надежных данных, которые могут резко повысить коэффициент конверсии невообразимым образом. И хотя оптимизация коэффициента конверсии часто является желаемым результатом, вы можете ожидать и других положительных результатов.

Давайте рассмотрим несколько причин, по которым A/B-тестирование должно быть частью вашей маркетинговой стратегии, независимо от вашего бюджета или отрасли.

Тот факт, что A/B-тестирование является вторым по популярности методом CRO, показывает, насколько он может быть полезен. Вот лишь некоторые из преимуществ, которые вы увидите, запустив A/B-тестирование:

1. Лучшее понимание вашей целевой аудитории

Проведение A/B-тестов поможет вам глубже понять, чего хочет ваша целевая аудитория от своего поведения на вашем сайте. А то, что вы узнаете о своей аудитории с помощью A/B-тестирования, поможет вам оптимизировать ваши будущие маркетинговые кампании.

Тестируя различные элементы на странице, вы также можете определить, какие элементы дизайна, текста и макета лучше всего подходят для вашей уникальной аудитории.

2. Решения, основанные на данных, в которых вы можете быть уверены

Полагаться на интуицию, возможно, стоит пойти на риск при выборе вкуса пиццы, чтобы попробовать… но это, безусловно, НЕ лучший подход, когда вы решаете, как лучше инвестировать ограниченный маркетинговый бюджет!

С помощью A/B-тестирования вы можете принимать решения, основанные на данных, на основе поведения пользователей, что просто разумно во всех отношениях.

3. Повышение коэффициента конверсии

В 2022 году Obvi всего за одну неделю увеличил коэффициент конверсии всплывающего окна в Черную пятницу на 36% ! Невероятно, что простая настройка так сильно увеличила конверсию, верно?

Определив статистическую значимость и проанализировав результаты тестов, вы сможете принимать обоснованные решения о маркетинговых стратегиях и оптимизировать свои страницы для получения большего количества конверсий.

4. Более высокая рентабельность инвестиций

Проводя A/B-тестирование своих кампаний, вы ускорите процесс определения того, что лучше всего подходит для вашей аудитории. Вместо того, чтобы переделывать всю кампанию, вы можете обнаружить, что можете сделать одну или две небольшие настройки, которые будут иметь огромное значение.

Вы сможете проверять свои гипотезы и подтверждать (или опровергать) их, поэтому каждое изменение, которое вы вносите, ведет вашу кампанию в правильном направлении. В результате вы сэкономите время и деньги, повысив рентабельность инвестиций в свои кампании.

Убеждены, что A/B-тестирование того стоит? Большой. Теперь пришло время взглянуть на то, какие именно элементы вы должны тестировать.

Вот несколько примеров переменных, которые вы должны протестировать на своих целевых страницах.

1. Основной заголовок и подзаголовок

Создание и тестирование двух разных заголовков и подзаголовков для страницы — отличное место для начала.

Эти два элемента находятся выше сгиба, а это означает, что они почти всегда то, что люди видят в первую очередь. Они могут означать разницу между «зацепкой» вашего посетителя и его потерей.

Допустим, вы проводите маркетинговую кампанию для нового продукта в своем интернет-магазине. Вы создаете целевую страницу с основным заголовком «Представляем новейшие, самые передовые наушники на рынке» и подзаголовком «Измените свою повседневную жизнь с помощью наших передовых технологий».

Вы решаете провести сплит-тест и создать вариант страницы с основным заголовком «Обновите свою повседневную жизнь с помощью наших революционных наушников» и подзаголовком «Испытайте новейшие технологии, доступные на рынке».

После проведения теста вы можете обнаружить, что один вариант имеет более высокий коэффициент конверсии, и вы можете использовать его для будущих тестов или в рамках своих маркетинговых стратегий.

2. Ценностное предложение

Обзоры и пользовательский контент (UGC) дают представление об уровне удовлетворенности ваших клиентов вашими продуктами, но их анализ может быть рутинной работой. С другой стороны, результаты A/B-тестирования позволяют напрямую измерить влияние изменений на поведение пользователей и коэффициенты конверсии.

Направляя одинаковое количество трафика веб-сайта на каждую страницу и анализируя результаты, вы можете определить, какая версия ценностного предложения более эффективна для конверсии посетителей.

Продолжая наш предыдущий пример, возможно, целевая аудитория больше заботится о том, как продукт может улучшить их повседневную жизнь, чем о том, что это самая модная инновация.

Один из способов выяснить это — провести сплит-тест на целевой странице, сосредоточив внимание на таких элементах, как кнопки призыва к действию, изображения и рекламный текст, чтобы передать два разных ценностных предложения. Вы получите ценную информацию о том, что находит отклик у вашей целевой аудитории, и улучшите свои маркетинговые стратегии.

