Как провести A/B-тестирование за 5 простых шагов (и 2 примера)

Что, если бы мы сказали вам, что есть способ улучшить вашу маркетинговую кампанию, оптимизировать взаимодействие с пользователем и узнать больше о ваших клиентах?

Ну, есть.

Все, что вам нужно сделать, это запустить A/B-тесты, и это проще, чем вы думаете.

Мы поговорим о важности A/B-тестирования и о том, как вы можете использовать этот метод для повышения коэффициента конверсии, измерения изменений и увеличения прибыли.

Но сначала давайте рассмотрим основы.

A/B-тестирование — это когда вы анализируете две разные версии одного и того же, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Это также известно как сплит-тестирование.

Источник: ХабСпот

Предположим, вы создали новую целевую страницу для своего веб-сайта. Вам нравится, как она выглядит, но вы не уверены, что она превзойдет вашу существующую целевую страницу.

Вы можете просто изменить его на новый, но это может снизить коэффициент конверсии.

Вы хотели бы знать, какую версию предпочитают ваши посетители. Для этого можно запустить A/B-тест. Половина посетителей, зашедших на ваш сайт, увидят целевую страницу А, а другая половина — целевую страницу Б.

Когда тест будет завершен, вы сможете увидеть, какая версия целевой страницы имеет лучший коэффициент конверсии. Это версия, которую вы должны добавить на свой сайт.

Вы можете проводить A/B-тесты практически для всего , не только для целевых страниц. Бренды обычно тестируют:

• Оформление бюллетеней, темы и другие копии электронной почты
• Кнопки призыва к действию
• Описания продуктов
• Отзывы клиентов
• Всплывающие окна и многое другое

Запуск сплит-теста может помочь вам понять вовлеченность пользователей и принять более эффективные маркетинговые решения.

Универсальность сплит-тестирования делает его одним из самых ценных активов в вашем наборе инструментов цифрового маркетинга. Это позволяет вам увидеть, как люди реагируют, когда вы меняете свой цифровой контент. Это дает вам больше информации о поведении посетителей и покупательских предпочтениях.

Есть правильный и неправильный способ проведения A/B-тестирования.

Правильный способ поможет вам достичь целей конверсии, точно настроив различные элементы вашего веб-сайта в соответствии с предпочтениями ваших посетителей. Неправильный путь заставит вас потерять много времени, а этого никто не хочет.

Ниже приведены некоторые рекомендации, которые помогут вам получить максимальную отдачу от ваших A/B-тестов.

1. Начните со стратегии

Проведение A/B-тестов очень похоже на следование научному методу. Вы не просто случайным образом меняете вещи. Есть процесс, которому вы должны следовать.

Вы должны:

• Начните с вопроса: «Как я могу увеличить подписку на рассылку новостей?»
• Выдвиньте гипотезу: «Добавление всплывающего окна с намерением выйти на мою целевую страницу увеличит число подписчиков».
• Проведите эксперимент: проведите A/B-тестирование на целевой странице с всплывающим окном и без него.
• Сделайте вывод: «С помощью всплывающего окна я получил на 8,75% больше подписчиков».

Если у вас нет цели или желаемого результата, вы бесцельно тестируете вещи в надежде, что что-то может сработать. Вот почему важно разработать стратегию до начала A/B-тестирования.

Знайте, чего вы хотите достичь , затем вы можете начать планировать свои тесты.

Вот пример.

Представьте, что ваша цель — увеличить подписку на рассылку новостей. Первое, что вы должны сделать, — это построить свою стратегию вокруг этой цели, подумав о различных способах увеличения числа подписчиков. Ты мог:

• Добавьте всплывающее окно с формой подписки, чтобы таргетировать посетителей, когда они покидают вашу целевую страницу.
• Создайте новую целевую страницу.
• Измените цвет кнопки существующего призыва к действию.

Это отличные вещи для тестирования. Вы можете запускать столько A/B-тестов, сколько хотите, но вам нужно тестировать только один элемент за раз .

