Что такое A/B-тестирование и как использовать его на сайте

Сегодня мы расскажем о своеобразном естественном отборе, действующем в IT-плоскости, где право на дальнейшее существование приобретает тот, кому был отдан приоритет специалистов или аудитории. A/B тестирование, а речь именно о нем, является распространенным методом анализа в маркетинге, User Experience, управлении брендами, проектами.

Успешность данного направления доказывается повышенной востребованностью таких специалистов. Не случайно на платформе HeadHunter большинство запросов по ИТ-вакансиям сопровождается требованием владеть навыками A/B-тестирования.

Что представляет собой метод A/B-тестирования

Методика носит также название «сплит-тестирование», представляет собой исследование, позволяющее сравнить эффективность 2 версий одного продукта, ресурса, например, страничек website. Варианты предоставляются на суд аудитории и проводится оценка, какой из них лучше воспринимается пользователями.

Цель – выявить, какая модификация даст наилучшие результаты, например, приведет к увеличению конверсии. Метод полезен, когда:

• необходимо повысить показатели и имеются идеи, как это можно сделать;
• в команде существуют различные мнения по поводу внедрения изменений;
• есть предложение модернизации продукта, но нет уверенности, что станет лучше;
• возникла необходимость убедиться в эффективности нового варианта продукта или новшества.

Во всех случаях тестирование помогает определиться с решением на базе полученных данных.

A/B-метод всегда включает в себя сравнение нескольких версий, например, дизайнов интерфейса, эффективность, привлекательность заголовков. В исследовании принимают участие 2 группы пользователей, каждой показывают свой вариант. Результаты сравнений анализируются с использованием определенных статистических тестов. Лучшее уходит в работу, худшее – забывается.

Принципы A/B тестирования

Процедура строится на нескольких основных принципах:

1. Формулирование предположения, какое нововведение принесет видимый результат данному объекту. Для этого анализируется имеющаяся ситуация, ведется поиск точек приложения.
2. «Подопытная» аудитория делится на группы: A – просматривает старую версию, B – новую.
3. Эксперимент затрагивает не только пользовательский ресурс, но и цифровые устройства, так как внедряемые изменения могут по-разному смотреться на различных экранах. Оборудование должно быть представлено в равных количествах.
4. Процедура должна проводиться в нейтрально окрашенное время (межсезонье, затишье в распродажах, информационно ровный климат).
5. При получении необходимого объема данных проводится анализ, выявляются лучшие показатели.

Какие задачи решает сплит-тестирование

К помощи тестирования прибегают, когда необходимо:

1. Провести исследование новой функции. Например, старая вариация сайта не поддерживает историю заказов клиента, новая – это делает. Аудитории предлагается протестить оба алгоритма, специалисты наблюдают, к какому ресурсу обращения людей были чаще. При этом сама интернет-площадка не претерпевает иных изменений.
2. Подбор эффективного креатива. Опыт может касаться дизайна web-страницы, рекламного баннера. Соответствующие настройки в личном кабинете, системе аналитики помогут отследить реакцию посетителей, получить статистику. Один из примеров: в онлайн-магазине существенно возросла конверсия, когда в карточках товара стали не только размещать фото платья, но и показывать, как будет выглядеть в нем девушка.
3. Проанализировать мнение ЦА. Тестирование – затратная процедура по времени, деньгам, поэтому можно воспользоваться предварительным менее затратным способом – провести опрос. Предположим, online-курс решил внедрить новую функцию. Понять, понравится ли новшество учащимся или нет, можно, опросив людей в чате. Другой вариант проведения исследования – UX-тест. Для ЦА составляется опросник по определенному товару, собираются ответы, мнения.

Если рассматриваемая функция, нововведение уже имеется у конкурирующей компании и показывает хорошие результаты, то вместо тестирования следует задуматься сразу о ее внедрении.

Когда и кому стоит использовать A/B тесты

Единственное стремление бизнеса, прибегающего к тестам, – желание определить, какой вид продукта будет способствовать повышению прибыли.

Маркетологи применяют методику A/B-тестирования для поиска более привлекательных, результативных версий текстов анонсов, заголовков, призывов совершить определенное действие на веб-проекте. Тесты используются для анализа воронок продаж, рекламных объявлений.

Продакт-менеджерам процедура нужна для продвижения, развития бренда. Им может быть необходимо понимание того, что следует доработать в сервисе, чтобы он стал привлекательнее для клиентов. От этого зависит уровень конверсии, дохода.

Дизайнеры, улучшая интерфейс ресурса, ориентируются на тестовые показатели, чтобы понять, какой вид карточек товара, корзины мотивирует покупателей на приобретение.

Аналитики рассматривают принципы тестирования в качестве еще одного инструмента, позволяющего оценить эффективность проекта, рекламы. Специалисты используют полученные результаты, чтобы помочь отделу маркетинга определиться в своих гипотезах.