3. Призывы к действию (CTA)

Проведение A/B-тестирования ваших CTA — один из эффективных способов сбора надежных данных о поведении пользователей.

Вы захотите протестировать такие вещи, как текст, цвет и положение кнопки CTA. Хотя эти изменения могут показаться небольшими, они могут оказать большое влияние на ваш рейтинг кликов!

4. Формы

Одним из элементов, который вы можете протестировать с помощью A/B форм, является их длина. Возможно, вы захотите использовать более длинную форму, чтобы получить от своих посетителей более полную информацию, но ваши пользователи могут предпочесть более короткую и простую форму. Проведя сплит-тест, вы сможете определить, какая длина формы наиболее эффективна для вашего сайта, и внести соответствующие коррективы.

Подумайте также о тестировании стиля ваших форм. Например, вы можете попробовать минималистичный дизайн против более сложного. A/B-тестирование позволяет сравнить коэффициенты конверсии этих двух разных стилей и принять решение на основе результатов.

Здесь также можно попробовать многовариантное тестирование, позволяющее одновременно тестировать несколько элементов формы. Это позволит вам лучше понять, как различные комбинации элементов влияют на коэффициент конверсии.

5. Изображения

A/B-тестирование изображений имеет решающее значение для определения того, какие визуальные элементы наиболее эффективно привлекают внимание потенциальных клиентов и стимулируют конверсию.

Вы можете сравнить различные изображения продуктов, чтобы увидеть, какие из них лучше всего подходят с точки зрения ракурсов, освещения и стиля. A/B-тестирование покажет, какие изображения наиболее эффективно демонстрируют продукт и побуждают клиентов совершить покупку.

Точно так же вы можете проводить A/B-тестирование макетов изображений. Если вы проводите рекламную кампанию, вы можете протестировать такие макеты, как одно изображение, карусель или даже видео.

6. Структура страницы

Со структурой страницы вы можете внести множество различных изменений.

Вы можете провести A/B-тестирование размещения кнопки призыва к действию, чтобы увидеть, увеличивает ли конверсию ее перемещение из верхней части страницы в середину. Вы можете протестировать липкую панель навигации в сравнении со стандартной фиксированной панелью навигации или посмотреть, заставит ли людей размещать ваше социальное доказательство непосредственно под разделом героев, чтобы люди прокручивали страницу вниз.

Поскольку структура страницы — это очень обширная область, не забывайте тестировать только одну вещь за раз с помощью A/B-тестирования!

7. Рекомендации по продукту

Когда вы предоставляете рекомендации по продуктам , вы можете попробовать протестировать макет сетки по сравнению со макетом списка, чтобы определить, какой формат более визуально привлекателен и удобен для навигации для ваших клиентов. Тестирование размещения рекомендаций на странице также может показать вам, где клиенты с наибольшей вероятностью будут с ними взаимодействовать.

8. Предложения

Бренд одежды может протестировать два разных предложения: «Скидка 20% на первую покупку» и «Бесплатная доставка при первом заказе». A/B-тестирование может помочь бизнесу определить, какое предложение более эффективно увеличивает конверсию. Затем этот победитель может быть использован в качестве основного предложения в будущей кампании.

Вы также можете проводить A/B-тестирование различных элементов предложения, таких как его язык, размещение и дизайн. Усиление чувства срочности за счет включения такой формулировки, как «ограниченное время», может увеличить конверсию, или простое использование другой цветовой схемы может сделать его более привлекательным. Единственный способ узнать наверняка? Контрольная работа!

Если вы беспокоитесь, что A/B-тестирование — это слишком сложно, слишком много работы или слишком сложно, следите за обновлениями. Если вы проведете A/B-тестирование в соответствии с этим руководством, вы окажетесь среди 63 % компаний, согласных с тем, что A/B-тестирование не требует усилий.

Шаг 1: Проанализируйте свой сайт

Вы захотите начать с изучения текущего состояния вашего сайта, включая его общий дизайн и макет, поток пользователей и производительность его существующих элементов (кнопок, форм и призывов к действию и т. д.).

Данные о производительности вашего веб-сайта, такие как показатели трафика и конверсии, также дают вам представление о неэффективных областях, чтобы вы могли определить их приоритетность для тестирования.

Например, если вы обнаружите, что высокий процент посетителей уходит после просмотра только одной страницы, это может указывать на то, что навигация на вашем веб-сайте не оптимальна. Улучшенный UX-дизайн может повысить конверсию на 400 % , но все начинается с удержания посетителей на сайте дольше.

