Ab test это: что это, примеры, как провести а-б тестирование — Независимое театральное объединение "Зрительские симпатии"

Содержание

что это, примеры, как провести а-б тестирование

Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование.

Что такое A/B тест

A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов. Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным.

Если коротко, все происходит так:

Выстраивается гипотеза, что изменение одного элемента страницы улучшит показатели.
Выбираются параметры для анализа — клики, конверсии и т.д.
Подключаются метрики — системы проведения оценки.
Проводится тест (10-14 дней).
Собираются и оцениваются результаты.

В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее.

При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!

Теперь Вы можете читать последние новости из мира интернет-маркетинга в мессенджере Telegram на своём мобильном телефоне.
Для этого вам необходимо подписаться на наш канал.

Что можно исследовать сплит-методом

А/Б тестированием можно проверять любые элементы страницы:

Кнопки: внешний вид, текст, расположение, размер.
Заголовок и описания.
Конверсионные формы: количество полей, текст, расположение.

Макет страницы.
Изображения.
Количество текста.

Можно использовать несколько вариантов исследуемого параметра. Тогда это будет называться A/B/n тестированием. Но не все системы метрик поддерживают мультивариантный тест

Кому пригодится проведение A/B тестов

Навык проведения тестирования пригодится всем, кто взаимодействует с сайтами или приложениями:

Вебмастерам.
Администраторам сайтов.
SEO-специалистам.
Аналитикам.
UX-писателям.
UX-исследователям.
Маркетологам.

Для проведения теста не нужно специальных навыков: достаточно обойтись пониманием интерфейса. Умение работать с кодом пригодится для тонкой настройки инструментов.

Читайте также:

Веб-аналитика: что это такое, зачем она нужна, сервисы веб-аналитики

Зачем нужно проведение A/B тестирования

У исследования есть первоначальная цель — это улучшение показателей, оценка пользовательского опыта. При А/В исследовании посетители могут даже не знать, что они участвуют в тесте. Чаще всего он используется в таких целях:

Улучшение юзабилити. Сюда можно отнести дополнение или упрощение функционала. Может проводиться в дополнение к коридорному тесту, как исследование «в полях».

Персонализация коммуникации с пользователями. С этой целью чаще работают с текстами — на странице, кнопках, уведомлениях, формах обратной связи.
Увеличение числа конверсий. Тут экспериментируют с формами подписки, кнопками, важными элементами страницы.
Адаптация действующей системы под актуальные потребности аудитории. Тренды всегда меняются. То, что вчера вызывало восторг, уже сегодня может вызывать негатив у посетителей.
Снижение числа отказов на сайте. Построение и проверка гипотез, что именно служит причиной: неудобная форма заказа, несоответствие ожиданиям аудитории и т. д. Если в ходе эксперимента показатели страницы улучшаются, можно использовать изменения на все аналогичные страницы.
Минимизация рисков при внесении изменений. Главный плюс метода — продажи не теряются. Из выбранного количества посетителей половина будет видеть старую версию, а потому новые элементы (если они менее эффективны) не приведут к существенному уменьшению числа конверсий.

Читайте также:

Коммерческие факторы ранжирования для интернет-магазинов и сайтов услуг

Этапы A/B тестирования

Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных.

Само проведение можно разделить на несколько частей.

1. Построение гипотезы

На первом этапе проводится анализ ресурса. Здесь маркетолог определяет, что именно можно изменить и как это может сказаться на эффективности.

В гипотезе должны быть сформулированы предположение и результат. Например: «Если мы заменим конверсионную форму на более простую, она начнет приносить больше лидов»

Новая страница с визуальными результатами сделана для запросов, связанных с поиском вдохновения. Например, «Идеи для декора на Хэллоуин» или «Идеи вертикального сада для улицы». Новая функция уже доступна

В идеале гипотезу формулируют на основании исследования пользовательского опыта — проведения интервью или коридорного тестирования, пятисекундного теста. Иногда в формировании гипотез помогает изучение отчетов из метрики: списка конверсий, карты скроллинга, карты кликов.

Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.

Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования.

Продвижение сайта по лидам

Никаких абстрактных показателей эффективности SEO.
Оплата продвижения только за совершенные целевые действия: заявки, звонки, оформление заказа, регистрация.

2. Подключение метрик

Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование. Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице.

В метриках выберите основные параметры проведения эксперимента:

Длительность.
Процент разделения аудитории — кто будет видеть версию «A», а кто будет видеть версию «B».
Минимальный размер выборки — его можно вычислить с помощью калькулятора DriveBack.

Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте. Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой. Чем она ниже, тем больше выборка потребуется.

3. Проведение теста

Стандартный срок выполнения исследования составляет 10-14 дней. Первую неделю называют «чистой». В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям. Даже если изначально определяется лидер, не нужно прерывать эксперимент.

В процессе также стоит проверять метрики. Если одна форма дает результаты, а вторая показывает 0 % успеха, проверьте работоспособность форм

4. Сбор результатов и формирование выводов

Итак, 14 дней прошли, время выгружать результаты.

Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными.

Пример: В тесте участвовало 10 000 посетителей, которых разделили на равные группы. Первая группа показала 35 конверсий, вторая — 55.

Вводим эти значения в калькулятор и получаем отчет о достоверности:

Пример отчета об удачном проведении теста

Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости.

Пример отчета без статистической значимости

Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. В норме достоверность должна составлять более 95 %. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит.

5. Проверка дополнительных показателей

В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез.

Комплексная веб-аналитика

Позволяет видеть каждый источник трафика, его качество — процент конверсии по каждой кампании, группе объявлений, объявлению, ключевому слову.
Даст понимание насколько качественный трафик дает каждый канал, стоит ли в него вкладываться или стоит ограничить.

Инструменты для проведения исследования

Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц.

Google Marketing Platform (Google Optimize)

Цена: бесплатно.
Как подключить: добавить код в шапку сайта.

Самый популярный инструмент для проведения А/Б тестов. Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. Для подключения понадобится аккаунт Google Analytics.

Читайте также:

Google Analytics для начинающих в 2022 году: самое полное руководство. Часть 1. Universal Analytics

Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование.

Пример окна настройки для эксперимента с переадресацией

Преимущества Google Marketing Platform

Бесплатный.
Понятный интерфейс.
Уведомления о важных изменениях приходят на привязанный адрес электронной почты.
Можно одновременно проводить несколько тестов.
Выбор процента трафика, который будет участвовать в исследовании.
Выбор целей из списка стандартных или настройка собственной.

Недостатки Google Marketing Platform

Не работает с рекламными объявлениями.
Не поддерживает анализ трафика.
Нет анализа конкурентов.
Нет многофакторной авторизации.

