в чем суть a b тестирования интернет страницы
A/B тест — это просто
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.
Мне часто приходится сталкиваться с задачами организации A/B тестирования в различных интернет-проектах. В этой статье хочу поделиться необходимыми базовыми знаниями для проведения тестов и анализа результатов.
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 в сегменте. Нормирование осуществляется либо на число посетителей, либо на число просмотров страниц. Например, такими метриками могут быть средний чек или CTR ссылки.
Одной из причин делить аудиторию непропорционально может быть существенное изменение в интерфейсе. Например, полное обновление устаревшего дизайна сайта, изменение системы навигации или добавление всплывающей формы для сбора контактной информации. Такие изменения могут привести как к положительным, так и к отрицательным эффектам в работе ресурса.
Если есть опасение, что изменение может иметь сильное негативное влияние, например, привести к резкому оттоку аудитории, то, на первом этапе, имеет смысл тестовый сегмент делать не очень большим. В случае отсутствия негативного эффекта, размер тестового сегмента можно постепенно увеличить.
Что улучшаем?
Если вы собираетесь провести A/B тестирование на своем ресурсе, то наверняка у вашего проекта уже сформированы основные показатели, которые необходимо улучшить. Если таких показателей еще нет, тогда самое время о них задуматься.
Показатели прежде всего определяются целями проекта. Ниже приведу несколько популярных метрик, которые используются в интернет-проектах.
Конверсия
Конверсия вычисляется как доля от общего числа посетителей, совершивших какое-либо действие. Действием может быть заполнение формы на посадочной странице, совершение покупки в интернет-магазине, регистрация, подписка на новости, клик на ссылку или блок.
Экономические метрики
Как правило, эти метрики применимы для интернет-магазинов: величина среднего чека, объем выручки, отнесенный на число посетителей интернет-магазина.
Поведенческие факторы
К поведенческим факторам относят оценку заинтересованности посетителей в ресурсе. Ключевыми метриками являются: глубина просмотра страниц — число просмотренных страниц, отнесенное к числу посетителей на сайте, средняя продолжительность сессии, показатель отказов — доля пользователей, покинувших сайт сразу после первого захода, коэффициент удержания (можно считать, как 1 минус % новых пользователей).
Одного показателя не всегда достаточно для оценки эффекта от вносимых изменений. Например, после изменений на сайте интернет-магазина средний чек может уменьшиться, но общая выручка вырасти за счет повышения конверсии посетителя в покупателя. В связи с этим, важно контролировать несколько ключевых показателей.
Анализ результатов
Отлично, ключевые показатели определены, тест запущен и мы получили первые данные. В этот момент, особенно если данные соответствуют нашим ожиданиям, возникает соблазн сделать поспешные выводы о результатах тестирования.
Торопиться не стоит, значения наших ключевых показателей могут меняться день ото дня — это значит, что мы имеем дело со случайными величинами. Для сравнения случайных величин оценивают средние значения, а для оценки среднего значения требуется некоторое время, чтобы накопить историю.
Эффект от внесения изменения определяют как разность между средними значениями ключевого показателя в сегментах. Тут возникает следующий вопрос, насколько мы уверены в достоверности полученного результата? Если мы еще раз проведем тест, то какова вероятность того, что мы сможем повторить результат?
Ниже на картинках приведены примеры распределения значений показателя в сегментах.
Графики распределения характеризуют частоту появления того или иного значения случайной величины в выборке. В данном случае все значения распределены вокруг среднего.
На обеих картинках средние значения показателя в соответствующих сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений.
Данный пример хорошо иллюстрирует, что разности средних значений недостаточно для того, чтобы считать результат достоверным, необходимо также оценить площадь пересечения распределений.
Чем меньше пересечение, тем с большей уверенностью мы можем сказать, что эффект действительно значим. Эта “уверенность” в статистике называется значимостью результата.
Как правило, для принятия положительного решения об эффективности изменений уровень значимости выбирают равным 90%, 95% или 99%. Пересечение распределений при этом равно соответственно 10%, 5% или 1%. При невысоком уровне значимости существует опасность сделать ошибочные выводы об эффекте, полученном в результате изменения.
Несмотря на важность этой характеристики, в отчетах по A/B тестам, к сожалению, часто забывают указать уровень значимости, при котором был получен результат.
Кстати, на практике примерно 8 из 10 A/B тестов не являются статистически значимыми.
Стоит отметить, что чем больше объем трафика в сегментах, тем меньше разброс среднесуточных значений показателя. При небольшом трафике из-за большего разброса значений случайной величины потребуется больше времени для проведения эксперимента, но в любом случае это лучше, чем вовсе не проводить эксперимент.
Оценить значимость результатов
Для сравнения случайных величин математики придумали целый раздел под названием проверка статистических гипотез. Гипотез всего две: “нулевая” и “альтернативная”. Нулевая гипотеза предполагает, что разница между средними значениями показателя в сегментах незначительна. Альтернативная гипотеза предполагает наличие существенной разницы между средними значениями показателя в сегментах.
