Что такое A/B тестирование?

Будь то разработка информационных бюллетеней или онлайн-рекламы, маркетологи постоянно пытаются улучшить свои методы онлайн-маркетинга, чтобы они казались более удобными для потенциальных клиентов. В конечном итоге, они хотят оптимизировать все возможные возможности онлайн-маркетинга для получения большего количества конверсий, что приводит к увеличению прибыли компании. Неважно, оптимизируете ли вы весь сайт, отдельные функции или отдельные целевые страницы: A/B-тестирование зарекомендовало себя как хорошее средство для достижения оптимального веб-дизайна с течением времени.

A/B-тестирование (также известное как «сплит-тестирование») — это метод, используемый для сравнения различных версий веб-сайта или его отдельных элементов и функций. В данном случае оригинальная версия сайта обычно тестируется в сравнении с немного измененной, улучшенной версией, чтобы увидеть, какая из них лучше. Целевая группа (т.е. посетители сайта или пользователи) делится на группу А и группу Б. Каждой группе показывается разная версия (версия А и версия Б) тестового объекта (т.е. рекламы); их реакции записываются, а затем сравниваются. Желаемые реакции были предварительно определены оператором сайта. Для рекламы желаемой реакцией может быть клик или конверсия. Если тестируется целевая страница, то это может быть загрузка или регистрация в рассылке.

А/Б-тестирование веб-сайтов используется в различных дисциплинах интернет-маркетинга. Это вопрос личных предпочтений, что именно вы решите тестировать: весь сайт, отдельные элементы, формулировки или только цветовую схему. В отличие от многомерного тестирования, сплит-тестирование проверяет только гипотезу (т.е. переменную). Сравнивая две версии, можно проверить и оптимизировать следующие аспекты:

• Веб-дизайн
• Пересмотренные возможности и функции
• посадочные страницы
• Элементы сайта, такие как кнопки призыва к действию (CTA)
• Рекламные объявления AdWords
• Информационные бюллетени

Вы можете опробовать столько различных сценариев использования, сколько захотите. Вот три примера:

• Интернет-магазин замечает рост числа посетителей, которые отменяют свои корзины и не продолжают покупки. Возможным решением может быть акцентирование внимания на отдельных элементах процесса покупки, а затем тестирование новой, улучшенной версии в сравнении с оригиналом.
• Веб-сервис хочет показывать целевую рекламу одного из предлагаемых продуктов. Они могут протестировать две разные версии объявления, используя в них разные ключевые слова.
• Блоггер, который финансирует свою работу за счет рекламы (т.е. издатель), хочет увеличить количество посетителей. Они могут тестировать различные заголовки для своих статей или варьировать использование изображений.

Не следует проводить A/B-тестирование, не разработав предварительно глубокий стратегический план. Многие маркетологи придерживаются строгого основного принципа:

1. Определите проблемы

Оптимизация может быть проведена только в том случае, если есть что улучшать. Поэтому первым шагом должно стать определение проблемы. Это может быть, например, то, что на кнопку нажимают недостаточно. Как только проблема обнаружена, цель очевидна. В данном случае это увеличение количества кликов на кнопку CTA.

2. Исследование и сбор идей

Прежде чем сформулировать гипотезу, необходимо получить некоторые фоновые знания и провести соответствующее исследование. Легко утверждать, что синяя кнопка будет работать лучше, чем красная, но без эмпирических доказательств эта теория не имеет смысла. Полезно заранее ознакомиться с некоторыми исследованиями, например, с исследованиями, анализирующими влияние использования цвета на поведение пользователей. Кроме того, вы можете получить несколько хороших советов о том, какие элементы можно изменить.

3. Определите гипотезы

Вы можете сформулировать гипотезу, как только у вас сложится впечатление о результатах исследования. Это может быть следующее: желтая CTA-кнопка приведет к более высокому коэффициенту кликов (CTR). Или вы изменили позицию пункта меню и предсказали: этот пункт меню будет легче найти в новой версии, чем в старой?

4. Этап тестирования

Создайте две версии сайта, которые вы хотите протестировать, например, версию А с синей CTA-кнопкой и версию Б с новой, желтой CTA-кнопкой. Сплит-тестирование позволяет провести тест обеих версий друг против друга. Это может происходить в разное время или через разные URL-адреса. С помощью программного обеспечения для A/B-тестирования можно случайным образом направить пользователя на один из вариантов.

5. Анализ и отчет

Если в ходе теста было получено достаточное количество образцов за определенный период времени, можно провести оценку. Если выяснится, что показатель кликов значительно улучшился при использовании желтой CTA-кнопки, то этот вариант станет новым «оригиналом».

Эту последовательность можно повторять сколько угодно раз: на следующем этапе можно проверить, оказывает ли положение CTA-кнопки на сайте дополнительное влияние на CTR. По сути, вы можете протестировать даже самый маленький элемент веб-страницы — как оператор сайта вы имеете полную свободу действий в отношении того, что вы решите тестировать.

Существует множество преимуществ A/B-тестирования для интернет-маркетологов. Оно позволяет провести субъективное сравнение, которое происходит независимо от вашей собственной точки зрения, фокусируясь на мнении целевой группы. Благодаря многочисленным (некоторые даже бесплатным) инструментам тестирования вы можете провести сплит-тест, не имея никаких предварительных технических знаний, и при этом тест все равно даст четкие результаты. Эти результаты можно сразу же внедрить.

С другой стороны, тестирование полезно только при сравнении отдельных элементов друг с другом. Если вы меняете сразу много элементов, это сводит на нет всю цель, поскольку вы не знаете, какое изменение привело к тому или иному результату. Всегда есть опасность перегрузить или запутать пользователя, если постоянно вносить изменения, а затем возвращаться к первоначальному варианту. Поэтому при работе с преимущественно новыми клиентами проводить такие тесты не рекомендуется. Наконец, существует вопрос статистической значимости. Для небольших сайтов с небольшим трафиком трудно и долго получить цифры, которые действительно являются значимыми.

На рынке существует множество инструментов тестирования, которые позволяют проводить сплит-тестирование. Одним из бесплатных вариантов является «Content Experiments», который можно использовать через Google Analytics. Набор функций, которые предлагает это решение Google, меньше, чем у таких программ, как Optimizely, которая за ежемесячную плату предлагает относительно простой инструмент тестирования для малого и среднего бизнеса.

Аналогичную услугу предлагает Kameleoon, которая очень интуитивно понятна и проста в установке. Kameleoon также предлагает бесплатный фримиум-аккаунт с посещаемостью до 2 500 посетителей в месяц, что делает его хорошим решением начального уровня для небольших сайтов.

Немного более дорогой услугой (из-за дополнительных функций, таких как тепловые карты и карты кликов) является Visual Website Optimizer. Для крупных компаний, которые хотят использовать A/B тестирование веб-сайта, существуют такие широкие возможности, как OpenText Optimost или SiteSpect, но они имеют более высокую цену.