Маркетинг
25 апреля, 2024

Правила эффективного А/В-тестирования

Выясняем, как проверить сайт, приложение или гипотезу с помощью данного инструмента и не допустить ошибок.

Прежде чем вносить изменения в проект — например дорабатывать продукт, добавлять новый раздел на сайт, менять упаковку — стоит убедиться в том, что будущие изменения оценят пользователи и потребители. Если не проверить гипотезу, возрастает риск вложить деньги в разработку ненужного продукта и остаться без спроса на свой товар или услугу. Исключить такую вероятность позволяет A/B-тестирование — сегодня разберемся, как использовать данный инструмент для проверки гипотез.

Что дает A/B-тестирование и когда используется

Так называется методика, которая позволяет выявить, какой из двух вариантов продукта, страниц сайта, приложения является наиболее понятным, удобным, простым для потенциальных клиентов — и станет эффективным вариантом для интеграции в ваш бизнес.
Как правило, его применяют тогда, когда в компании возникает необходимость в существенных изменениях или появляется гипотеза о том, что нужно сделать для увеличения прибыли.

Примеры ситуаций, когда он будет полезен:

Если говорить просто, то A/B-тестирование представляет собой эксперимент, когда сравнивают два образца, чтобы определить наиболее удачный из них с точки зрения поставленной цели. Пользователей делят на две группы, предлагают выбрать из нескольких вариантов и оценивают их поведение.

Представьте, что вы владелец онлайн-школы и планируете запустить продажи обучающего курса, но перед тем как вложить основной бюджет в продвижение посадочной страницы, разрабатываете два варианта и демонстрируете их тестовой группе, чтобы отследить конверсию в целевое действие. Благодаря A/B-тестированию можно будет найти решение, опираясь на обратную связь и показатели тестовой группы.

Если запустить рекламу без предварительного теста, легко потратить бюджет впустую и не добиться поставленной цели. Далее поговорим о том, как правильно организовать этот процесс, не допустив распространенных ошибок.

Как провести A/B-тестирование

Шаг первый — сформулировать гипотезу. Например, вы владелец онлайн-магазина одежды, которую сами и производите. Благодаря постоянному мониторингу и аналитике заметили, что число «брошенных заказов» стало выше, что негативно сказывается на прибыли. Также многие пользователи начали оставлять обратную связь, где говорят, что на их взгляд необходимо изменить в структуре страницы для более удобного шопинга. В итоге вы приходите к тому, что необходимо переделать систему оформления заказов, но прежде чем заняться нововведениями, решаете их протестировать.
В таком случае гипотеза будет звучать примерно так: «Новая версия страницы увеличит конверсию продаж на 5%».

Шаг второй — выбор метрики, которая позволит оценить результат проводимого эксперимента. Можно измерять разные показатели — например количество продаж, конверсию целевого действия, объем входящего трафика и т. д. Кроме того, необходимо определиться с количеством респондентов — чем больше человек примут участие в исследовании, тем объективнее окажутся результаты и их можно будет считать статистически значимыми. Нужно исключить присутствие в эксперименте ответов сотрудников, так как в противном случае данные вряд ли будут объективными. Для подсчета результатов можно воспользоваться онлайн-калькуляторами: в них потребуется ввести количество тестируемых вариантов, ожидаемые результаты по конверсии, и программа выдаст количество аудитории, которую понадобится привлечь для участия в эксперименте.

Шаг третий — подбор инструмента, который позволит реализовать A/B-тестирование. Конечно, можно работать вручную, допустим, самостоятельно настраивать показы рекламных объявлений, осуществлять проверку целевых страниц и т. д. Но в современных исследованиях большинство компаний используют специальные программы для сбора аналитики — среди них калькулятор Яндекс, Google Optimize, optimizely.com, MyTarget и другие. Выбор сервиса зависит от целей тестирования.

Шаг четвертый — проведение A/B-тестирования и обработка результатов. Тут все просто: если ожидаемые данные по конверсии подтвердились, гипотезу можно считать рабочей, а изменения — внедрять. Если нет — важно ее скорректировать и продолжать проверять предположения.

Обратите внимание, чтобы на результаты не повлияла одна из распространенных ошибок, которые встречаются при отсутствии опыта реализации таких исследований. Например:

Несмотря на кажущуюся сложность методики, ее использование позволит избежать необоснованных изменений в проекте, которые лишь создадут ненужную работу, могут снизить прибыль компании, не приведя в итоге к ожидаемому результату.

4 шага к выявлению потребностей клиента с помощью кастдева

Почему важно считать конверсию в бизнесе

ДРУГИЕ СТАТЬИ ПО ТЕМАМ: