A/B тестирование: что это такое, сервисы и как его провести

Эффективность продвижения товаров и услуг зависит от того, насколько точно удалось спрогнозировать ожидания клиентов, удовлетворить их потребности. Самым распространенным методом маркетингового исследования является a b тестирование. Способ позволяет получить точную информацию о реакции целевой аудитории на элементы сайта. Использование методики перед запуском бизнеса поможет улучшить характеристики веб-сайта, его прибыльность.

A/B-тестирование — что это такое

Метод позволяет сравнивать две версии интернет-страницы на основании одного меняющегося элемента. Цель тестирования заключается в оптимизации работы актива, повышения эффективности бизнес-показателей. Целевая аудитория делится на две части. Каждая из них должна оценить версию страницы с единственным отличающимся элементом.
При анализе учитываются такие параметры, как проведенное на сайте время, показатель отказов. Стандартное а б тестирование помогает проверить эффективность любых проведенных на сайте изменений. А б тестирование позволяет выявить эффективность следующих параметров:

• изменения интерфейса;
• качество контента;
• месторасположение отдельных элементов на сайте;
• стоимость товара или услуги;
• восприятие пользователем заголовков, других элементов сайта.

А б тестирование в большинстве случаев направлено на оптимизацию конверсии. Иногда внесение даже незначительных изменений позволяет повысить посещаемость, увеличить продажи. Данное исследование, например, поможет выявить, что на красную кнопку пользователи нажимают чаще зеленой. Калькулятор а б тестов позволяет быстро сравнить итоги тестирования нескольких стратегий. Цель исследования заключается в определении самого эффективного комплекса инструментов и форматов.

Преимущества а б тестирования

Стандартный a b тест чаще всего проводится с целью проверки разных элементов сайта, что выявить улучшения. Распространенной ошибкой при использовании а б тестирования сайта является рассмотрение метода только в целях улучшения дизайна или разработки. Правильное применение инструментов поможет повысить конверсию. Важную роль играет отсутствие спешки при подведении результатов анализа. Получить достоверную информацию поможет сбор информации в течение 7-10 суток. Такой подход позволит выявить эффективный вариант дизайна, позволяющий повысить конверсию.

Преимущества проведения аб тестов:

1. Возможность измерения эффективности работы веб-сайта. Использование когортного анализа в рамках Google Analytics измеряет основные метрики, метрики вовлечения, метрики конверсии.
2. Выявление ошибок на страницах — а б тест направлен на выявление недостатков дизайна, устранение которых позволит повысить объем продаж. Самыми распространенными ошибками являются картинки низкого качества, плохо оформленная кнопка призыва к действию, несовершенная навигация, неправильно размещенная контактная информация.
3. Пространство для экспериментов — а б тесты направлены на проверку эффективности разных элементов сайта. Исследование направлено на выявление предпочтений пользователя. Проверить можно путь пользователя, расположение меню, других элементов, размер и шрифт текста, визуальные элементы (видеоролики, цвета, логотипы и др.). Последовательное внесений изменений гарантирует результат. Их целью должно стать увеличение посещаемости сайта.
4. Повышение маркетинговых возможностей сайта. Перед тестированием веб-страниц должен быть проведен анализ наиболее посещаемых. А б тест целевых страниц поможет увеличить доход, минимизировать процент отказов, обнаружить подводные камни, выгодно использовать конкурентные преимущества.

Сплит-тест и А б тестирование — как выбрать

Достаточно часто возникает путаница между терминами сплит система и а б тест. Между двумя видами маркетингового исследования существует определенная разница.
Отличия:

• А/В-тест — помогает сравнить два варианта сайта с единственным измененным элементом (кнопка призыва, заголовок и др.).
• Сплит-тест — в его рамках проводится сравнение двух разных исходных. Два лендинга, предлагающих один товар или услугу. Предложение товара отличается по разным параметрам — от описания, изображений до стоимости.

А б тестирование позволяет выявить элементы, непосредственно влияющие на восприятие и поведение посетителя сайта. Сравнение двух разных страниц сайта позволяет выявить элементы, изменение которых привело к повышению посещаемости ресурса.

Подходящие элементы для А/В-теста

Определенные элементы оказывают большее влияние на конверсию по сравнению с другими. Изменение слова в емэйл-расылке чаще всего не оказывает влияния на продажи, кликабельность ссылок. Основная фотография на лендинге, ее параметры сильно влияют на конверсию. При наличии ограничений по времени и ресурсам а б тест должен быть направлен на проверку важных элементов веб-сайта.

Элементы а/б тестирования, которые проверяются в первую очередь:

• заголовки страниц, контент;
• призыв к действию;
• картинки, аудио и видео;
• заголовок письма;
• глубина содержания;
• социальное доказательство (отзывы — учитываются в 70 % случаев при покупке товара, услуги);
• упоминания в СМИ;
• Email-рассылка.

Сроки проведения А/В-тестирования

Продолжительность теста может быть любой. Важным фактором является достижение статистической значимости, надежность при принятии решений о покупке. Статистическая значимость имеет первостепенное значение.
Увеличении посещаемости сайта за полгода исследования на несколько человек не дает достоверной картины. Небольшая выборка не позволяет делать выводы. Продолжительное проведение исследования поможет исключить конвергенции результатов. Данная ситуация наблюдается по причине изменении поведения посетителей на протяжении определенного периода времени (сутки, неделя). А б тест позволяет получать неплохие результаты после нескольких недель, важную роль играет стабильный трафик. Повышенная статистическая значимость достигается за счет увеличения продолжительности исследования или повышения трафика/показов разных вариантов. Калькулятор достоверности позволяет установить эффективность исследования p-value (уровень значимости). Данный показатель рассчитывается автоматически.
Результаты p-value:

• до 0,5 — свидетельствует о статистической значимости тестирования, что позволяет делать достоверные выводы о результатах теста, вносить на их основании изменений;
• от 0.05 — лучший вариант среди нескольких тестируемых выявлен не был.