Google Analytics — полезный инструмент для измерения целей. Вот некоторые отчеты, которые вы можете проверить:

• Новые и постоянные посетители
• Посетители, использующие мобильные устройства и настольные компьютеры
• Источник/канал и кампании
• Целевые страницы
• Ключевые слова
• Обзор электронной коммерции
• Поведение покупателей

Шаг 2. Обсудите идеи и сформулируйте гипотезы.

Этот шаг включает в себя создание списка потенциальных изменений, которые вы хотите протестировать, и формирование гипотезы о том, как каждое из этих изменений повлияет на желаемый результат.

Например, если цель состоит в том, чтобы увеличить конверсию веб-сайта, одной из идей может быть изменение цвета кнопки «Купить сейчас» с красного на зеленый. Соответствующая гипотеза будет заключаться в том, что изменение цвета приведет к увеличению конверсии.

Этот шаг помогает сузить фокус тестирования и направляет следующие этапы процесса.

Шаг 3. Расставьте приоритеты идей

Расстановка приоритетов идей позволяет вам оттачивать наиболее многообещающие гипотезы и проверять их в первую очередь. Одним из эффективных подходов для этого является использование метода RICE, который объединяет четыре фактора (охват, влияние, уверенность и усилия), чтобы дать каждой идее оценку.

Вот расшифровка аббревиатуры:

• Охват : количество пользователей или посетителей, которых затронет изменение.
• Воздействие : потенциальное влияние изменения на ключевые показатели.
• Уверенность : Насколько вы уверены, что изменение будет иметь желаемый эффект?
• Усилия : Это относится к ресурсам, необходимым для реализации изменения.

Учет всех четырех факторов помогает максимизировать отдачу от ваших усилий по тестированию.

Шаг 4. Создайте варианты претендента

Затем пришло время создать альтернативные версии элемента веб-сайта для сравнения с исходной или «контрольной» версией.

Например, если вы тестируете эффективность кнопки призыва к действию на своем веб-сайте, вариант кнопки-претендента может отличаться по цвету или размеру или иметь другую копию.

Создание и тестирование нескольких вариантов претендента для поиска наилучшего решения также может быть эффективным. В приведенном выше примере кнопки с призывом к действию вы можете создать три разных варианта (один с другим цветом, один с другим размером и один с другим текстом) и протестировать их все на кнопке управления, чтобы увидеть, какой из них работает лучше всего.

Шаг 5: Запустите тест

На этом этапе вы проводите эксперимент и собираете результаты. Запускайте тест достаточно долго, чтобы собрать достаточно данных для принятия обоснованных решений о тестируемых версиях.

Ваши средние ежедневные и ежемесячные посетители являются здесь жизненно важными факторами. Если ваш веб-сайт ежедневно посещает большое количество посетителей, вы, вероятно, можете запустить тест на короткий период. Напротив, вам нужно будет проводить тест дольше, если у вас меньше посетителей, чтобы вы могли собрать достаточно данных.

Количество тестируемых вариантов также может повлиять на продолжительность теста. Чем больше вариантов у вас есть, тем больше времени вам потребуется для сбора данных по каждому из них.

Шаг 6. Оцените результаты тестирования и оптимизируйте

Последним этапом проведения A/B-тестирования является оценка результатов и их оптимизация. Здесь вы анализируете данные, собранные во время теста, чтобы определить, какой вариант работает лучше. Вы можете сделать это, сравнив такие показатели, как коэффициент конверсии, показатель отказов и рейтинг кликов между контрольной версией и версией-претендентом.

Если результаты показывают, что один вариант работает значительно лучше, чем другой, этот вариант становится победителем. Затем вы можете оптимизировать кампанию, используя вариант-победитель, чтобы повысить эффективность.

Однако, если результаты неубедительны или не подтверждают первоначальную гипотезу, необходима дальнейшая оптимизация. Обычно это включает в себя реализацию новых идей или проведение дополнительных тестов для лучшего понимания результатов.

Например, если вы запустили тест кампании по электронной почте и результаты не показали существенной разницы в показателях открываемости, оптимизируйте кампанию, протестировав новые строки темы или изменив дизайн электронной почты.

Хорошо, мы закончили петь дифирамбы A/B-тестам и их магии! Взгляните на несколько реальных примеров ведущих брендов, которые использовали сплит-тесты:

1. A/B-тестирование дизайна ваших сообщений

В этом примере компания Obvi, бренд DTC, хотела проверить, повлияет ли их предположение о том, что добавление таймера обратного отсчета во всплывающее окно со скидкой, усилит ощущение срочности и приведет к более высоким коэффициентам конверсии и погашения купонов.