Для проверки гипотез существует несколько статистических тестов. Тесты зависят от характера измеряемого показателя. В общем случае, если мы считаем среднесуточные значения, можно воспользоваться тестом Стьюдента. Этот тест хорошо зарекомендовал себя для небольших объемов данных, т.к. учитывает размер выборки при оценке значимости.
В качестве примера приведу сравнение средней длительности сессии в сегментах на одном из ресурсов, для которых я проводил эксперимент: studentttest.xls.
Тест Стьюдента — универсален, его можно применять как для измерений конверсии, так и для таких количественных показателей как средний чек, средняя глубина просмотра или время, проведенное пользователем на сайте.
В случае, если вы измеряете только конверсию, то вы имеете дело с бинарной слуайной величиной, которая принимает только два значения: посетитель “сконвертировался” и “не сконвертировался”. Для оценки статистической значимости в этом случае можно воспользоваться он-лайн калькулятором.
Инструменты
Для организации теста необходим инструмент, позволяющий разметить аудиторию по сегментам и посчитать значения ключевых показателей отдельно в каждом сегменте.
Если ваши ресурсы позволяют, то такой инструмент можно реализовать самостоятельно на основе анализа логов действий пользователей. Если ресурсы ограничены, то стоит воспользоваться сторонним инструментом. Например, в Google Analytics есть возможность задавать пользовательские сегменты.
Существует ряд сервисов, которые позволяют полностью автоматизировать процесс тестирования, например, тотже Google Analytics Experiements, примеры других сервисов можно найти в обзоре.
Что такое A/B-тестирование и как его проводить
Бизнес не стоит на месте – чтобы выжить, нужно развиваться. Если остановить этот процесс, проект начнет деградировать. Часто приходится что-то менять – расширять ассортимент, увеличивать рекламный охват аудитории, улучшать дизайн сайта, добавлять новый, повышать конверсию. Как узнать заранее, что принесут эти новшества?
Одни из инструментов, помогающий развитию веб-проектов – A/B-тестирование. С его помощью можно проверить свои гипотезы и экспериментально оценить предпочтения посетителей – чтобы принять решение о том, стоит ли что-то менять или лучше оставить как есть.
Рассказываем, как это работает.
Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование — это маркетинговый метод, использующийся для оценки и управления эффективностью веб-страницы. Этот метод также называется сплит-тестированием (от англ. split testing — раздельное тестирование).
A/B-тестирование позволяет оценивать количественные показатели работы двух вариантов веб-страницы, а также сравнивать их между собой. Также сплит-тестирование помогает оценивать эффективность изменений страницы, например, добавления новых элементов дизайна или призывов к действию. Практический смысл использования этого метода заключается в поиске и внедрении компонентов страницы, увеличивающих ее результативность. Обратите внимание еще раз, A/B-тестирование — это прикладной маркетинговый метод, с помощью которого можно влиять на конверсию, стимулировать сбыт и повышать прибыльность веб-проекта.
Сплит-тестирование начинается с оценки метрик существующей веб-страницы (A, контрольная страница) и поиска способов ее улучшения. Например, вы создали интернет-магазин. Представьте себе посадочную страницу этого магазина с коэффициентом конверсии 2%. Маркетолог желает увеличить этот показатель до 4%, поэтому планирует изменения, которые помогут решить эту задачу.
Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной. Чтобы проверить, приведет ли это к увеличению продаж и росту конверсии, маркетолог создает усовершенствованный вариант веб-страницы (B, новая страница).
С помощью инструментов для проведения сплит-тестирования эксперт в случайном порядке разделяет трафик между страницами A и B на две приблизительно равные части. Условно говоря, половина посетителей попадает на страницу A, а вторая половина на страницу B. При этом маркетолог держит в уме источники трафика. Чтобы обеспечить валидность и объективность тестирования, необходимо направить на страницы A и B по 50% посетителей, пришедших на сайт из социальных сетей, естественного поиска, контекстной рекламы и т.п.
Собрав достаточно информации, маркетолог оценивает результаты тестирования. Как сказано выше, коэффициент конверсии страницы A составляет 2%. Если на странице B этот показатель составил 2,5%, значит изменение конверсионной кнопки с голубого на красный цвет действительно увеличило эффективность лэндинга. Однако показатель конверсии не достиг желаемых 4%. Поэтому маркетолог дальше ищет способы совершенствования страницы с помощью A/B-тестирования. При этом в качестве контрольной выступит уже страница с красной конверсионной кнопкой.
Что тестировать
Как отмечалось выше, сплит-тестирование — это прикладной метод, позволяющий влиять на различные метрики сайта. Поэтому выбор объекта тестирования зависит от цели и задач, которые ставит перед собой маркетолог.