Optimizely

Цена: есть бесплатная версия для 1 сайта.
Как подключить: добавить код в контейнер <head> в шапке сайта.

Пример экрана настройки в Optimizely

Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях. Поэтому эта программа подходит только для А/Б тестирования. Но у нее настолько простой и понятный интерфейс, что самым сложным будет добавить код в шапку сайта. Визуально он похож на графический редактор, в котором можно изменить любой элемент — цвет, текст, размер, расположение.

Для владельцев сайтов на движке WordPress все еще проще — в официальном магазине есть бесплатный плагин, который можно добавить на сайт и работать с ним через админку

Преимущества Optimizely

Работа с сайтами, рассылками, платформами данных.
Подробные отчеты в личном кабинете.
Точная сегментация аудитории.
Индивидуальные тарифы под потребности каждого отдельного бизнеса.

Недостатки Optimizely

Англоязычный интерфейс.
Нет двухфакторной аутентификации.

Visual Website Optimizer

Цена: есть демо-версия на 30 дней, но с ограничение по количеству пользователей (до 1000 посетителей). Платные тарифы от 59$.
Как подключить: добавить код в шапку сайта.

Пример окна с кампаниями в VWO

Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. Поддерживает интеграцию с Google Analytics.

Преимущества Visual Website Optimizer

Тестирование мобильной и десктопной версии сайта.
Настройка поведенческого таргетинга.
Создание тепловых карт.
Не нужно знание html.

Недостатки Visual Website Optimizer

Английский язык в интерфейсе.
Не поддерживает сегментацию аудитории.
В рамках бесплатного пакета доступен анализ только 1000 посетителей — этого недостаточно для проведения тестирования.

ABtasty

Цена: есть бесплатная демо-версия 30 дней. Дальше цена выдается по запросу — в зависимости от ниши и количества посетителей.
Как подключить: добавить код в шапку сайта.

Пример отчета в ABtasty

Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом. Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы. Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга.

При объеме пользователей более 200 000 тарифы на использование рассчитываются индивидуально. Для сайтов на WP есть плагин ABtasty, который можно сразу встроить в сайт.

Преимущества ABtasty

Гибкость настройки — можно создать любой сценарий тестирования.
Точный таргетинг на определенный сегмент аудитории.
Формирование расширенных отчетов.

Недостатки ABtasty

Нет русскоязычной поддержки и русскоязычного интерфейса.
Меньше критериев настройки таргетинга, чем в аналогах.

Читайте также:

Подробный гайд по оптимизации сайта на WordPress

Convert

Цена: есть бесплатная версия 15 дней. Платный тариф от 449 $.
Как подключить: добавить код в шапку сайта.

Пример отчета в Convert

Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров. Convert поддерживает интеграцию с GA. Программа может применяться для проведения сплит-тестов, мультивариантных и мультистраничных исследований. Поддерживает работу с аудиторией до 1,2 млрд посетителей — это приблизительно 1/7 всего населения планеты.

Преимущества Convert

Гибкая настройка.
Проведение нескольких экспериментов сразу.
Отслеживание результатов в режиме реального времени.

Недостатки Convert

Нет русскоязычной поддержки.
Пробный период всего 14 дней.
Высокая стоимость платной подписки.

Changeagain

Цена: бесплатно для 1 сайта. Платная версия от 14 $/мес.
Как подключить: интеграция с встроенным счетчиком GA и добавление кода на сайт на период тестирования.

Пример начального экрана настройки Changeagain

Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики. Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике. Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно.

Преимущества Changeagain

Высокая точность данных.
Можно перенести цели в свой счетчик GA и отслеживать их после проведения теста.
Работает даже с теми страницами, которые закрыты логином и паролем.

Недостатки Changeagain

Не всегда авторизация проходит с первого раза — почтовый клиент может блокировать доступ к сервису, считая его ненадежным.
Для мультивариантного тестирования придется покупать базовый или премиальный пакет — в начальном такой функции нет.

Распространенные ошибки в проведении исследования

Исследование нескольких изменений. Если нужно повысить конверсию формы обратной связи и при этом вносятся изменения в содержание, цвет кнопок, текст, количество полей — как определить, что из этого сработало? Один элемент вызывает положительную динамику, а другой, наоборот, отрицательную. Результаты смазываются, тестирование получается недостоверным.
Использование чужих гипотез. Учитывайте особенности каждого отдельного бизнеса, функционал сайта и т. д. На ресурсах отличается оптимизация, трафик, ЦА, а потому не все гипотезы будут работать одинаково.
Неправильная продолжительность. Мы уже говорили, что нельзя заканчивать эксперимент раньше времени. Но и слишком надолго растягивать его тоже нельзя. Оптимально — 14 дней.
Разовое проведение теста. Исследование может проводиться несколько раз подряд — тестировать новые гипотезы на основании предыдущих, дополнять изменения на сайте и проверять, какое из них лучше работает.
Игнорирование внешних факторов. Поведение пользователей зависит от многих причин: сезонность, периоды распродаж, праздники и т.д. Из-за этого исследование может давать недостоверные показатели. Проводите тесты нейтральные периоды.
Неправильный подбор инструментария. Большинство программ требует добавления стороннего кода на страницу. Это может замедлить загрузку и негативно сказаться на поведенческих факторах. Поэтому старайтесь выбирать те программы, которые не настолько сказываются на скорости загрузки страниц, и убирайте код после окончания эксперимента.
Недостаточно полное отслеживание метрик. Если отслеживать только основной показатель, не учитывая при этом дополнительные, результат будет неполным. Учитывайте связанные показатели — их изменение может дополнить начальную гипотезу и дать материал для построения следующих.

Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу!

Теперь Вы можете читать последние новости из мира интернет-маркетинга в мессенджере Telegram на своём мобильном телефоне.
Для этого вам необходимо подписаться на наш канал.

А/Б тест: что это такое

А/Б тестирование — это вариант маркетингового исследования, цель которого сравнить две версии рекламного объявления, лендинга, элемента сайта, которые отличаются одним параметром. А/Б тест определяет, какой вариант больше привлекает целевую аудиторию, приносит наибольшую конверсию.

Пример: маркетологу нужно прорекламировать новый шампунь. Он хочет протестировать, какое предложение приводит больше клиентов. Гипотеза: возможно, скидка не влияет на размер конверсии, а только уменьшает доходы компании.

Онлайн-обзор платформы Roistat

В прямом эфире расскажем, как сделать маркетинг эффективным

Подключиться

На первом варианте лендинга компания добавляет баннер с предложением скидки 30%. Второй лендинг выглядит так же, как и первый, только на нём нет баннера с предложением скидки.

