Что такое A/B тестирование, как и зачем его проводить

У вас есть интернет-магазин или сайт, на который идут клиенты? Очевидно, вы хотите получать от него постоянную прибыль и наращивать доход. Для того, чтобы эффективно развиваться, ваш сайт должен соответствовать интересам клиентов. А чтобы прибыль от продаж с интернет-страницы не падала, необходимо внедрять новые товары или услуги, тем самым увеличивая охват аудитории, а также пробовать новые дизайны для лендинга, подстраиваясь под потребности читателя. Но как же понять, насколько эффективны ваши действия, чтобы не слить рекламный бюджет в унитаз?

Знакомьтесь: A/Б -тест — мощный инструмент маркетинга для улучшения эффективности сайта. Этот метод позволит измерить предпочтения аудитории и оказать влияние на основные характеристики веб-сайта: конверсию, период присутствия пользователя на странице, средний чек, количество отказов и другие показатели.

Итак, вы запустили новую услугу или продукт и разместили на страничке сайта. Затем, через какое-то время решили, что товар будет продаваться лучше, если изменить цветовую гамму или сделать кнопку “Купить” побольше. Но, как и везде, есть доля сомнений, и появляется ряд вопросов: если увеличить картинки, они отвлекут от кнопки заказа?  На сколько процентов увеличится конверсия? А если упадёт? Для таких случаев и проводится A/B-тест.

Смысл тестирования очень прост. Пользователи вашего ресурса случайным образом делятся на 2 группы. Одна из них — группа “А”, она будет видеть старую, не измененную версию сайта.

На основе ее данных мы оценим эффект от уже внесенных на сайт изменениях о товаре. Измененную версию сайта будет видеть группа “В”.

Если вы опасаетесь, что изменения приведут к резкому оттоку аудитории, имеет смысл начать тестирование с незначительного числа потребителей, в дальнейшем увеличивая охват.

Что можно тестить?

• Разнообразные иллюстрации
• Изображения продукции
• Число слов на странице, расположение текста и его внешний вид
• Описание продукта и его заголовок
• Стоимость товара
• Образец и дизайн страницы и многое другое.

Следует отметить, что эффективнее всего проводить тестирование каждого элемента по отдельности. Например, вы хотите изменить зеленую кнопку с текстом “В корзину” на красную и с надписью “Заказать”. Результаты тестирования покажут, что на новый вариант потребители отреагируют лучше, но вам будет не понятно, что оказалось эффективнее, цвет кнопки или замена надписи. Вдруг реакция на зеленую кнопку с надписью “Заказать” окажется лучше.

Чтобы оценить качество тестирования , нужно  учесть несколько основных факторов, таких как:

1. Конверсия сайта
2. Экономические значения  
3. Поведение потребителей.

Всегда анализируйте итоги после проведения А/Б теста. Часто бывает так, что после изменений на сайте у вас вдруг снизится сумма среднего чека, но общая выручка увеличится. Обычно это бывает из-за того, что людям удобнее сразу нажать кнопку «купить» и заполнить анкету, нежели собирать товар в корзину.

Для того, чтобы провести А/Б тест, нам потребуется инструмент, который разделит аудиторию на сегменты и рассчитает их характеристики отдельно друг от друга. Например, такая возможность есть в Google Analytics Experiements.

На самом деле самостоятельно проводить А/Б тестирование не так уж сложно, наиболее важно правильно проанализировать и понять результаты.

Как провести A/B тест: пошаговая инструкция для новичков

Чтобы осуществить А/Б тестирование сайта, вам потребуется аккаунт в Google Analytics.  

Если нет аккаунта, зарегистрируйтесь.

Заходим в аккаунт > Поведение > Эксперименты. Нажимаем «Создать эксперимент».

Теперь нужно заполнить поля:
— Название эксперимента
— Цель
— Процент трафика: для того чтобы побыстрее получить результаты теста, можно увеличить процент посетителей, участвующих в эксперименте. Однако помните, если боитесь резкого спада продаж, то лучше начать с небольшого сегмента.
— Вкл./выкл. уведомления по email.

Затем вписываем адреса страниц участвующих в А/Б тесте, ставим галочку, как показано ниже. Это позволит считать страницы за одну в других отчетах, когда в отчете А/Б тестирования это по-прежнему останутся две разные страницы. Нажимаем “Далее”.

На третьем шаге настройки, генерируется код, который нужно вставить в тег «head» страницы участвующей в тесте. Важно вставить код сразу после тега <head>, если все сделали правильно, нажимаем “сохранить изменения”.

Есть и более простой способ: просто отправьте код веб-мастеру по электронной почте.

Завершающий этап — проверка наличия счетчика Google Analytics на тестируемых страницах. Нам экран проверки показывает ошибку, потому что мы используем Google Tag Manager.

Однако, статистика все-равно будет собираться. Поэтому не обращаем внимания, нажимаем «Начать эксперимент».

Теперь весь трафик будет перенаправляться в процентах на начальную страничку.
Первые итоги теста возможно будет увидеть через 2-3 дня после начала эксперимента. Чтобы наблюдать за результатами, выберите нужный вам эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов: Google Analytics → Поведение → Эксперименты.

Если ранее вы уже создавали эксперименты, то при переходе в соответствующий раздел откроется их список. Здесь вы увидите:

• какие проводятся исследования(эксперименты) на данный момент;
• важные уведомления;
• дату начала и окончания исследования;
• информацию о том, на какой странице наиболее лучший результат;

Здесь же можете формировать новые исследования и искать запущенные ранее, а также изучать отчет об эксперименте.

.

Для более достоверных результатов тестирование желательно проводить не менее 1 недели. Так как в разные дни поведение пользователей отличается.

Следующий шаг, после А/Б тестирования — продуктивная аналитика. Странно, что все исследователи по-разному анализируют результаты тестов и пользуются разными статистическими критериями. Для простоты анализа полученных данных были созданы специальные калькуляторы, которые проверяют ваши гипотезы.
Например, такие как: ABBA A/B Test (Split Test) Calculator, G-test Calculator,
ABTestGuide  —  эти инструменты помогут вам разобраться в результатах, разложат все данные по полочкам при помощи графиков и покажут статистику.

Как вы поняли провести тестирование можно самостоятельно при помощи специальных инструментов. Помимо бесплатного Google Analytics есть и другие, например:

Optimizely — самый известный и платный сервис A/B-тестирования. Стоимость его использования составляет от 19 до 399 долларов США. Все зависит от вида подписки, которой вы воспользуетесь. Одним из преимуществ этого сервиса является возможность формирования экспериментов в визуальном интерфейсе, что не требует необходимости работать с HTML-кодом тестируемых страниц.
ABTest.ru — по функционалу повторяет Optimizely, но на русском интерфейсе. Работает в режиме бета-тестирования и является бесплатным.
RealRoi.ru — еще один очень простой и не требующий оплаты за проведение тестов отечественный сервис.

В итоге, если у вас множество гипотез о том, как увеличить прибыль с вашего сайта, но ограничения по бюджету, то вам обязательно нужно провести А/Б тест или же обратиться к UX специалисту-дизайнеру. Надеемся, наша статья поможет вам в этом.

Сегодня вы узнали, что А/Б тест может помочь изучить предпочтения вашей аудитории, повлиять на время пребывания на странице и среднюю сумму заказа.

Он показывает не только общую картину результатов, но и раскрывает их детали. Чтобы провести тестирование, необязательно тратить кучу денег, достаточно зарегистрироваться в сервисе Google Analytics Experiements и следовать простой инструкции, затем воспользоваться нехитрыми инструментами для аналитики, например, ABTestGuide.