Например, если показатель отказов посадочной страницы составляет 99%, при этом большинство посетителей покидает лэндинг в течение 2-3 секунд после «приземления», стоит задуматься об изменении визуальных компонентов страницы. С помощью A/B-теста маркетолог может найти оптимальный вариант макета страницы, выбрать привлекательную цветовую гамму и изображения, использовать читабельный шрифт. А если перед маркетологом стоит задача увеличить количество подписок, он может попробовать изменить соответствующую конверсионную форму. Сплит-тест поможет специалисту выбрать оптимальный цвет кнопки, лучший вариант текста, количество полей в форме подписки или ее расположение.
Чаще всего маркетологи тестируют следующие элементы веб-страниц:
Какие инструменты сплит-тестирования использовать
Чтобы выполнить A/B-тестирование, маркетологу необходимо воспользоваться одним из специализированных инструментов. Один из наиболее востребованных – сервис Google «Оптимизация» (до августа 2019 назывался Content Experiments), который является теперь частью новой платформы для маркетологов Google Marketing Platform. С его помощью можно тестировать элементы страниц, включая заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, изображения и т. п. «Оптимизация» бесплатна для малого бизнеса и в этом ее большое преимущество по сравнению с конкурентами.
Также можно использовать для проведения сплит-тестирования следующие инструменты:
Как провести A/B-тестирование с помощью Google Optimize
Сервис «Оптимизация» Google Marketing Platform позволяет одновременно проверить эффективность пяти вариантов страницы. Используя его, можно проводить A/B/N-тестирование, которое отличается от стандартных A/B-экспериментов проверкой сразу несколько гипотез вместо двух.
Маркетолог имеет возможность самостоятельно определять долю трафика, участвующего в тестировании. Минимальная продолжительность теста составляет две недели, максимальная ограничена тремя месяцами. Результаты можно наблюдать в личном кабинете или получить по e-mail.
Чтобы провести сплит-тестирование с помощью «Оптимизации» сделайте следующее:
Еще важный момент – определить, какая часть трафика будет участвовать в эксперименте. По умолчанию используется все 100 %, а если у вас, как у «Текстерры», миллион уникальных посетителей в месяц – вполне хватить и 20–30 тысяч. А значит, выбираем 3 %.
Вы сможете оценить первые результаты тестирования через несколько суток после начала эксперимента. Чтобы следить за результатами тестирования, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов.
Идеи, эффективность которых стоит обязательно проверить с помощью A/Б-тестирования
Мы уже говорили, что тестирование помогает увеличить эффективность веб-страниц. Чтобы этот метод принес результат, маркетолог должен генерировать идеи, способные позитивно влиять на те или иные метрики сайта. Нельзя просто брать какие-либо изменения с потолка, внедрять их и тестировать эффективность. Например, вряд ли метрики сайта изменятся, если вы просто решите изменить фон заголовка главной страницы, как в прошлом примере.
Маркетолог должен видеть способы улучшения страниц и понимать, почему они должны сработать. Cплит-тестирование просто помогает проверить предположения специалиста. Однако каждый маркетолог иногда оказывается в ситуации, когда все идеи проверены, а необходимого результата достичь не удалось. Если вы попали в такую ситуацию, попробуйте внедрить следующие изменения и проверить их эффективность:
Как и зачем тестировать разные варианты страниц
A/Б тестирование позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц. Этот маркетинговый метод имеет прикладное значение. Он позволяет практически постоянно совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.
Чтобы протестировать то или иное изменение, необходимо создать новый вариант страницы и сохранить старый. После этого следует воспользоваться одним из сервисов для проведения экспериментов, например, «Оптимизацией» Google. Оценку результатов можно проводить как минимум через две недели после его запуска.
Кстати, экспериментальная проверка маркетинговых гипотез с помощью А/Б тестирования – одна из составляющих работ по комплексному продвижению в интернете от TexTerra.
A/B тестирование интернет-магазина: вносите изменения опираясь на числа
Цель работы коммерческого сайта – превратить как можно большее число пользователей в покупателей товаров или услуг. Владелец наполняет магазин товарами по адекватным ценам и полезным контентом. Но даже самые хорошие страницы нуждаются в повышении конверсии. Часто оптимизацию осуществляют вслепую, основываясь на своих наблюдениях и интуиции. Такие методы не всегда справляются с задачей. A/B тестирование позволяет оценить эффективность изменений в цифрах. Грамотное применение метода к интернет-магазину повышает его прибыльность.
Что такое сплит-тест или А/Б тестирование
Сплит-тестирование (split testing) – инструмент маркетинга. Этот метод призван оценивать и сравнивать результативность сайта. При этом рассматриваются количественные характеристики двух (или более) веб-страниц магазина.
Другое обозначение метода – AB тестирование, – проще поясняет его суть. Посетителям сайта последовательно предлагается два варианта страницы. Версии отличаются между собой одним или несколькими элементами. Путем повторения показов набирается статистика. Изучается, как влияют изменения на целевые характеристики ресурса. Учитывается, какие именно изменения вызывают больший интерес потенциальных покупателей.