Не тестируйте новое всплывающее окно на новой целевой странице, потому что вы не будете знать, на какой элемент реагируют посетители.

Однако вы можете запустить несколько тестов одного и того же элемента. Это называется многовариантным тестированием.

Примером многовариантного тестирования является сплит -тестирование трех версий всплывающих окон, где вы используете разные кнопки призыва к действию для каждого варианта. Вы выполняете несколько тестов, но по-прежнему анализируете один и тот же элемент — всплывающее окно с вращением колеса.

2. Заложите основу для вашего A/B-теста

Каждое A/B-тестирование должно иметь:

• Контроль: ваш текущий цифровой актив. Элементом управления могут быть заголовки сообщений в блогах, строки темы электронной почты, форма призыва к действию или что-либо еще, что можно протестировать.
• Challenger: модифицированная версия элемента управления, которую вы хотите протестировать.

Допустим, у вас есть приветственное всплывающее окно в вашем сообщении в блоге, и вы хотите проверить эффективность всплывающего окна с намерением выйти. Всплывающее окно приветствия — это ваш контроль, а всплывающее окно с намерением выйти — ваш вызов.

Теперь пришло время установить размер выборки. Кому вы отправите тест?

Если вы проводите сплит-тестирование кампании по электронной почте, вы можете просто отправить контроль половине своих подписчиков, а претендента — другой половине.

Как вы ориентируетесь на посетителей, когда хотите протестировать страницы и элементы на своем веб-сайте?

Вы хотите убедиться, что у вас достаточно большой размер выборки. В противном случае ваш тест не даст точных результатов .

В Optimizely есть калькулятор , который помогает установить размер выборки.

Все, что вам нужно сделать, это

1. Введите коэффициент конверсии вашего элемента управления — это коэффициент конверсии вашего существующего объекта.

2. Определите, какое улучшение вы хотите подтвердить тестом . На картинке ниже минимальный обнаруживаемый эффект равен 20%. Это означает, что тест обнаружит рост числа конверсий на 20 % и более.

3. Выберите статистическую значимость вашего теста . Думайте об этом как о точности. Если ваш тест имеет статистическую значимость 95%, это означает, что вы можете быть уверены в точности результатов на 95%.

И тада! Калькулятор даст вам выборку того, скольким посетителям нужно показать тест.

3. Запустите тест

Вам понадобится инструмент A/B-тестирования, чтобы запустить тест и собрать данные для вас. Подробнее о том, как запускать тесты и измерять результаты, вы можете узнать, прочитав наше руководство по статистике сплит-тестирования .

Обратитесь к OptiMonk, если вы ищете решение, позволяющее создавать персонализированные всплывающие окна, запускать для них A/B и многовариантные тесты.

Хотя это и не инструмент A/B-тестирования, вы можете использовать OptiMonk для создания и тестирования различных элементов веб-сайта, таких как:

• Всплывающие окна
• Дополнительные сообщения
• Нанобары
• Баннеры и многое другое

После запуска теста необходимо определить его продолжительность.

Как правило, компании проводят тесты в течение нескольких месяцев или бизнес-циклов , но каждый случай индивидуален. В идеале вы хотите тестировать до тех пор, пока не достигнете 95% статистической значимости .

Вы никогда не должны запускать тест всего на несколько дней. Это не даст вам точных результатов тестирования, потому что вы можете столкнуться с кратковременным всплеском или спадом конверсий, которые исказят вашу производительность.

4. Измеряйте свои результаты

Измерение результатов вашего теста — это быстрый и простой процесс.

На картинке выше показаны результаты многовариантного теста всплывающих окон через OptiMonk. Ты можешь видеть

• Сколько просмотров у каждого теста (показы)
• Количество конверсий
• Коэффициенты конверсии
• Достоверность каждого теста

На картинке видно, что Вариант 1 имеет лучший коэффициент конверсии, но тест еще далек от завершения. Варианты 1 и 2 не достигли уровня достоверности 95% или выше, поэтому мы пока не можем с уверенностью объявить вариант 1 победителем.

