Правильное A/B-тестирование: пошаговый гид

Что такое A/B-тестирование и для чего оно нужно

A/B-тестирование — это эксперимент, в котором сравнивают два или несколько вариантов одного элемента. Например, дизайн кнопки на сайте, текст в рекламном объявлении, изображение в рассылке или цена продукта. Один из вариантов является контрольным (оригинальным), а другой — измененным, то есть тестируемым. 

Основная цель заключается в проверке гипотезы и поиске решения, которое показывает лучшие результаты: конверсия, кликабельность, вовлеченность или другие KPI. К примеру, если тестируется заголовок в объявлении или на странице, целевым показателем может быть клик либо конверсия в заявку.

Предположим, что нужно проверить гипотезу о том, что кнопка в карточке товара не привлекает внимание. Можно запустить два теста: один на проверку текста, а другой — цвета. В первом случае тестируем варианты «Купить в 1 клик» и «Купить сейчас». Во втором меняем оттенок на более яркий, сразу привлекающий внимание к кнопке. При этом каждый раз выставляем определенную выборку аудитории и задаем сроки A/B-тестирования от двух недель и более.

Когда используют A/B-тесты:

Зачем нужен A/B-тест

Рассмотрим ключевые преимущества A/B-тестирования.

Улучшение конверсии

С помощью A/B-тестирования можно:

Оптимизация поведенческих факторов

A/B-тестирование помогает улучшить поведение пользователей на сайте или в приложении:

Например, при проверке нового блока «Рекомендуемые статьи» в конце публикации результаты теста показали увеличение среднего время на сайте и количество переходов на другие материалы. То есть это улучшило показатель вовлеченности пользователей.

Повышение удовлетворенности пользователей

UX влияет на лояльность и удержание аудитории. С помощью A/B-тестирования определяют, как можно улучшить пользовательский опыт:

Увеличение эффективности рекламных кампаний

A/B-тестирование позволяет настроить рекламу таким образом, чтобы она приводила больше клиентов с меньшими затратами. Это достигается за счет:

Тестирование цен и скидок

С помощью A/B-тестов определяют оптимальную ценовую стратегию и формат акций, которые привлекут больше клиентов:

Оптимизация контента

A/B-тестирование помогает определить контент, который лучше воспринимается пользователями. Это может быть:

Экономия бюджета

Вместо того чтобы вкладывать ресурсы в масштабные изменения, можно протестировать гипотезы на небольшом сегменте аудитории. Это даст понимание, в каком направлении двигаться и что скорректировать.

На что обратить внимание при A/B-тесте

Что обычно тестируют с помощью A/B-тестов

Исследования позволяют оценить влияние изменений на ключевые показатели и выявить, что лучше работает для целевой аудитории. Рассмотрим основные элементы, которые тестируют чаще всего.

Рекламные кампании

Рекламные кампании — одна из самых популярных сфер применения A/B-тестов. Малейшие изменения в тексте объявления или выборе креатива могут значительно повлиять на CTR и ROI.

Что тестируется:

Элементы сайтов, сервисов и приложений

A/B-тестирование помогает оптимизировать страницы, чтобы улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию.

Что можно тестировать:

Целевые страницы

Оптимизация целевых страниц помогает конвертировать трафик. Такое исследование еще называют сплит-тестированием. Оно позволяет проводить эксперименты двух вариантов одной страницы, которые отличаются друг от друга одним элементом.

Что тестируется:

Email-рассылки

A/B-тестирование в email-маркетинге позволяет определить, какие письма лучше открываются, читаются и приводят к целевым действиям.

Что тестируется:

Программы лояльности и скидки

Системы поощрения клиентов и акции тестируют, чтобы определить, какие из них наиболее привлекательны для аудитории.

Что тестируется:

Push-уведомления

Мобильные приложения активно используют push-уведомления для привлечения пользователей. 

Что тестируется:

Контент и блог

Для сайтов с большим количеством контента важно понимать, какие статьи или форматы лучше работают.

Что тестируется:

Инструменты для проведения A/B-тестов

Разберем сервисы для проведения A/B-тестирования.

Яндекс.Директ

Яндекс.Директ — это платформа для запуска контекстной рекламы. Здесь можно проводить эксперименты с кампаниями и объявлениями на поиске и в РСЯ.