Маркетолог настраивает А/Б тест: в случайном порядке половина пользователей видит лендинг со скидкой (вариант А), а другие — версию без скидки (вариант B). Через неделю маркетолог изучает показатели и видит, что второй вариант привёл больше клиентов.

Результаты тестирования в сервисе «А/Б тесты» Roistat — сервис учёл расходы на рекламу и посчитал пользу каждого варианта в рублях

Зачем нужен А/Б тест

1. Чтобы быстрее проверять гипотезы. Если не устраивает конверсия в продажи, можно поменять весь сайт. Это долго, дорого и не гарантирует роста конверсии. А/Б тест поможет сэкономить и получить результат за пару недель — изменяйте элементы, которые вызывают сомнения, например, кнопки или основные тексты, настраивайте тестирование и отслеживайте изменение показателей.

2. Чтобы принимать решения на основе данных, а не интуиции. Бывает так, что опыт эксперта не совпадает со взглядами целевой аудитории. Используйте экспертизу для построения гипотез, тестируйте, чтобы убедиться в их эффективности.

3. Чтобы лучше узнавать свою аудиторию. Тестирование поможет определить, как работать с аудиторией, что ей больше всего нравится, что привлекает внимание и стимулирует продажи. Результаты тестов помогут в будущих проектах. Например, вы узнали, что у баннеров с отзывами клиентов высокая конверсия. В дальнейшем будете делать так все баннеры — их лучше воспринимает ваша аудитория.

Что можно анализировать с помощью А/Б теста

Тестировать можно любой элемент коммуникации — в лендингах, в рассылках, на сайтах, в рекламных объявлениях:

Кнопки — СТА, внешний вид, расположение.
Заголовки и описания — в статье, на лендинге, в постах, в рассылках.
Формы обратной связи — дизайн, расположение, СТА.
Дизайн страницы — расположение элементов, цвета, стиль.
Картинки продуктов.

Как провести А/Б тестирование в Roistat

Roistat — маркетинговая платформа, сервисы которой помогают компаниям повысить эффективность маркетинга. В Roistat есть сервис «А/Б-тесты»: с его помощью можно самостоятельно создавать и проводить А/Б тесты посадочных страниц, рассчитывать прибыльность каждого варианта. Можно протестировать любой элемент сайта или лендинга и отследить не только конверсию в заявку, но и в покупку.

Как провести А/Б тест в Roistat:

1. Определить, что нужно улучшить. Проще формировать цель через показатели — какой вариант поможет увеличить конверсию сайта в заявку.

2. Разработать гипотезу — что тестировать и зачем. Предполагаем, какой элемент нужно заменить и почему, какие результаты ожидаем получить.

3. Настроить тест в Roistat. Открываем сервис, переходим в главное меню и выбираем пункт А/Б тесты. Мы протестируем стили — визуальную часть сайта или лендинга. Кликаем Создать тест стилей.

Появляется окно с настройками.

Указываем название теста и прописываем CSS-код — для исходного варианта и для версии 1

Нажимаем Посмотреть, чтобы проверить, как будут отображаться каждый из вариантов в тесте.

Если всё в порядке, кликаем Создать тест.

4. Указать продолжительность теста. Новый тест появится на основном экране сервиса. Прописываем даты начала и окончания тестирования.

Когда всё будет готово, жмём Запустить тест

5. Определить выборку. Roistat автоматически показывает пользователям разные варианты сайтов и лендингов. Иногда для А/Б тестов нужно определить выборку — это аудитория, которая увидит разные варианты теста. Минимальный размер выборки можно рассчитать с помощью калькулятора — Яндекса или Mindboх.

Подробнее о том, что такое А/Б тестирование и как оно помогает бизнесу, рассказали в нашем блоге и в ролике на YouTube-канале:

Как оценивать результат А/Б теста

Можно использовать такие метрики:

количество регистраций и скачиваний;
CTR;
трафик;
количество отказов;
выручка.

Бесплатные калькуляторы оценивают тесты по основным показателям — по конверсии, CTR, Open Rate. Но эти данные не всегда полезны бизнесу, где важно знать, какой вариант из А/Б тестов принёс больше прибыли.

Оценить результаты тестирования по выручке и прибыли можно в инструменте «А/Б тесты» от Roistat. Он покажет расширенные данные по тестам — какую прибыль принёс каждый вариант, сколько было посещений, какая конверсия в заявки и в продажи, какой средний чек. Также Roistat автоматически рассчитает показатели CBA и CBA+ — показатели вероятности, что в А/Б тесте победит тот или иной вариант.

График в отчёте Roistat по тестам показывает, сколько визитов на сайт конвертировались в заявки

Что такое A/B-тестирование? | Oracle СНГ

Определение A/B-тестирования

A/B тестирование, также называемое сплит-тестированием или тестированием в группах, позволяет сравнить производительность двух версий контента, чтобы увидеть, какая из них больше привлекает посетителей/зрителей. Вы тестируете контрольную версию (A) против варианта (B), чтобы определить, какой из них более результативен с точки зрения метрик, которые важны для вас. Как специалист по цифровому маркетингу, работающий как в сегменте B2B или B2C вы можете проводить следующие варианты A/B-тестов:

A/B-тестирование веб-сайта (текст, изображения, цветовое оформление, призывы к действию), которое разделяет трафик между двумя версиями: A и B. Вы отслеживаете действия посетителей, чтобы определить, какая версия обеспечивает наибольшее количество 1) конверсий или 2) посетителей, совершивших нужное вам действие.
A/B-тестирование в email-маркетинге (строка темы, изображения, призывы к действию), которое разбивает получателей на два сегмента, чтобы определить, какая версия обеспечивает более высокий показатель открываемости.
Контент, отобранный редакторами, или контент, отобранный алгоритмом на основе поведения пользователей, чтобы увидеть, какой из них обеспечивает наибольшую вовлеченность.

Независимо от направленности A/B-тестирование помогает определить, как обеспечить наилучший клиентский опыт (CX).

Помимо A/B-тестов, существуют также A/B/N-тесты, где «N» означает «неизвестно». A/B/N-тест — это тип тестирования с более чем двумя вариантами.

Подробнее о решении Oracle для тестирования и оптимизации сайта

Когда и зачем выполнять A/B-тестирование

A/B-тестирование приносит наибольшую пользу, когда оно проводится постоянно. Регулярный поток тестов может обеспечить поток рекомендаций по тонкой настройке производительности. А непрерывное тестирование возможно потому, что доступные варианты тестирования практически безграничны.