Что можно тестировать с помощью сплит-тестов

Основными объектами тестирования могут выступать:

• заголовки различного уровня (H1-H4);
• объемы контента на одной page;
• текстовые описания товара;
• картинки, иллюстрации, фотографии;
• текст, изображение кнопок, призывающих к определенным действиям;
• комментарии, отзывы;
• формы регистрации на онлайн-платформе;
• дизайн, макет веб-ресурса;
• ценовая политика;
• подходы к рекламным акциям;
• правила доставки.

Изучение позволяет оценить влияние составляющих страницы на пользовательский опыт, поведение людей, исключить фактор субъективности, возможные риски при принятии окончательного решения. Правильно сделанные шаги способствуют лучшей конверсии, повышению экономических показателей.

Какие есть виды A/B тестирования

Можно выделить три вида тестирования:

1. Простой. Процедура сравнения охватывает две вариации (имеющуюся, тестовую) одного объекта, которые различаются одним единственным параметром.
2. A/B/n-тест, при котором единовременно активируются 1 или несколько версий на странице. Сравниваться будут показатели конверсии на базе одного внесенного изменения.
3. Многовариантный. Сравнению подлежит 2 варианта (текущий, тестовый) с несколькими деталями в разных комбинациях.

Как провести A/B тестирование: кратко по шагам

Все необходимые действия можно уложить в шесть этапов:

1. Определение конкретных целей: желание увеличить продажи, снизить количество отказов, положительно повлиять на конверсию или опыт пользователей. От этого будут зависеть следующие шаги.
2. Выдвижение гипотезы. Делаются предположения, какая идея после своей реализации сможет показать уверенный результат. Для генерации предложения следует изучить ситуацию на текущий момент, выявить элемент, который можно поменять, продумать, как это может отразиться на эффективности.
3. Определение параметров. Их выбор зависит от обозначенных целей, специфики проекта. В расчет могут браться процент пользователей, совершивших ожидаемое действие, количественный показатель людей, остававшихся на ресурсе меньше 15 с, среднее время нахождения посетителей на веб-площадке т. д.
4. Правильная организация выборки. Варианты посетителям рекомендуется демонстрировать случайным образом, чтобы все группы пользователей имели возможность испытать предложенные варианты, без исключения. Только тогда результаты можно считать объективными.
5. Непосредственный запуск тестирования. Это можно сделать тремя способами: вручную, посредством программирования, применить встроенные в рекламных площадках инструменты или специальные сервисы.
6. Подведение конечных итогов. После завершения исследования делается анализ целевых метрик, это поможет определиться с наиболее удачным решением.

Инструменты для проведения A/B тестов и анализа результатов

Хотелось бы выделить несколько инструментов, с помощью которых можно провести тесты:

1. Google Optimize. Представляет собой бесплатный инструмент, хорошо интегрирующийся с Analytics этой же платформы. Он дает возможность провести простые, мультивариантные тесты, персонализацию.
2. Optimizely. Распространенный инструмент, предлагающий ряд функций, в том числе для мультивариантного теста, персонализации. Программа поддерживает взаимодействие с разными ресурсами аналитики, маркетинга.
3. Amplitude. Инструмент аналитики, который не только помогает провести тесты, но и собирает подробные сведения о поведенческих привычках каждого посетителя веб-ресурса или приложения.

На самом деле выбор гораздо шире, на каком варианте остановиться зависит от направленности проекта, его потребностей, финансовых возможностей.

Типичные ошибки при A/B‑тестировании

При testing никто не застрахован от ошибок, но они могут привести к искаженной трактовке итогов. На что рекомендуется обращать внимание:

1. Неконкретно определенные цели, некорректно установленные метрики, отражающие ожидаемый успех.
2. Маленький объем выборки. Это может спровоцировать недостоверность при анализе статистических данных.
3. Неверный выбор времени проведения тестов, что не даст отразить поведение посетителей в обычной, привычной ситуации.
4. Пренебрежение сегментами целевой аудитории. Существуют ситуации, когда эффект от внесенных изменений может быть разным, в зависимости от состава внутри ЦА.
5. Недостаточный период проведения эксперимента. Кратковременность прохождения процедуры не дает возможности привыкнуть к изменениям, прочувствовать их, оценить.
6. Некорректное использование статистических методик.
7. Применение тестирования без формулирования четкой идеи, предположения.

Заключение

Как следует из опыта, A/B-тестирование сайта полезно для его развития. Без проведения систематических экспериментов проект может перестать расти, впасть в стагнацию, потерять определенную конкурентоспособность, перестать наращивать доходы.

В условиях жесткого рынка рекомендуется работать над генерацией, проверкой новых гипотез, чтобы иметь возможность успешно модифицировать online-бизнес.