A/B-тестирование − это метод спланированного эксперимента в маркетинге, UX/UI-дизайне, продакт-менеджменте, итоги которого позволяют специалистам принять обоснованные решения на основании достоверных данных, а не субъективного мнения. Прототип сравнительных А/B-тестов впервые использовался в 1835 году для оценки действия гомеопатических препаратов. Сегодня исследование применяется в процессе маркетинга большинства компаний. Расскажем, зачем и как проводить А/Б-тестирование, оценивать его результаты.
A/B-тестирование (сплит-тестирование, русскоязычный вариант – А/Б-тестирование) − это передовой исследовательский метод. В ходе теста сравнивается эффективность/результативность двух или более вариантов определенного объекта/продукта. Их показывают аудитории: часть пользователей видит одну версию, а другая часть – иную. После чего оценивают, на какой вариант люди реагируют лучше. Цель проведения А/Б-тестов – на практике, а не в теории понять, какое изменение приведет к улучшению ключевых показателей, например, кликабельности объявления, конверсии сайта и т. д.
Когда и для чего используется A/B-тестирование? Приведем несколько примеров.
A/B-тестирование помогает и в более локальных вопросах. Например, требуется оптимизировать какой-то показатель сайта и есть несколько разных мнений, как это сделать. Какие изменения пойдут на пользу и приведут к нужным результатам, неизвестно, есть только предположения. В отличие от бенчмаркинга, где сравниваются реальные показатели и процессы, A/B-тесты – это метод гипотез, которые проверяются на практике.
Глобальная цель A/B-тестирования для бизнеса − выяснить, какой вариант продукта или объекта поможет стать конкурентоспособнее и принесет больше прибыли. Метод активно применяется маркетологами, продакт-менеджерами, UX/UI-дизайнерами, владельцами сайтов и другими специалистами, которые работают над улучшением продукта. В интернет-маркетинге по результатам сопоставительного A/B-тестирования проводится оптимизация элементов сайта, построение воронок продаж или повышение эффективности рекламных кампаний. Тестируя два варианта одного элемента, можно выявить изменения, помогающие улучшить ключевые показатели.
Основные цели A/B-тестирования
A/B-тестирование – это важный инструмент для постоянного улучшения пользовательского опыта и достижения бизнес-целей, в том числе повышения доходов.
Тестировать можно практически любой элемент.
На сайте:
В контекстной рекламе:
В емейл-рассылках:
A/B-тестирование проводится в несколько этапов, чтобы обеспечить точность и эффективность эксперимента. Рассмотрим каждый этап подробно.
Этап 1. Определение целей и гипотез
На этом этапе формулируются цели тестирования и разрабатываются гипотезы, какой вариант принесет лучший результат. Необходимо четко определить, что именно вы хотите улучшить, будь то конверсия, кликабельность или другие ключевые показатели.
Этап 2. Определение метрик
Это показатели для оценки эффективности вариантов. Метрики должны быть измеримыми – количественными: только тогда результаты теста будут объективными и понятными. Например, CTR, CPA и другие.
Этап 3. Выбор аудитории
Для проведения теста важно правильно подобрать аудиторию – определить размер выборки и при необходимости сегментировать ее. Это позволяет сравнивать поведение различных групп пользователей и получать более точные результаты. Рассчитать выборку для тестирования вариантов, по итогам которого оценивается их конверсия, можно с помощью онлайн-калькулятора, например, Mindbox.
Этап 4. Создание тестируемых версий
На этом этапе создается несколько версий элемента (обычно это две, но может быть и более, например, три, но тогда называться метод будет A/B/C-тестирование), которые будут сравниваться. Оригинальная версия называется контрольной (A), а измененная — тестовой (B). Все изменения должны быть продуманными и соответствовать гипотезам, сформулированным на первом этапе.
Этап 5. Настройка и запуск теста
Эксперимент можно запустить, используя встроенный инструмент, вручную; воспользоваться сторонними сервисами или путем программирования. Инструменты для А/Б-тестов есть в интерфейсе некоторых рекламных систем, в том числе в Яндекс.Директ. Ручное тестирование и написание программного кода достаточно трудозатратный, проще воспользоваться сторонними сервисами, такими как Leadpages, AB Tasty, Kameleoon и другими. Чтобы начать эксперимент, нужно установить код сервиса на сайт.
После выбора инструмента для работы проводятся простые настройки, в том числе длительность теста.
Этап 6. Сбор и анализ данных
После завершения теста собираются данные о поведении пользователей. На этом этапе важно учитывать все собранные метрики и сопоставить результаты контрольной и тестовой версий. При сравнении используются статистические методы для определения значимости различий между вариантами.
Этап 7. Внедрение изменений
Если тестовая версия показала улучшение показателей, внедряются изменения на весь сайт. При этом важно проводить дальнейший мониторинг, чтобы убедиться в стабильности достигнутых результатов. В случае отсутствия значимых улучшений анализируются возможные причины и планируются новые тесты.
Этап 8. Документирование результатов
Заключительный этап включает подробное документирование всех этапов тестирования, полученных результатов и выводов. Это позволяет создавать базу знаний для будущих тестов и улучшений – уже проверенные гипотезы помогут избежать повтора. Документация также помогает анализировать успешные и неудачные эксперименты, что способствует более эффективному планированию дальнейших тестирований.
Эти этапы A/B-тестирования позволяют систематически подходить к оптимизации веб-ресурсов и маркетинговых кампаний, обеспечивая объективность и точность результатов.
При проведении A/B-тестирования нередко допускаются ошибки. Рассмотрим самые частые.
Одна из самых распространенных ошибок. Нерепрезентативная выборка может привести к недостоверным результатам, поскольку случайные колебания могут исказить выводы. Важно рассчитать необходимое количество участников теста заранее, чтобы обеспечить статистическую значимость эксперимента.
Тестирование, проведенное в течение слишком короткого периода времени, может не учесть сезонные, временные и другие колебания в поведении пользователей. Рекомендуется тестировать изменения в течение достаточно продолжительного периода, тогда результаты будут репрезентативные.
Внешние факторы, такие как рекламные кампании, сезонные распродажи или технические сбои, могут повлиять на результаты эксперимента. Важно минимизировать влияние подобных факторов или учитывать их при анализе результатов.
Любые изменения в тестируемых элементах в процессе тестирования могут исказить результаты. Необходимо заранее определить все параметры теста и строго следовать им до его завершения.
Интерпретация результатов без учета статистической значимости может привести к ложным выводам. Статистическая значимость показывает, насколько вероятно, что результаты являются случайными. Ее рассчитывают с использованием методов математической статистики, есть специальные онлайн-калькуляторы.
Важно тщательно планировать и контролировать процесс A/B-тестирования, чтобы получить достоверные данные.