Как проводят A/B тесты
Создаются страницы А и В с незначительными отличиями в оформлении. Их показывают однородной аудитории. Выбирается необходимое число показов. Оно должно быть достаточным для получения достоверных статистических данных. Для каждой попытки выводится коэффициент конверсии. Затем определяется наиболее привлекательная для клиентов версия страницы. Именно эта версия будет наиболее эффективной в смысле продаж.
Цели и преимущества метода
Тест нужен, чтобы извлечь из существующего трафика максимум пользы. С его помощью можно добиться повышение конверсии. Причем, оно не будет затратным. За платный же трафик приходится отдавать немалые суммы. Каким образом тестирование способно принести рост прибыли? Все экономические показатели интернет-магазина чутко реагируют на малейшие изменения сайта. Эти показатели: объем продаж, лиды, доходность.
Изменениям может подвергаться любой элемент сайта:
С этими объектами проводят А/В-тест в самом простом варианте. Более сложные сплит-тесты изучают также влияние других характеристик на поведение клиента. Это могут быть цены, условия доставки, срок бесплатного тестирования продукта. Клиенты обычно активно отзываются на акции, специальные предложения. Маркетолог прогнозирует, чего ожидать от изменений на страницах. Делая поправки, он должен понимать, почему они могут сработать. Тестирование призвано проверить эти прогнозы.
Для эффективного использования методики необходимо назначить продолжительность тестирования. Оно должно продолжаться не меньше двух недель, и не дольше трех месяцев. Данные о результатах можно получать на e-mail. Еще одно преимущество сплит-теста – существование готовых сервисов. Они дают возможность специалисту самостоятельно устанавливать долю трафика для участия в эксперименте.
Сплит-тестирование для интернет-магазина
Как работает описанная методика в интернет-магазине? Понимание дает простой пример. Владелец ресурса решил использовать для магазина новый логотип. Но он сомневается в эффективности такого изменения. Не отпугнет ли обновление потенциальных клиентов? Специалист предлагает посетителям поочередно две версии главной страницы: старую А и новую В. A/B тест позволит определить, какая из них больше нравится посетителям сайта.
Анализ нужен для увеличения продаж. Поэтому важно правильно выбрать изучаемые параметры. Для результативного проведения А/В тестирования необходимо иметь хорошую посещаемость сайта. Только тогда можно проанализировать реакцию большого числа пользователей в короткий срок. По окончании времени тестирования важно правильно подсчитать конверсии на страницах А и В. Для этого фиксируют количество звонков, заявок, предоставляемых купонов. По этим параметрам оценивается число продаж. Косвенные показатели: скачивание прайса, время пребывания на странице.
Ошибочное применение методики тестирования может привести к неверным выводам.
Чтобы избежать возникновения проблем, достаточно воспользоваться предлагаемыми программными решениями.
Инструменты для проведения А/В тестирования
Сплит-тестирование интернет-магазина удобно проводить при помощи готового функционала. Его предлагает сервис статистики для сайтов Google Analytics. Наиболее распространен среди веб-мастеров бесплатный ресурс Google Content Experiment. Этот эффективный и удобный инструмент для А/В тестов наследует сервису Google Website Optimizer. Функционал полностью интегрирован в Google Analitics. Этот факт позволяет специалисту перейти на собственную отчетность, обходя ПО разработчиков магазинов.
Достоинства Google Analytics:
Как воспользоваться инструментом Content Experiment? Достаточно сделать всего несколько шагов. В меню выбрать пункт «Поведение», в нем раздел «Эксперименты». Здесь можно дать тестированию название и задать параметры: цель отслеживания; процент трафика; адреса страниц. Программа выдает код тестирования, который нужно копировать на свой сайт. Отчеты по тестам можно просмотреть в разделе «Параметры визитов».
Подробно этот процесс мы описали в статье о проведении A/B тестов на платформе InSales.
При помощи сплит-тестирования владелец интернет-магазина предоставляет посетителю право выбирать лучшее решение. Исходя из результатов эксперимента, страницы приобретают наиболее привлекательный для клиентов внешний вид и наполнение. Сплит-тестирование дает маркетологу отличный шанс увидеть свой сайт глазами посетителя. Узнав предпочтения аудитории, легко увеличить конверсию сайта, а значит, и прибыль с него.
Руководство по A/B-тестированию
Даже небольшое изменение пользовательского интерфейса на сайте может сильно повлиять на коэффициент конверсии, а значит, на количество продаж и общую прибыльность бизнеса. Наиболее простой и безошибочный способ повысить конверсию – протестировать изменения и посмотреть на реакцию пользователей. Для этой цели и существует методика A/B-тестирования.
Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование – это процесс одновременного показа двух вариантов одной и той же веб-страницы двум тестовым группам посетителей сайта. На основе поведенческой активности каждой группы можно судить об эффективности тестируемых изменений на странице.
Как правило, A/B-тесты используют для точечного повышения конверсии – проверки небольших изменений интерфейса: разные варианты УТП, дизайн элементов страницы, расположение контента и др. Для более масштабного тестирования, например, полный редизайн сайта, используют похожую механику сплит-тестов, где пользователи попадают на аналогичные страницы с разными URL.