Когда следует прекратить тест? Как только ваши тесты достигнут уровня достоверности 95%, у вас будет достаточно информации для завершения теста. Затем вы можете выбрать вариант с самым высоким коэффициентом конверсии в качестве своего чемпиона.

5. Спланируйте следующий тест

Не думайте об A/B-тестировании как об одноразовой процедуре. Посмотрите на это как на непрерывный процесс, потому что предпочтения клиентов со временем меняются.

Кроме того, всегда есть возможности для улучшения, особенно когда вы создаете контент, ориентированный на клиента. Каждый раз, когда вы хотите изменить дизайн своих веб-страниц или изменить размер кнопки в форме подписки, запускайте A/B-тест, чтобы узнать, какую версию предпочитают посетители.

Подумайте, как можно улучшить различные элементы вашей маркетинговой кампании . Оцените свои целевые страницы в Google Analytics. Посмотрите на такие показатели, как показатель отказов, коэффициент конверсии и время, проведенное на странице.

Если вы считаете, что есть возможности для улучшения, вы можете подумать о том, как изменить и протестировать свои страницы.

Теперь, когда вы знаете, как успешно проводить A/B-тесты, остается один вопрос: действительно ли они работают?

Абсолютно!

A/B-тестирование — одно из самых эффективных решений по оптимизации конверсии. Но не верьте нам на слово. Убедитесь сами, прочитав два тематических исследования ниже.

Манжеты и носки для ботинок

Производитель женской обуви Boot Cuffs & Socks обратился к OptiMonk, когда им потребовалась помощь в увеличении продаж. Они создали всплывающее окно для покупателей, которые покидают сайт, не совершив покупку.

Они создали две версии, чтобы побудить посетителей совершать покупки. Один предложил магазинный кредит в размере 4,25 доллара, а другой дал 10% скидку. Boots Cuffs & Socks хотели увидеть, как обе версии работают друг с другом, поэтому они провели A/B-тестирование.

Тест длился 40 дней, и они обнаружили, что версия Б нравится людям больше. Его коэффициент конверсии был на 15% выше, чем у версии А.

В конце концов, маркетинговые усилия Boot Cuffs & Socks увенчались успехом. Кампания позволила сократить количество брошенных корзин на 17% и обеспечить ежемесячную рентабельность инвестиций на 280% .

SwissWatchExpo

SwissWatchExpo также использовала OptiMonk для тестирования своих всплывающих окон.

Они провели многовариантный тест на трех всплывающих окнах, чтобы увидеть, какую версию предпочитают посетители сайта. Вот отличия:

• Версия A использовала функцию динамической замены текста (DTR) для отображения одного из своих часов во всплывающем окне.
• В версии B было сообщение, предлагающее посетителю завершить покупку до того, как товар будет распродан.
• Версия C предлагала скидку в 100 долларов и бесплатную доставку.

Версия C была чемпионом. Он выиграл тест с впечатляющим коэффициентом конверсии 28%.

После завершения тестов SwissWatchExpo запустила свою кампанию. Их онлайн-транзакции выросли на 27%, а их доход увеличился на 25% за три коротких месяца.

Альберт Эйнштейн однажды сказал: «Неудача — это успех в процессе».

Вы не создадите идеальную маркетинговую кампанию, просто угадывая. Вы создаете его методом проб и ошибок, узнавая, что не работает, и адаптируя свою стратегию.

Вот где A/B-тестирование может помочь. Проведя несколько тестов, вы сможете лучше понять предпочтения клиентов и покупательские привычки.

Узнайте, какие маркетинговые стратегии могут увеличить продажи, а каких следует избегать, а также как создать восхитительный клиентский опыт, который повлияет на поведение пользователей. Это не только повысит эффективность ваших текущих кампаний , но и поможет вам принимать более взвешенные решения в будущем.