Как отмечалось выше, A/B-тестирование можно использовать для оценки практически любого ресурса цифрового маркетинга:

сообщения электронной почты
новостная рассылка
реклама
текстовые сообщения
страницы веб-сайтов
компоненты на веб-страницах
мобильные приложения

A/B-тестирование играет важную роль в управлении кампанией, поскольку оно помогает определить, что работает, а что нет. Оно показывает, что интересует вашу аудиторию и на что она откликается. A/B-тестирование помогает понять, какой элемент вашей маркетинговой стратегии оказывает наибольшее воздействие, что нужно улучшить, а что — удалить.

До сих пор мы отвечали на вопрос зачем проводить A/B-тестирование. А теперь рассмотрим два критерия, когда проводить такое тестирование.

У вас есть цифровая маркетинговая кампания или элемент, который не работает так, как вам хотелось бы. A/B-тестирование позволяет выявить проблемы с производительностью и повысить эффективность.
Вы собираетесь запустить что-то новое (веб-страницу, кампанию по электронной почте) и не уверены, какой подход (например, рассылка сообщений) будет работать лучше всего. Проактивное использование A/B-тестирования позволит вам сравнить и сопоставить результативность двух разных подходов, чтобы определить лучший из них.

Преимущества тестирования A/B на веб-сайте

A/B-тестирование веб-сайта — это отличный способ количественно определить тактику, которая лучше всего работает для посетителей вашего сайта. Вы можете просто подтвердить свою догадку, или же ваша догадка может оказаться ошибочной. Однако в этом есть и положительная сторона, потому что вы не будете придерживаться того, что не работает. Вы привлечете больше посетителей, которые проведут больше времени на вашем сайте и перейдут по большему количеству ссылок.

Тестируя широко используемые компоненты/разделы сайта, вы можете сделать выводы, которые улучшат не только тестовую страницу, но и другие подобные страницы.

Как выполняется A/B-тестирование?

A/B-тестирование не является сложным, но оно требует от маркетологов соблюдения четко определенного процесса. Вот эти девять основных шагов.

Основные шаги по планированию и выполнению A/B-тестирования

1. Измерение и анализ исходного уровня результативности
2. Определите цель тестирования, используя ориентиры по результативности
3. Разработайте гипотезу о том, как ваше тестирование улучшит результативность
4. Определите цели теста или места
5. Создайте версии A и B для тестирования
6. Использование инструмент контроля качества для проверки конфигурации
7. Проведите тестирование
8. Отслеживайте и оценивайте результаты с помощью веб-аналитики и анализа тестирования
9. Используйте выводы, чтобы улучшить клиентский опыт

Следуя приведенным выше шагам и имея четкие цели и гипотезы, вы сможете избежать распространенных ошибок A/B-тестирования.

Тестирование позволяет получить данные и эмпирические доказательства, которые помогут вам оптимизировать и улучшить результативность. Использование результатов A/B-тестирования поможет вам добиться большего эффекта, создать более привлекательный клиентский опыт (CX), написать более убедительный текст и создать более захватывающий визуальный контент. По мере постоянной оптимизации ваши маркетинговые стратегии станут более эффективными, что приведет к увеличению окупаемости инвестиций и доходов.

Примеры A/B-тестирования

Список элементов цифрового маркетинга, которые можно протестировать, включает один или несколько следующих элементов:

Ссылки для перехода
Призывы к действию (CTA)
Дизайн и создание макета
Текст
Предложение контента
Заголовок
Строка темы сообщения электронной почты
Запоминающийся адрес электронной почты отправителя
Изображения
Кнопки социальных сетей (или другие кнопки)
Логотипы и подписи/слоганы

Ваши бизнес-цели, цели и базовые показатели результативности, а также текущий комплекс маркетинговых кампаний помогут вам определить лучших кандидатов для тестирования.

Роль аналитики в A/B-тестировании веб-сайтов

На протяжении всего жизненного цикла любого A/B-тестирования аналитика лежит в основе планирования, проведения и рекомендаций по эффективности.

Разработка гипотезы тестирования требует прочного фундамента аналитики. Необходимо понимать текущую результативность и уровень трафика. Например, для веб-аналитики есть несколько ключевых точек данных, которые ваша система аналитики предоставит в процессе планирования, включая:

Трафик (просмотры страниц, уникальные посетители) для страницы, компонента или другого элемента, который рассматривается для сценариев тестирования
Вовлеченность (затраченное время, количество страниц за визит, показатель отказов)
Конверсии (клики, регистрации, отказ)
Динамика показателей с течением времени

Без такой основы в аналитике любой сценарий тестирования или оценка эффективности, скорее всего, будут основаны на личных предпочтениях или впечатлениях. Тестирование часто доказывает, что эти предположения неверны.

После запуска A/B-тестирования аналитика также играет центральную роль. Информационная панель используется для мониторинга показателей эффективности в режиме реального времени, для подтверждения того, что тестирование проходит в соответствии с ожиданиями, и для реагирования на любые аномалии или неожиданные результаты. Это может включать остановку теста, внесение корректировок и повторный запуск, а также обеспечение того, чтобы данные о производительности отражали любые изменения, а также время возникновения этих изменений. Панель мониторинга результативности помогает определить, как долго следует выполнять тестирование и как обеспечить статистическую значимость.

После прохождения теста аналитика данных — основа для определения следующих действий. Например, с их помощью можно решить, станет ли победитель теста стандартным представлением на странице сайта, которая тестировалась, и будет ли это постоянным стандартом. Маркетологам следует разработать многократно используемый шаблон аналитики для передачи результатов тестирования и адаптировать этот шаблон для отражения конкретных элементов конкретного теста.

Сведения о решении Oracle для поведенческой аналитики

Дополнительные сведения об A/B- тестировании для электронной почты

Как интерпретировать результаты A/B-тестирования

При планировании теста важно определить цели, чтобы вы могли оценить результаты, определить победителя и обновить маркетинговую кампанию и/или веб-сайт, чтобы отразить результат. Во многих случаях при сегментации аудитории выделяется контрольная группа, которая получает победившую версию сообщения.

Результаты тестирования покажут успешность одного элемента по сравнению с другим на основе того, что вы решили измерить, например:

количество посетителей
количество открытий
кликабельность
количество подписчиков (на рассылки и так далее)
подписки

Во время тестирования эти два элемента отслеживаются до тех пор, пока не будет достигнут статистически значимый результат.

Коэффициент конверсии также может быть измерен с точки зрения дохода. Вы можете учитывать показатели продаж, а также влияние изменений на фактический доход от продаж. Помните, что коэффициенты конверсии могут быть получены для любого измеримого действия и не ограничиваются интернет-магазинами и продажами. Они могут включать в себя:

продажи
созданные зацепки/регистрации
подписку на рассылки
нажатия по баннерной рекламе
время, проведенное на сайте

На какие метрики следует обратить внимание при проведении A/B-тестирования?