В онлайн-мире количество посетителей вашего веб-сайта – это число возможностей, которыми вы обладаете для получения прибыли. Потому важно непрерывно работать над конверсионностью сайта, чтобы получить использовать эти возможности по-максимуму.
Как правило, в A/B-тестировании определяет вариант оформления, который дает более высокие конверсии, и этот вариант может помочь вам оптимизировать ваш сайт для достижения лучших результатов. То есть благодаря тестам вы повышаете конверсию страниц, а значит, получаете больше клиентов, не повышая расходы на привлечение посетителей.
Метрики конверсии уникальны для каждого сайта. Для электронной коммерции это может быть продажа продуктов, а для B2B – генерация продаж. A/B-тестирование – это один из компонентов всеобъемлющего процесса оптимизации коэффициента конверсии (CRO), с помощью которого вы можете собирать как качественные, так и количественные оценки пользователей и использовать их для более эффективного взаимодействия с потенциальными клиентами.
Зачем вообще A/B-тестировать
Низкий показатель конверсии – одна из наиболее распространенных проблем для любого бизнеса с онлайн-представительством:
Частая причина этих проблем – утечка клиентов на разных этапах воронки, вызванная нарушением логики взаимодействия или непонятным интерфейсом. Давайте посмотрим, каким образом A/B-тестирование помогает справиться с этими проблемами.
Провести А/Б тестирование Вашего сайта
Устраните болевые точки
Посетители вашего сайта приходят с конкретной целью. Возможно, чтобы лучше познакомится с продуктом или услугой, купить, узнать больше о компании или просто просмотреть ваш сайт.
Независимо от своей цели, пользователи они могут столкнуться с некоторыми общими проблемными точками, которые мешают достичь ее. Это это может быть сбивающий с толку текст, или кнопка, которую слишком трудно найти. Именно эти незначительные помехи могут сильно ухудшать пользовательский опыт на ваших страницах. Это постепенно исчерпывает терпение посетителей и в конечном итоге они уходят, что снижает показатели конверсии.
Используйте данные, собранные с помощью инструментов анализа поведения посетителей, таких как тепловые карты, Google Analytics и опросы, чтобы выявить болевые точки ваших посетителей. Это относится ко всем предприятиям, будь то электронная коммерция, путешествия, SaaS, образование, средства массовой информации и издательская деятельность. После этого протестируйте несколько вариантов их исправления, чтобы выявить лучший.
Получите лучшую рентабельность инвестиций от существующего трафика
Привлечение качественного трафика всегда обходится недешево, особенно в высококонкурентных нишах. A/B-тестирование позволяет максимально эффективно использовать существующий трафик и помогает повысить конверсию без затрат на приобретение нового. A/B-тестирование может дать вам высокую рентабельность инвестиций, так как иногда даже самые незначительные изменения могут привести к росту числа заказов.
Снижайте показатель отказов
Одним из наиболее важных показателей, которые необходимо отслеживать для оценки эффективности сайта, является показатель отказов. Сайты очень часто дают пользователям слишком много причин уйти, например, несоответствие контента ожиданиям, непонятный интерфейс и так далее.
Поскольку разные веб-сайты служат разным целям и обслуживают разные аудитории, не существует единых рекомендаций для гарантированного снижения числа отказов. Наиболее результативный способ сделать это – A/B-тестирование.
С его помощью вы можете проверить несколько вариантов элемента вашего сайта, пока не найдете наилучшую возможную версию. Это улучшает ваш пользовательский опыт, заставляет посетителей дольше оставаться на сайте.
Проводите изменения с низким уровнем риска
Вносите постепенные изменения в свою веб-страницу с помощью A/B-тестирования, а не переделывайте всю ее заново. Масштабные доработки, сильнее заметны для пользователя. Когда на сайт переходит кто-то из постоянных посетителей, то кардинальные изменения привычного ему интерфейса могут вызвать раздражение. Даже если это перемены в лучшую сторону. Это может поставить под угрозу ваш текущий коэффициент конверсии.
A/B-тестирование позволяет вам постепенно и безболезненно для постоянной ЦА внедрять улучшения на сайт. Например, это могут быть изменения в описании продукта. Вы можете выполнить A/B-тест, когда планируете удалить или обновить описание определенной услуги.
Вы не знаете, как ваши посетители будут реагировать на изменение. A/B-тестирование – это один из способов определить это. Другим примером модификации с низким уровнем риска может быть введение изменения новой функции. Прежде чем вводить новую функцию, ее запуск в виде A/B-теста в копии веб-страницы может сделать результат намного более предсказуемым. Это очень полезно, если изменения влияют на данные клиента или воронку продаж. Изменения без тестирования – это всегда риск, так как они могут не окупиться.
Добиться статистически значимых улучшений
A/B-тестирование полностью основано на данных и не оставляет места для догадок, интуиции и субъективизма. Вы можете легко определить «победителя» и «проигравшего» на основе статистически значимых улучшений таких показателей, как время, проведенное на странице, число взаимодействий, количество оставленных корзин, рейтинг кликов и т. д.