Они создали два варианта всплывающего окна, один с таймером, а другой без него, и протестировали их на выборке своей целевой аудитории. Они были правы!

Вариант с таймером обратного отсчета конвертировал на 7,97% лучше, чем вариант без него, что указывает на то, что таймер был эффективен для повышения срочности и конверсии.

2. A/B-тестирование эффективности тизеров

Во втором примере от Obvi они протестировали две версии всплывающего окна «Черная пятница»: одну с тизером (небольшой предварительный просмотр всплывающего окна) и одну без него.

Вариант с тизером дал на 36% больше подписчиков на SMS и более высокую конверсию кампании. Так они узнали, что добавление тизера во всплывающее окно является эффективной стратегией для увеличения вовлеченности и увеличения продаж.

3. A/B-тестирование различных типов кампаний

A/B-тестирование различных типов кампаний, как в приведенном ниже примере от команды Christopher Cloos, — это способ узнать, какая версия лучше находит отклик у ваших посетителей.

В этом случае команда протестировала классическое приветственное всплывающее окно с более персонализированным диалоговым всплывающим окном и обнаружила, что диалоговое всплывающее окно конвертируется с большей скоростью (если быть точным, на 15,38% выше).

Этот тест проводился в течение одного месяца, что было идеальным с учетом посещаемости магазина. Если бы они запустили тест на более короткий период, это, возможно, не дало бы диалоговому всплывающему окну возможности полноценно работать.

Также обратите внимание, что на более длительные тесты могут влиять внешние факторы, такие как сезонность, тенденции или изменения в поведении потребителей, которые могут повлиять на результаты.

Последнее, чего вы хотите, — это тратить все эти усилия и маркетинговый бюджет на сплит-тестирование только для того, чтобы получить ложноположительный или неточный результат теста. Вот как избежать наиболее распространенных (и дорогостоящих!) ошибок:

Ошибка 1: изменение более одного элемента

При проведении A/B-тестирования вы должны изменять только один элемент за раз, чтобы вы могли точно определить влияние этого конкретного изменения.

Вы тестируете эффект изменения цвета кнопки? Затем измените только цвет кнопки в варианте претендента и больше ничего.Если вы также измените текст на кнопке или макет страницы, вам будет сложно определить, какоеизменение оказало наибольшее влияние на результаты.

Одновременное изменение нескольких элементов также может привести к неточным результатам, поскольку изменения могут неожиданным образом взаимодействовать друг с другом.

Ошибка 2: игнорирование статистической значимости

При A/B-тестировании результаты теста могут быть случайными, а не реальными различиями в эффективности вариантов. Это может привести к ложным выводам о том, какой вариант лучше, что приведет к неверным решениям, основанным на неточных данных.

Вот пример: ваш тест показывает, что вариант А имеет несколько более высокий коэффициент конверсии, чем вариант Б, но вы не принимаете во внимание, насколькозначимырезультаты. Таким образом, вы приходите к выводу, что вариант А — лучший вариант. Однако, учитывая статистическую значимость, стало бы ясно, что недостаточно доказательств, чтобы заключить, что вариант А действительно лучше.

Игнорирование статистической значимости в A/B-тестировании приводит к ложному чувству уверенности в результатах, заставляя вас вносить изменения, которые могут не иметь реального влияния на производительность.

Ошибка 3: Не запускать тесты достаточно долго

Эта следующая ошибка идет рука об руку с ошибкой № 2: завершение сплит-теста до того, как у него будет достаточно времени для сбора достаточного количества данных для получения статистически значимого результата. Вы получите неточные выводы об элементе, который тестируете.

Представьте, что A/B-тестирование длится всего неделю, и вы объявляете конкретный вариант победителем. В действительности, результаты были только из-за случайности. Убедитесь, что вы выполняете тесты достаточно долго, чтобы точно отразить различия между версиями.

Надеюсь, эта статья показала вам, насколько важным может быть A/B-тестирование для оптимизации вашего интернет-магазина. Как только вы поймете, как A/B-тестирование может помочь вам стать лучше, трудно поверить, что только 44% компаний используют программное обеспечение для сплит-тестирования !

Если в вашем бизнесе в настоящее время не проводятся A/B-тесты, еще не поздно повысить уровень конверсии, которого он заслуживает. Путем раздельного тестирования различных вариантов вы можете определить, какие элементы вашего веб-сайта или маркетинговых кампаний работают (или нет), и внести стратегические изменения в соответствии с вашими целями.

Помните, что это так же просто, как создать разные версии и сравнить результаты, чтобы определить наиболее эффективную версию. Независимо от того, являетесь ли вы владельцем малого бизнеса или профессионалом в области маркетинга, A/B-тестирование является важным инструментом в вашем арсенале!