Также через инструмент Яндекс.Аудитории тестируют сегменты пользователей. Система дополнительно связана с Яндекс.Метрикой, в которой можно посмотреть результаты исследования в разделе «Источники — Яндекс.Директ, эксперименты».

VK Ads

VK Ads — сервис для запуска таргетированной рекламы в социальной сети ВК и на площадках партнеров. Ранее в старом кабинете A/B-тесты были в отдельной вкладке, в новом же нужно создать объявления и сегментировать аудиторию. 

Varioqub

Varioqub — сервис Яндекса для проведения тестов на сайте или в мобильном приложении. Инструмент встроен в Яндекс.Метрику.

Полученные данные можно проверить в Яндекс.Метрике, а также воспользоваться Вебвизором, проверкой форм и картами ссылок, кликов и скроллинга. Это поможет отследить взаимодействие аудитории с сайтом.

Calltouch

Calltouch — сервис сквозной аналитики, в котором можно провести A/B-тестирование, чтобы проверить, как изменения в РК и на сайте влияют на звонки, заявки и конверсии. Получить результаты можно по запросу или в личном кабинете — это зависит от того, отличаются ли у вас номера на разных версиях сайта или нет.

UX Rocket

UX Rocket — платформа продуктовой аналитики и A/B-тестирования на сайтах и в приложениях. Здесь можно собирать события, отслеживать метрики, настраивать воронки, изучать поведение пользователей, проводить различные тесты и даже использовать визуальный редактор.

Mindbox

Mindbox — инструмент для запуска рассылок и автоматизации маркетинга. В личном кабинете и на сайте есть калькулятор достоверности A/B-тестов, позволяющий быстро рассчитать размер выборки аудитории, а также примерные результаты.

Рекомендации для проведения правильного A/B-теста

Чтобы результаты экспериментов были достоверными, требуется подготовка и четкое понимание того, для чего именно вы проводите тест. Разберем шаги для проведения A/B-тестирования.

1. Подготовительные работы

Перед началом работ нужно провести несколько исследований, чтобы обнаружить недочеты и понять ситуацию с продуктом:

2. Определите цель теста

Сформулируйте, какой показатель нужно улучшить исходя из полученных данных. Это может быть конверсия, кликабельность или снижение отказов. 

Что важно:

3. Сформулируйте гипотезу

На основе информации и статистики сформулируйте гипотезу, которую хотите проверить. Она должна включать изменение, которое вы предполагаете внедрить, и ожидаемый результат.

4. Создайте два или более варианта тестируемого элемента

Оригинальный вариант станет контрольной группой (A), а измененный — тестируемой (B). Внесите только одну модификацию за раз, чтобы можно было точно определить ее влияние.

5. Распределите трафик между вариантами

Распределение пользователей между группами должно быть равномерным и случайным. Например, 50 процентов посетителей видят оригинальный вариант (A), а другая половина — тестируемый (B).

6. Определите продолжительность теста

Тестирование должно длиться достаточно долго, чтобы охватить соответствующее количество пользователей и исключить влияние случайных факторов.

Как определить продолжительность:

7. Соберите и изучите данные

После завершения теста тщательно проанализируйте полученные результаты. 

Что важно проверить:

8. Не делайте выводы на основе одного теста

Один успешный тест не всегда гарантирует достоверный результат. Проведите дополнительные исследования для подтверждения гипотезы. Если при первом тестировании вариант B показал рост конверсии на 20%, попробуйте повторить его через месяц, чтобы убедиться в стабильности.

9. Внедрите изменения

Если тестируемый вариант показал улучшение ключевых метрик, внедрите его в работу. При этом продолжайте мониторинг показателей, чтобы убедиться в правильности решения. Если исследование оказалось неудачным, это тоже результат — вы исключили неэффективное изменение.

Советы для успешного A/B-тестирования

Подведем итоги

A/B-тестирование — это инструмент улучшения ключевых бизнес-показателей. Он позволяет проверять гипотезы и внедрять изменения, которые приносят реальный результат.

Ошибки, которых следует избегать:

Главное правило успешного A/B-тестирования — системность и постоянство. Использование инструментов и учет всех факторов, таких как сезонность и поведение аудитории, помогут избежать ошибок.