Как проводить A/B-тест
Большинство маркетинговых усилий направлены на увеличение трафика. Но по мере того, как привлечение посетителей становится все более сложным и дорогостоящим, растет и значимость инструментов, позволяющих увеличить конверсию полученного трафика на сайте.
A/B-тестирование предлагает систематический способ улучшить ваш ресурс. Но чтобы получить ощутимые результаты, важно уделить достаточно внимания каждому этапу.
Шаг 1: Исследование
Прежде чем составить план тестирования, следует провести тщательное исследование того, как в настоящее время работает веб-сайт. Вам придется собирать данные обо всем, что связано с количеством переходов, источниками трафика, активностью на сайте и конверсиями
Начать исследование вы можете с наименее эффективных или наиболее посещаемых страниц. В первом случае вы устраняете проблему, мешающую конвертировать, а во втором сможете значительно увеличить прибыль, за счет увеличения процента клиентов от большего числа посетителей. Чтобы выявить такие страницы, понадобятся инструменты для количественной аналитики, в частности, Google Analytics.
После этого вы можете перейти к анализу качественных аспектов трафика. Здесь также будет полезна Google Аналитика. Другой популярный инструмент для более глубоких исследований – это опросы пользователей сайта. Опросы могут выступать в качестве прямого канала между командой вашего ресурса и конечным пользователем. Они часто выявляют проблемы, которые были упущены при сборе статистики.
Дополнительную качественную информацию можно получить из инструментов записи сеансов. Это помогает в выявлении проблемных мест в пути пользователя. Инструменты записи сеансов в сочетании с опросами помогают лучше понять, как аудитория воспринимает ваш ресурс.
Количественные и качественные исследования позволяют нам подготовиться к следующему этапу процесса. Он будет состоять в том, чтобы сделать действенные выводы из наших наблюдений.
Шаг 2: Сформулируйте гипотезу
Будьте ближе к своим бизнес-целям, регистрируя результаты исследований и создавая гипотезы. Они должны основываться на объективных данных и быть направленными на увеличение конверсии
Качественные и количественные инструменты исследования помогли вам в сборе данных о поведении посетителей. Лучший способ использовать каждый бит собранной информации – это проанализировать ее, выявить основные недоработки, мешающие пользователям, и сформировать предложения по их устранению.
После того, как вы сформулировали гипотезу, ее следует проверить по следующим параметрам: насколько вы уверены в ее эффективности, как она повлияет на макро-цели компании, насколько легко внедрить данные изменения, какие аспекты UX может затронуть.
Шаг 3. Создание вариантов
Следующим шагом в вашей программе тестирования должно быть создание варианта, основанного на вашей гипотезе, и A/B-тестирование его на соответствие существующей версии (контроль). Вариант – это измененная версия вашей тестируемой страницы. Вы одновременно можете протестировать несколько вариантов, если у страницы достаточно высокая посещаемость, чтобы получить достаточно большую выборку со статистическими данными.
Если вы тестируете формы захвата, варианты могут затрагивать формулировки CTA, размер самой формы, количество полей, информацию, которую должен ввести пользователь и т. д.
Шаг 4: Запустите тест
Прежде чем мы перейдем к этому шагу, давайте сначала выясним, сколько вообще существует методов тестирования, и в каких случаях они применяются. Проверить гипотезу можно следующими способами:
Это 4 различных типа проверки, основанной на реакции пользователей. Мы уже обсуждали первый вид, а именно A/B-тестирование. Давайте теперь перейдем к другим типам тестирования.
Сплит URL-тестирование
Многие люди путают Split URL Testing с A/B-тестированием, но методы принципиально отличаются. Split URL Testing – это тестирование нескольких версий вашей веб-страницы, размещенной на разных URL-адресах. Трафик сайта распределяется между контрольной страницей и новыми ее вариантами. На каждой из них определяется коэффициент конверсии, чтобы определить более выигрышную версию.
Основное различие между тестом Split URL и A/B-тестом заключается в том, что в случае теста Split варианты размещаются на разных URL-адресах, а при A/B-тесте – на одном.
A/B-тестирование предпочтительнее, когда требуются только изменения внешнего интерфейса, но тестирование разделенных URL-адресов удобнее, когда необходимо проверить значительные изменения, но вы не хотите трогать существующий дизайн веб-сайта.
Создание теста Split URL в целом состоит из следующих шагов:
Многомерное тестирование (MVT)
Это метод, при котором вносятся изменения в несколько разделов веб-страницы. При этом варианты создаются для всех возможных комбинаций. В многомерном тестировании вы проверяете все комбинации вариантов в одном тесте.
Такой тест помогает определить, какой элемент веб-страницы оказывает наибольшее влияние на коэффициент конверсии. Это сложнее, чем A/B-тестирование, и лучше всего подходит для опытных маркетологов.