Ответ на этот вопрос зависит от вашей гипотезы и целей. Однако вам следует сосредоточиться на метриках, которые показывают, насколько ваша аудитория вовлечена в маркетинговый контент.

Если вы тестируете веб-страницу, обратите внимание на количество уникальных посетителей, возвращающихся посетителей, сколько времени они проводят на странице, а также на показатели отказов и уходов. Для маркетинга по электронной почте важно, кто открывает письмо, и нажатия на призыв к действию.

Что такое многовариантное тестирование? Чем это отличается от A/B-тестирования?

Многомерное тестирование часто обсуждается вместе с A/B-тестированием, поэтому важно понимать, что такое многовариантное тестирование и чем оно отличается от A/B-тестирования. Эти два вида тестирования связаны между собой, но есть и явные различия

Многовариантное тестирование позволяет протестировать контент по нескольким элементам (в отличие от одного элемента при A/B-тестировании) на одной или нескольких страницах сайта или в маркетинговых кампаниях email-маркетинга, чтобы выявить комбинацию, которая обеспечивает самый высокий коэффициент конверсии.

При многомерном тестировании применяется статистическая модель для проверки комбинаций изменений, которые приводят к общему выигрышу и оптимизации сайта. Ниже приведено несколько ключевых характеристик многовариантного тестирования.

Широкий спектр элементов

Многовариантные тесты проводятся для целого ряда изменений на сайте/электронной почте, включая все элементы предложения, такие как изображения, текст, цвет, шрифт, ссылки и кнопки призыва к действию, наряду с контентом и макетом целевых страниц или процессов, таких как оформление заказа. Нередко многовариантное тестирование включает более 50 и более комбинаций.

От гипотезы до результатов

Многовариантное тестирование начинается с выдвижения гипотезы об изменениях в контенте, которые могут улучшить показатели конверсии. При многовариантном тестировании изменения контента можно разбить на множество отдельных элементов, чтобы определить комбинации, обеспечивающие максимальную конверсию. Будь то незначительные изменения или значительные изменения в пользовательском опыте, любые из них могут повлиять на общие результаты.

Коэффициенты конверсии

Коэффициент конверсии — это показатель, отражающий выполнение посетителями нужного вам действия, такого как нажатия на предложение или добавление товаров в корзину. Для оценки результатов теста используются дополнительные показатели, такие как доход с одного заказа или кликабельность. Анализ данных позволит понять, какая комбинация изменений дала наилучшие результаты, основываясь на коэффициенте конверсии или приросте метрик, которые вы определили.

Непрерывная оптимизация

Поскольку вы можете определить бизнес-цель, для достижения которой тест определяет наилучший опыт для посетителей, рассмотрите возможность позволить программному обеспечению автоматически оптимизировать опыт для теста.

Можно ли выполнять A/B-тестирование и многовариантное тестирование в приложениях для iOS и Android?

В 2020 году на долю мобильных приложений пришлось 2,9 триллиона долларов США расходов на электронную коммерцию. Ожидается, что к концу 2021 года эта цифра увеличится еще на один триллион. И этот рост выходит за рамки розничной и электронной коммерции. Доля мобильных устройств в общем объеме онлайн-трафика продолжает расти гораздо быстрее, чем доля настольных компьютеров, поскольку во многих странах мобильные телефоны более доступны, чем ноутбуки. Поэтому всё чаще люди начинают и заканчивают путь к покупке в приложениях iOS или Android. Однако, учитывая маленький экран, показатель незавершенных покупок выше на мобильных устройствах (87 %) по сравнению с настольными компьютерами/ноутбуками (73 %).

Поэтому оптимизация мобильного опыта важна как никогда, но, учитывая ограничения, связанные с приложениями для iOS и Android, вам нужны подходящие инструменты.

Посмотрите видео ниже, чтобы узнать больше.

Сегментация посетителей и кластеризация сегментов в многовариантном тестировании

Один опыт может не подходить для всех посетителей/получателей. Важным преимуществом многовариантного тестирования является возможность определить сегменты посетителей и то, как они работают/взаимодействуют с различным опытом. Например, вы можете определить, что новые посетители предпочитают другой опыт, чем повторные посетители, и это может дать лучшие общие результаты. Более сложные системы автоматически предлагают сегментировать посетителей, чтобы сократить время, необходимое для анализа результатов тестирования по сотням атрибутов посетителей.

Нацеливание различного опыта на разные сегменты посетителей значительно повысит коэффициент конверсии. Настраивайте таргетинг на основе множества атрибутов посетителей — от окружающей среды до поведения — и включайте атрибуты клиентов из других систем, таких как Ваша CRM-система.

Когда проводить A/B-тестирование или многовариантное тестирование? Вот в чем вопрос.

A/B-тестирование — отличный инструмент, но если есть более двух вариантов, которые необходимо протестировать для определения «наилучшего опыта», то вместо A/B-тестирования лучше провести многовариантное тестирование.

Тесты с более чем двумя вариантами требуют больше времени для проведения и не покажут ничего о взаимодействии между переменными на одной странице. Однако результаты A/B-тестирования удобны для понимания, и оно может стать хорошим способом познакомить скептиков с концепциями оптимизации веб-сайтов и кампаний или показать измеримое влияние изменений в дизайне.

Многовариантное тестирование чрезвычайно полезно для ресурса (страница сайта или электронное письмо), где необходимо сравнить несколько элементов, например различные комбинации изображений и броских заголовков. Однако большое количество вариантов требует более высокого трафика. Поэтому не стоит тестировать все элементы на странице. Когда меняется слишком много элементов страницы, это приводит к слишком большому количеству комбинаций. Например, проведение теста на 10 различных элементах может привести к более чем трем с половиной миллионам комбинаций. Большинство веб-сайтов и кампаний по электронной почте с трудом найдут трафик, способный поддержать такое количество.

Решение для A/B-тестирования электронной коммерции — VWO [Используется более чем 1000 брендами]

Компании электронной коммерции используют VWO, чтобы предвидеть опасения покупателей и проводить эксперименты для оптимизации каждого этапа своей воронки продаж.

Начать бесплатную пробную версию Запросить демонстрацию

Нам доверяют более 1000 ведущих интернет-магазинов для проведения A/B-тестирования

Примите участие в экспериментах в своем интернет-магазине, чтобы повысить качество покупок

Без ограничений, оптимизация на основе данных

A/B-тестирование, чтобы узнать, что сейчас в моде

Проводите тесты с ловкостью стартапа

Когда успех зависит от гибкости, важнее всего скорость выполнения. Будь то навигация по сайту, изображения продуктов или цены, легко протестируйте все, чтобы увидеть, что работает.

