A/B тестирование является мощным маркетинговым инструментом для повышения эффективности работы вашего интернет-ресурса. Узнайте, как проводить A/B тесты для повышения конверсии и улучшения пользовательского опыта. При помощи случайного деления пользователей на контрольные и измененные сегменты, можно оценить эффект от вносимых изменений.
A/B тестирование — это мощный маркетинговый инструмент для повышения эффективности работы вашего интернет-ресурса. С помощью A/B тестов повышают конверсию посадочных страниц, подбирают оптимальные заголовки объявлений в рекламных сетях, улучшают качество поиска.
Зачем нужны А/B тесты?
Итак, представим ситуацию, наш проект запущен в жизнь, на нем собирается трафик, пользователи активно используют ресурс. И в один прекрасный день мы решили что-то поменять, например, разместить всплывающий виджет для удобства подписки на новости.
Наше решение — это интуитивное предположение о том, что пользователям ресурса станет проще подписываться на новые материалы, мы ожидаем повышения числа подписчиков.
Наши предположения и гипотезы строятся на основе личного опыта и наших взглядов, которые совсем не обязательно совпадают со взглядами аудитории нашего ресурса. Другими словами, наше предположение вовсе не означает, что после внесения изменений мы получим желаемый эффект. Для проверки таких гипотез мы и проводим A/B тесты.
Как проводим тесты?
Идея A/B тестирования очень проста. Пользователи ресурса случайным образом делятся на сегменты. Один из сегментов остается без изменений — это контрольный сегмент “A”, на основе данных по этому сегменту мы будем оценивать эффект от вносимых изменений. Пользователям из сегмента “B” показываем измененную версию ресурса.
Чтобы получить статистически значимый результат, очень важно исключить влияние сегментов друг на друга, т.е. пользователь должен быть отнесен строго к одному сегменту. Это можно сделать, например, записав метку сегмента в cookies браузера.
Для снижения влияния внешних факторов, таких как рекламные кампании, день недели, погода или сезонность, замеры в сегментах важно делать параллельно, т.е. в один и тот же период времени.
Кроме того, очень важно исключить и внутренние факторы, которые также могут существенно исказить результаты теста. Таким факторами могут быть действия операторов call-центра, служба поддержки, работа редакции, разработчики или администраторы ресурса. В Google Analytics для этого можно воспользоваться фильтрами.
Число пользователей в сегментах не всегда удается сделать равным, в связи с этим метрики, как правило, выбираются относительные, т.е. без привязки к абсолютным значениям аудитории.
См. также
Для чего нужно изучать характеристики потенциальных покупателей?
Кому нужно A/B-тестирование
- Продакт-менеджеры могут тестировать изменения ценовых моделей, направленные на повышение доходов, или оптимизацию части воронки продаж для увеличения конверсии.
- Маркетологи могут тестировать изображения, призывы к действию (call-to-action) или практически любые другие элементы маркетинговой кампании или рекламы с точки зрения улучшения метрик.
- Продуктовые дизайнеры могут тестировать дизайнерские решения (например, цвет кнопки оформления заказа) или использовать результаты тестирования для того, чтобы перед внедрением определить, будет ли удобно пользоваться новой функцией.
Вот шесть шагов, которые нужно пройти, чтобы провести тестирование:
- Определите цели
- Определите метрику
- Планируйте и создайте варианты
- Проведите тестирование
- Анализируйте результаты
- Примените победивший вариант
Определите основные бизнес-задачи вашей компании и убедитесь, что цели A/B-тестирования с ними совпадают.
Затем вам нужно определить метрику, на которую вы будете смотреть, чтобы понять, является ли новая версия сайта более успешной, чем изначальная. Обычно в качестве такой метрики берут коэффициент конверсии.
A/B тестирование является неотъемлемой частью процесса работы над продуктом. Это эксперимент, который позволяет сравнить две версии чего-либо, чтобы проверить гипотезы и определить, какая версия лучше.