Например, вы решаете протестировать две версии каждого фото на странице, а также оформления кнопки CTA. Используя MVT, вы можете создать один вариант для изображения и один для кнопки CTA. Для тестирования всех версий создайте комбинации всех вариантов, как показано здесь:
После запуска многомерного теста для всех комбинаций вы можете использовать полученные данные, чтобы определить, какая комбинация больше всего влияет на коэффициент конверсии вашей страницы и внедрить ее.
Многостраничное тестирование
Многостраничное тестирование – это форма эксперимента, где вы можете проверить изменения отдельных элементов на нескольких страницах.
Есть два способа сделать многостраничное тестирование. Во-первых, вы можете либо взять все страницы своей воронки продаж и создать новые версии каждой, а затем протестировать ее на предмет контроля. Это называется воронкообразным многостраничным тестированием.
Во-вторых, вы можете проверить, как добавление или удаление повторяющихся элементов, таких как значки безопасности, отзывы и т. д., может влиять на конверсии во всей последовательности.
Шаг 5: Анализ результатов
Как только ваш тест завершится, важно провести детальный анализ собранных данных, который учитывает:
Если тест дает однозначный ответ, наиболее эффективный вариант можно внедрять на сайт. Если результат остается неоднозначным, сохраните полученные данные, чтобы применять в последующих тестах.
Что можно проверить, используя A/B-тесты
Воронка продаж сайта определяет судьбу вашего бизнеса. Поэтому каждый фрагмент контента, который видят ваши посетители, должен быть максимально оптимизирован.
Это особенно важно для элементов, которые пользователь видит в процессе принятия решения о заказе. Для оптимизации важно проверить следующие основные элементы страницы:
Заголовки и подзаголовки
Ваш заголовок – это первое, что посетители видят на вашей странице. Заголовок определяет первое впечатление о вас. От него зависит, пойдет ли посетитель дальше по вашей воронке конверсии. Убедитесь, что заголовок привлекает внимание посетителя, как только он попадает на сайт. Попробуйте A/B-тестирование различных формулировок, шрифтов, размеров, размещения на странице.
Текстовый контент
Текст должен четко объяснять, что получает посетитель – что его ждет. Он должен соответствовать заголовку страницы. Хорошо написанный заголовок и текст могут превратить ваш сайт в конверсионный магнит. При написании контента для вашей страницы,уделите внимание этим двум параметрам:
Дизайн и макет
Одно можно сказать наверняка: благодаря техническому прогрессу на его нынешнем этапе, клиентам нравится видеть все в высоком разрешении, прежде чем покупать это. Следовательно, страница вашего продукта должна быть максимально оптимизированной с точки зрения дизайна и макета.
Кроме текстового контента страница должна включать изображения (изображения продуктов, изображения предложений и т. д.), инфографику, видеоролики (видеоролики о продуктах, демонстрационные видео, рекламные объявления и пр.). Страница вашего продукта должна детально отвечать на все вопросы ваших пользователей, но не запутывать их лишним контентом. Поэтому важно подавать информацию в таком порядке, который будет наиболее удобным для посетителя:
Не менее важно уделить внимание структуре главной страницы ресурса и основных разделов. Используйте A/B-тестирование, чтобы найти наиболее оптимизированную версию этих критических страниц. Протестируйте различные идеи, например, добавление большего количества пустого пространства и изображений высокой четкости, показ видео продукции вместо изображений или тестирование различных макетов. Чем меньше загромождена ваша домашняя страница и целевые страницы, тем больше вероятность того, что посетители смогут легко и быстро найти то, что ищут.
Навигация
Еще один элемент вашего сайта, который вы можете оптимизировать с помощью A/B-тестирования, – это навигация вашего сайта. Она очень важна, если покупка происходит в несколько этапов, и пользователю необходимо совершать переходы между страницами.
Убедитесь, что у вас есть четкий план структуры сайта, который соответствует логике воронки продаж – пользователь должен совершать минимум переходов и лишних действий, чтобы найти важную информацию и совершить заказ.
Навигация вашего сайта начинается с главной страницы. Она связывает все основные разделы и часто выступает ориентиром для пользователя. Убедитесь, что ваша структура такова, что посетители могут легко ориентироваться в разделах, когда ищут нужную услугу или товар.
Формы обратной связи
Это средства, с помощью которых потенциальные клиенты связываются с вами. Они становятся еще более важными, если являются частью вашей воронки. Каждая форма должна создаваться индивидуально под разную аудиторию и продукт.
Краткая форма, которую пользователь может заполнить за считанные секунды, как правило, показывает себя лучше всего. Но бывают и исключения. Для некоторых предприятий длинные и подробные формы захвата и обратной связи позволяют творить чудеса с конверсией, так как предоставляют много полезных данных о пользователе. Вы можете выяснить, какой стиль подходит для вашей аудитории лучше всего, используя тестирование различных формы на странице.
CTA (призыв к действию)
CTA – это краткий текст, призывающий совершить целевое действие. Он размещается на на самих кнопках или рядом с ними, а также в текстовом контенте сайта. Такие призывы напоминают пользователю о цели его посещения, тем самым стимулируя к заказу. С A/B-тестированием вы можете проверять различные варианты текста призывов и оформления самих кнопок.