Посмотрите, как работает A/B-тестирование в VWO

Глубоко и широко экспериментируйте

Высокоэффективные результаты требуют экспериментов с высокими ставками. Чтобы запускать тесты, которые глубоко проникают в ваш стек с минимальным влиянием на производительность, реализуйте их с использованием подхода на стороне сервера.

Подробнее о тестировании на стороне сервера

Узнайте из первых рук о поведении ваших покупателей

Позвольте поведению ваших покупателей направлять ваши эксперименты

Используйте воронки, тепловые карты, записи сеансов и аналитику форм, чтобы лучше понять колебания ваших покупателей, что поможет вам генерировать более сильные A/B тестирование идей.

Узнайте, как VWO может помочь вам получить представление о покупателях

Получайте отзывы покупателей, пока они находятся в вашем магазине

Лучшая обратная связь — это то, что вы слышите прямо из уст лошади. Получайте качественную информацию непосредственно от ваших покупателей с помощью опросов на странице.

Узнайте, как собирать отзывы покупателей с помощью VWO

Внедрение новых возможностей в вашем магазине без привлечения ИТ-специалистов

Позвольте вашей ИТ-команде сосредоточиться на сложных вопросах

От редактирования страниц категорий до обновления домашней страницы — вносите изменения на веб-сайт вашего интернет-магазина без привлечения разработчиков.

Настройте свой магазин для каждого сегмента покупателей

Добавьте элементы, такие как баннеры, всплывающие окна и т. д., и предоставьте их для определенного сегмента покупателей.

Узнайте, как легко развертывать новые возможности

Мы понимаем, что делает интернет-магазин успешным

Работая с тысячами брендов, мы можем способствовать росту вашего интернет-магазина

Сокращение оттока касс путем A/B-тестирования различных вариантов

Получите полную картину того, что вызывает утечки вашей последовательности покупок, запустите всесторонние тесты, чтобы исправить то же самое, и посмотрите, как ваши показатели конверсии растут и на север.

Создайте целостный многоканальный опыт покупок

Будь то ваше мобильное приложение, настольный или мобильный веб-сайт или любая другая платформа, убедитесь, что вы предоставляете своим пользователям единообразный опыт, везде и всегда.

Откройте для себя информацию о покупателях на основе данных

По-настоящему поймите поведение ваших покупателей, собирая информацию о том, как они просматривают ваш магазин, используя возможности качественных исследований, таких как тепловые карты, записи посетителей, опросы и многое другое.

Оптимизируйте алгоритмы поиска и рекомендаций

Хотите попробовать несколько алгоритмов? Тестирование на стороне сервера позволяет протестировать любое количество поисковых, рекомендательных или других алгоритмов на эффективность и производительность.

Вернуть потерянных клиентов и покупателей витрин

Обратитесь к пользователям, которые оставили товары в своей корзине или ищут товары, но выходят без покупки. Отправляйте им мгновенно интерактивные веб-уведомления.

История успеха

Вот как Flos USA провела сквозную оптимизацию воронки конверсии своего магазина 9.0009

Компания Flos, основанная в 1962 году в Мерано, Италия, признана ведущим мировым производителем инновационных решений в области освещения. Flos USA является дочерней компанией Flos, которая выступает в качестве интернет-магазина, продающего световые решения потребителям в Северной Америке.

Основной задачей было выполнить сквозную оптимизацию воронки конверсии веб-сайта Flos

Домашняя страница

Цель: посещений страниц категорий

Гипотеза: Изменение макета главной страницы, чтобы сделать его более ориентированным на навигацию по сайту, улучшит видимость и облегчит пользователю поиск нужных продуктов.

Победитель: Вариант

6,77% Повышение коэффициента конверсии

Страница категории

Цель: посещений страниц продукта

Гипотеза: Добавление CTA на плитки списка повысит релевантность для пользователя и приведет к большему количеству посещений страницы продукта.

Победитель: Вариант 1

47% больше заказов

86% больше доходов

Страница продукта

Цель: Добавить в корзину

Гипотеза: Обновление параметра «Выбрать завершение» для просмотра образцов цвета устранит путаницу среди пользователей.

Победитель: Вариант 1

19,35% Повышение коэффициента конверсии

Страница корзины

Цель: Перейти к оформлению заказа

Гипотеза: Сохранение только основной информации и заголовка со ссылкой на страницу корзины улучшит ясность для пользователя.

Победитель: Вариант

36,97% Повышение коэффициента конверсии

Скачать эту историю успеха

Учитывая, что мы постоянно сталкивались с проблемой низкого коэффициента конверсии в нашем магазине электронной коммерции, мы хотели привлечь кого-то, кто уже успешно решил эту проблему. Поскольку у нас не было пропускной способности для создания собственной команды, мы решили попробовать VWO.
Даниэль Камен
Директор по электронной коммерции

Вот почему VWO является подходящей платформой для оптимизации конверсии для вашего магазина

Отмеченная наградами круглосуточная поддержка, которая поможет вам в оптимизации электронной коммерции

Наслаждайтесь круглогодичной поддержкой технических экспертов, которые помогут устранить все препятствия.

Подробнее

Получите несколько инструментов оптимизации конверсии на одной подключенной платформе

Обеспечьте согласованное определение ваших данных на всей платформе и забудьте о манипулировании несколькими разрозненными инструментами для вашего интернет-магазина.

Узнать больше

Привлеките всю свою команду к совместной работе над анализом информации и сбором идей для тестирования

Вся ваша команда сможет вносить свои идеи в центральный репозиторий, помогая вам разрабатывать лучшие идеи для экспериментов. Что еще? Отслеживайте их до завершения.

Узнать больше

Проблемы всей вашей организации по поводу использования инструмента A/B-тестирования электронной коммерции, подробно рассмотрены по телефону

. Будет ли VWO подключаться к моим существующим инструментам и системам?

Мы понимаем боль несвязанных платформ, поэтому VWO легко интегрируется со всеми вашими технологическими платформами , особенно с электронной коммерцией.

Интеграция VWO со сторонним инструментом позволяет вам отправлять тестовые данные VWO во внешний инструмент, а также позволяет использовать данные, доступные с помощью этих инструментов, для целевых кампаний на ваших ресурсах.

Просмотреть все интеграции электронной коммерции

Как вы гарантируете, что код не замедлит работу моего магазина?

VWO SmartCode тщательно создавался и претерпевал значительные изменения на протяжении многих лет. Имея всего один асинхронный код для запуска всех наших возможностей, он загружается параллельно с вашим веб-сайтом, тем самым сокращая время загрузки страницы во время любой кампании.

