6 советов по проведению значимых A/B-тестов

A/B-тестирование — полезный инструмент для маркетологов, когда они хотят оптимизировать отдельные элементы своего сайта или рекламы. Тестирование любой части вашего онлайн-бизнеса может привести к повышению коэффициента кликов (CTR) или конверсии, поэтому использование правильного метода тестирования важно для успеха вашего онлайн-бизнеса. При проведении A/B-тестирования следует помнить о нескольких моментах, таких как определение определенного периода времени, формулирование гипотез и поиск правильной сегментации. Соблюдение следующих правил поможет вам добиться значительных результатов при проведении этих тестов, что приведет к эффективной оптимизации вашего сайта.

Если вы впервые проводите A/B-тестирование, начните с относительно простых тестов, изменяя только небольшие элементы, такие как графика или кнопки. Простой A/B-тест с одной переменной проводится быстро и дает точные и надежные результаты.

Многомерные тесты часто слишком сложны для начала. Это связано с тем, что они имеют более высокий процент ошибок и могут давать фальсифицированные результаты. Поэтому главное — начать с малого, поскольку даже незначительные изменения могут впоследствии принести большие результаты. Проведите несколько тестов подряд, и если каждый из них приведет к небольшому улучшению коэффициента конверсии, то в конечном итоге эти положительные эффекты будут суммироваться.

Время также играет важную роль в A/B-тестировании. Имеет смысл проводить тестирование в течение как минимум недели, чтобы учесть все колебания в будние дни. Кроме того, в течение недели можно реально оценить любые резкие положительные или отрицательные последствия.

Типичная ошибка при проведении A/B-тестов — нетерпение. Если вы сделаете выводы слишком быстро, вы можете пропустить некоторые интересные результаты. По этой причине вы должны оценивать тесты выше статистической значимости. Чтобы проверить, являются ли результаты значимыми, вы можете воспользоваться бесплатным калькулятором значимости A/B сплит-тестов.

Гипотезы являются основой каждого A/B-теста. В то же время, сформулировать их и записать довольно сложно. Эффективное A/B-тестирование основано на четких гипотезах, с помощью которых вы можете точно определить, какие именно факторы повлияли на поведение пользователей. Независимо от того, подтвердятся или опровергнутся ваши гипотезы в ходе тестирования, вы получите более ценные сведения о том, что вы тестируете, если они хорошо продуманы.

A/B-тестирование не только помогает увеличить прибыль и конверсии, но и является исследованием потенциальных клиентов: оно помогает вам лучше узнать свою аудиторию. Любые полученные знания о целевой группе полезны, поскольку их можно использовать на других этапах процесса таргетинга. В итоге это еще на один шаг приближает вас к завоеванию и удержанию клиентов.

Можно проводить A/B-тесты одновременно на разных подстраницах, но это может привести к ошибочным результатам. Рекомендуется тестировать одно изменение за другим, так как это позволяет оптимизировать сайт пошагово. Эксперименты с несколькими страницами могут быть полезны, если вы хотите изменить сразу несколько элементов. Посетителям будет показана либо новая, либо старая страница. Даже если вы вносите лишь небольшие изменения на страницах, все равно важно, чтобы на каждой странице было показано одинаковое количество посетителей. И все же, как правило, изменение одного элемента за другим более благоприятно сказывается на результатах.

Возможный сценарий: после тестирования целевой страницы вы обнаружили, что вариант В показал лучшие результаты по количеству кликов и конверсии, чем вариант А. Вывод — оставить вариант В и избавиться от варианта А, но почему бы не пойти дальше? Если наряду с A/B-тестированием вы используете дополнительные инструменты веб-анализа (например, Google Analytics), вы можете сегментировать тестовую группу и провести различие, например, между новыми и существующими клиентами. В результате может оказаться, что постоянные клиенты более позитивно реагируют на версию B, а новые клиенты предпочитают версию A, поэтому отказ от версии A был бы ошибкой. С помощью дополнительного веб-анализа вы получите более полное представление о результатах тестирования и, как следствие, сможете сделать более конкретные выводы.

При проведении A/B-тестирования ресурсы иногда ограничены — с одной стороны, время, которое вы вкладываете, ограничено, а с другой стороны, количество посетителей сайта или отдельных подстраниц тоже. Чтобы не тратить эти ресурсы без необходимости, следует расставить приоритеты.

Имеет смысл определиться с конкретными целями перед проведением каждого теста. Маркетологи часто опираются на принцип SMART. При A/B-тестировании ваши цели должны быть конкретными, измеримыми, достижимыми, реалистичными и своевременными. Подробнее об этом принципе вы можете прочитать здесь.

Если у вас есть реалистичные цели, соответствующие гипотезы и надлежащие инструменты тестирования, то успешное A/B-тестирование принесет много пользы. При правильной реализации сплит-тесты представляют собой отличную возможность для оптимизации любого онлайн-бизнеса. Даже если вначале вам придется потратить много времени и усилий, оно того стоит: результатом станет оптимизированный и улучшенный сайт, соответствующий потребностям вашей целевой группы.

Более подробно об A/B-тестировании, таких как плюсы и минусы, вы можете прочитать в нашем руководстве.