Каких ошибок важно избежать при A/B-тестировании
Ошибка № 1: Внедрение чужих гипотез
Перед проведением теста формулируется гипотеза. Все последующие шаги зависят от этого: что должно быть изменено, почему оно должно быть изменено, каков ожидаемый результат и так далее. Если вы начнете с неверной гипотезы, вероятность успешного прохождения теста уменьшается.
В Сети можно встретить немало полезных кейсов, где приведены примеры хорошо показавших себя гипотез. Но это результат чужих испытаний, основанный на их трафике, их гипотезе и их целях. Вот почему вы не должны внедрять чужие результаты тестов. Нет двух одинаковых сайтов – то, что сработало для них, может не сработать для вас. Их трафик будет отличаться; их целевая аудитория может отличаться; их метод оптимизации мог отличаться от вашего.
Ошибка № 2: Тестирование слишком большого количества элементов вместе
Отраслевые эксперты предостерегают от одновременного проведения слишком большого количества испытаний. Совместное тестирование множества элементов веб-сайта затрудняет определение того, какой вариант больше всего повлиял на успех или неудачу теста. Помимо этого, чем больше элементов проверено, тем больше трафика должно быть на странице, чтобы обеспечить статистически значимое тестирование.
Ошибка № 3: Игнорирование статистической значимости
Если интуитивные чувства или личные мнения лежат в основе формулировки гипотезы или определения цели теста А/Б, скорее всего, он потерпит неудачу. Независимо от того, подтверждаются ваши гипотезы или нет, вы не должны преждевременно завершать тестирование, чтобы результат достиг своей статистической значимости. По этой причине результаты теста, неважно хорошие или плохие, дадут вам ценную информацию и помогут лучше спланировать предстоящие улучшения.
Ошибка № 4: Проверка неправильной продолжительности
Исходя из вашего трафика и целей, выделите для теста достаточно времени, чтобы он достиг статистической значимости. Выполнение теста в течение слишком короткого периода может привести к неверным результатам. Например, если одна версия вашего веб-сайта выигрывает в течение первых нескольких дней после начала теста, это не значит, что вы должны прекратить его раньше времени и объявить победителя. Слишком длительное проведение кампании также является распространенной ошибкой бизнеса. Продолжительность выполнения теста зависит от различных факторов, таких как существующий трафик, коэффициент конверсии, ожидаемое улучшение и т. д.
Ошибка № 5: Разовое тестирование
A/B-тестирование – это итеративный процесс, где каждый новый эксперимент основан на результатах предыдущих. Некоторые компании отказываются от A/B-тестирования после провала первого теста. Но в этом и заключается главная ошибка. Нет никакой гарантии, что гипотеза сработает, для этого и проводится тестирование. Если отказаться от него при первой неудаче, то вы теряете множество возможностей для повышения прибыльности ресурса.
Кроме того, не прекращайте тестирование и после успешных результатов. Повторно проверяйте каждый элемент, чтобы получить его наиболее оптимизированную версию.
Ошибка № 6: Не учитывать внешние факторы
Тесты должны проводиться в сопоставимые периоды для получения значимых результатов. Неправильно сравнивать результаты тестов во время, когда сайт получает самый высокий трафик, с тестами, когда посещаемость и активность падает из-за внешних факторов, таких как праздники, сезонность и так далее.
Ошибка № 7: Использование неправильных инструментов
Вывод
После прочтения этого материала по A/B-тестированию вы должны быть полностью готовы для планирования своей собственной дорожной карты оптимизации конверсии и воронки продаж. Внимательно следите за каждым этапом и остерегайтесь перечисленных ошибок. A/B-тестирование часто недооценивают, когда дело доходит до улучшения показателей конверсии сайта, но при умелом постоянном использовании этот метод дает отличные результаты.
Если A/B-тестирование выполнено с полной самоотдачей и с уже имеющимися у вас знаниями, это может снизить многие риски, связанные с выполнением программы оптимизации. Это поможет значительно улучшить UX вашего сайта, устранив все слабые места воронки продаж.
Часто задаваемые вопросы об A/B-тестировании
Что такое А/Б-тестирование?
A/B-тестирование – это сравнение двух вариантов элемента страницы, обычно путем тестирования реакции пользователей на вариант A и вариант B. Таким образом можно определить, стоит ли вносить предложенное изменение на страницу окончательно.
Почему нужно проводить A/B-тестирование?
Существуют различные причины, по которым мы проводим A/B-тестирование. К ним относится решение болевых точек для посетителей, увеличение конверсий или числа потенциальных клиентов на сайте. Также с помощью данного инструмента можно существенно повысить поведенческие факторы.
Что такое A/B-тестирование и многомерное тестирование?
В A/B-тестировании трафик распределяется между двумя или более совершенно разными версиями веб-страницы. В многомерном тестировании изменяют несколько ключевых элементов и тестируют все их комбинации.