Вы можете быть уверены, что даже при высокой нагрузке скорость вашего сайта будет нулевое воздействие при загрузке , что обеспечивает восхитительный опыт для ваших покупателей каждый раз.

Узнайте больше о безударной нагрузке

У меня недостаточно ресурсов или опыта для масштабирования моей экспериментальной программы. Как вы можете помочь?

С более чем 1500 кампаниями, распределенными на 14000 часов оптимизации электронной коммерции, мы предлагаем внутренний опыт через VWO Services, команду аналитиков-стратегов, дизайнеров UX, ориентированных на конверсию, и опытных создателей контента , чтобы создать эффективную стратегию оптимизации вашего интернет-магазина.

Мы выступаем в качестве надежного расширения вашей существующей команды и поддерживаем ваши проекты по оптимизации на протяжении всего вашего сотрудничества с нами.

Узнайте больше об услугах VWO

Я не уверен, могу ли я доверять другому инструменту данные моего магазина, как вы можете меня успокоить?

Мы поддерживаем надежные методы защиты данных и конфиденциальности, которые являются неотъемлемой частью нашей разработки продуктов. Мы придерживаемся строгих принципов проектирования безопасности и конфиденциальности. Эти принципы представляют собой надежную основу для создания безопасных систем, способных противостоять всем векторам угроз 9.0212 по умолчанию и по дизайну.

В дополнение к этому VWO внедрила и поддерживает соответствующие технологические и организационные меры, предназначенные для защиты личной информации клиентов в соответствии с требованиями законов о защите данных по всему миру.

Узнайте больше о безопасности данных VWO и соответствии требованиям

Изучите наши ресурсы по электронной коммерции

Узнайте все тонкости оптимизации опыта для электронной коммерции

электронная книга

Сокращение количества брошенных корзин: уроки экспериментов по конверсии на 300+ миллионах покупателей

Прочитать

Вебинар

Оптимизация электронной коммерции с использованием голосовых данных о клиентах

Смотреть сейчас

Блог

15 тактик оптимизации конверсии электронной коммерции для увеличения продаж

Прочитать

Инструмент

Анализатор целевых страниц

Проверьте

Есть вопрос или индивидуальный запрос? Спросите здесь

Мы понимаем, что вы, возможно, не захотите просматривать весь сайт, чтобы получить ответы или узнать, предлагаем ли мы определенную функцию, поэтому мы упростили для вас

Имя: ^*

Недопустимое имя

Фамилия: ^*

Недействительная фамилия

Рабочий адрес электронной почты: ^*

Неверный адрес электронной почты

Вопрос:

VWO может отправлять соответствующие электронные письма, пока я не откажусь от подписки.

Отправляя сообщение, вы соглашаетесь с нашими Условиями и Политикой конфиденциальности

Спасибо за ваш вопрос!

Менеджер по работе с клиентами VWO свяжется с вами в ближайшее время.

Что такое A/B-тестирование? Руководство для начинающих

Сколько бы исследований вы ни проводили, не каждая маркетинговая кампания даст положительные результаты.

Вот почему A/B-тестирование — это фантастический метод для расчета лучших онлайн-рекламных и маркетинговых стратегий для вашего бизнеса.

Его можно использовать для тестирования всего, от копии веб-сайта до электронной почты с продажами. Это позволяет вам найти наиболее эффективную версию вашей кампании, прежде чем тратить весь свой бюджет на маркетинговые материалы, которые не работают. Хотя A/B-тестирование может занять много времени, его преимуществ достаточно, чтобы компенсировать затраты времени.

В целом, хорошо спланированные A/B-тесты могут значительно повысить эффективность ваших маркетинговых усилий. Сужение и объединение наиболее эффективных элементов продвижения может обеспечить более высокую отдачу от инвестиций, меньший риск неудачи и, прежде всего, более сильный маркетинговый план.

Что такое A/B-тестирование и почему оно важно?

A/B-тестирование — это маркетинговая стратегия, которая сравнивает две разные версии веб-сайта, рекламы, электронной почты, всплывающего окна или целевой страницы, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна.

Например, вы можете протестировать два разных всплывающих окна (чтобы увидеть, какое из них приводит к большему количеству регистраций на вебинар) или два разных Google Ads (чтобы увидеть, какое из них приводит к большему количеству покупок). Это дает ключевую информацию о том, куда и как инвестировать ваш маркетинговый бюджет, и дает вам смелость предпринимать потенциально рискованные шаги.

На своем собственном сайте я провел A/B-тестирование всплывающего окна, чтобы выяснить, что побуждает пользователей взаимодействовать с моим брендом.

Со временем мы пришли к выводу, что предоставление бесплатного анализа веб-сайта (который представляет огромную ценность для нашей целевой аудитории) является наиболее эффективным способом установить экспертные знания и показать посетителям нашу ценность. Мы смогли сравнить клики и коэффициенты конверсии, чтобы увидеть, какой заголовок будет более эффективным для удержания пользователей на нашем сайте.

Как работает A/B-тестирование?

A/B-тестирование работает путем случайного показа двух версий одного и того же актива (объявления, веб-сайта, всплывающего окна, предложения и т. д.) разным пользователям. Случайная часть важна, потому что она обеспечивает более точную информацию без искажения результатов.

Одна версия является «контрольной» группой или уже используемой версией. Во второй версии изменяется один элемент. Вы можете изменить несколько элементов, но это затрудняет определение того, какое изменение имело значение. Это называется многовариантным тестированием (подробнее об этом позже).

Например, вы можете показать половине посетителей вашего веб-сайта синюю кнопку «купить сейчас», а другой половине — красную кнопку «купить сейчас». Через определенный период времени (обычно не менее двух недель) вы сравните коэффициенты конверсии, чтобы увидеть, кнопка какого цвета привела к большему количеству покупок.

Большинство маркетологов используют инструмент для создания и отображения различных версий — мы рассмотрим инструменты A/B-тестирования в следующем разделе.

Почему важно проводить A/B-тестирование?

Точные A/B-тесты могут существенно повлиять на возврат инвестиций. Используя контролируемые тесты и собирая эмпирические данные, вы можете точно определить, какие маркетинговые стратегии лучше всего подходят для вашей компании и вашего продукта.

Если существует вероятность того, что один вариант работает в два, три или даже в четыре раза лучше, чем другой, не подвергая риску большой капитал, было бы небрежно проводить рекламную акцию без предварительного тестирования.

При последовательном выполнении тестирование может существенно улучшить ваши результаты. Если вы знаете, что работает, а что нет (и у вас есть доказательства, подтверждающие это), вам будет легче принимать решения и разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии в долгосрочной перспективе.

Вот еще несколько преимуществ проведения регулярных A/B-тестов на вашем веб-сайте и в маркетинговых материалах:

Они помогают вам понять вашу целевую аудиторию. : Когда вы видите, на какие типы электронных писем, заголовков и других функций реагирует ваша аудитория, вы получаете представление о том, кто ваша аудитория и чего они хотят.
Более высокие коэффициенты конверсии: A/B-тестирование — единственный наиболее эффективный способ повысить коэффициент конверсии. Знание того, что работает, а что нет, дает вам полезные данные, которые могут помочь вам оптимизировать процесс конверсии.
Будьте в курсе меняющихся тенденций: Трудно предсказать, на какой контент, изображения или другие функции люди будут реагировать. Регулярное тестирование помогает вам опережать меняющееся поведение потребителей.
Снижение показателя отказов: Когда посетители сайта видят контент, который им нравится, они дольше остаются на вашем сайте. Тестирование, чтобы найти тип контента и маркетинговых материалов, которые нравятся вашим пользователям, поможет вам создать лучший сайт, на котором пользователи захотят остаться.

В конце концов, вы снова обретете контроль над своими маркетинговыми стратегиями. Больше не нужно закрывать глаза, нажимать кнопку «Отправить» и просто надеяться, что ваши клиенты ответят.

Как вы планируете A/B-тестирование?

Первое, что нужно сделать при планировании A/B-тестирования, — это выяснить, что вы хотите протестировать. Вы проводите тестирование на месте или вне его?

Если вы проводите тестирование на месте, вам нужно подумать обо всех частях вашего веб-сайта, связанных с продажами, а затем выяснить, какие элементы следует разделить на тесты.

Вы можете протестировать:

заголовки
призывы к действию текст
призывы к действию местоположение
всплывающие окна
избранные изображения
копия
количество полей в форме

С помощью внешних тестов вы, вероятно, тестируете либо рекламное, либо коммерческое электронное письмо. Тестирование рекламного текста, чтобы увидеть, какое объявление приводит к большему количеству конверсий, может помочь вам сосредоточить свои рекламные усилия. Как только вы узнаете, что ваша реклама конвертируется настолько хорошо, насколько это возможно, вам будет легче оправдать трату на нее дополнительных денег.

То же самое касается электронной почты. Отправьте две версии в свой список (случайно выбирая, какая половина получит какое электронное письмо), а затем отследите, какая из них конвертируется лучше. С электронными письмами вы можете адаптировать свою структуру, строку темы электронного письма, используемые изображения или даже ваши предложения.

Знание того, на что лучше всего реагирует ваша аудитория, позволит вам писать более эффективные электронные письма в долгосрочной перспективе. Как только вы узнаете, какой маркетинговый материал вы хотите протестировать, составьте список всех переменных. Если вы решили проверить свой призыв к действию, вы можете протестировать:

местоположение
точный используемый текст
цвет кнопки или окружающее пространство

A/B-тестирование — это целый процесс, и это обычное дело. для проведения нескольких сплит-тестов до принятия окончательного решения.

Контрольный список A/B-тестирования для начала работы

Перед началом сплит-тестирования убедитесь, что у вас есть четкое представление о результатах, которые вы хотите получить. Вы уже должны знать свой базовый результат, то есть результаты, которые вы получаете в настоящее время. Вы хотите сравнить варианты A и B друг с другом, но вы также хотите знать, что тот из них, который показывает лучшие результаты в тесте, также лучше, чем ваши текущие результаты.

Кроме того, вы можете использовать A в качестве элемента управления (оставив то, что вы используете в настоящее время), а затем использовать что-то новое для B.

Тесты должны выполняться одновременно, чтобы учитывать различия во времени. Вы не можете протестировать один вариант сегодня, а другой — завтра, потому что вы не можете учесть какие-либо переменные, которые могли измениться за это время. (Например, новая кампания в Facebook или запись в блоге, которая выходит в эфир.)

Вместо этого вам нужно разделить трафик, просматривая ваши варианты одновременно.

Вот контрольный список A/B-тестирования, который нужно просмотреть перед запуском первого теста:

Решите, какую функцию вы хотите протестировать.
Создайте две версии одного и того же объявления, целевой страницы, приложения и т. д.
Решите, как долго будет выполняться ваш тест. Я предлагаю по крайней мере две недели, но это может быть дольше или немного короче, в зависимости от вашего трафика и отрасли.
Выберите средство тестирования, которое поможет вам выполнить тест (подробнее об этом позже).
Запуск!
Через пару недель посмотрите на результаты. Какая версия победила?
Промыть и повторить. A/B-тестирование наиболее эффективно, если оно проводится постоянно.

Основные элементы для тестирования с помощью A/B-тестирования

Вы можете протестировать практически все в своих маркетинговых материалах или на своем веб-сайте: заголовки, призывы к действию, основной текст, изображения, расположение панели навигации и т. д. Если вы можете это изменить , вы можете проверить это.

Это не значит, что вы должны месяцами проверять каждую мелочь. Вместо этого сосредоточьтесь на изменениях, которые, скорее всего, окажут большое влияние на трафик и конверсию.

На вашем веб-сайте это, вероятно, включает:

заголовок
ваш призыв к действию
любая графика, которую вы используете в прямой связи с вашими усилиями по продажам
рекламный текст или описание продукта заголовок, изображения, ссылки, призывы к действию или параметры сегментации. В платной рекламе, особенно в текстовой (например, в поисковой), вам нужно изменить меньше вещей, поэтому вы можете протестировать основной заголовок, предложение, изображение или таргетинг.
Тестирование различных предложений имеет решающее значение. Просто убедитесь, что каждому человеку всегда предлагается одна и та же акция. Например, если для группы А предлагается бесплатный подарок, а для группы Б — скидка, то вы хотите убедиться, что в группе А всегда будут одни и те же посетители, что и в группе Б.
Вы также можете протестировать полную путь конверсии. Например, вы можете протестировать информационный бюллетень A с целевой страницей A, а информационный бюллетень B — с целевой страницей B. Позже вы можете протестировать информационный бюллетень A с целевой страницей B и наоборот.
Это может дать вам лучшее представление о том, что работает, особенно если вы получаете смешанные результаты или если результаты очень близки. Вот еще несколько тестов, которые вы можете запустить.
Практические примеры A/B-тестирования, которые вдохновят вашу следующую кампанию
Теперь, когда мы рассмотрели, что такое A/B-тестирование, что вы можете тестировать и как это делать, давайте рассмотрим несколько примеров. Они должны помочь подчеркнуть силу A/B-тестирования — и то, что вы можете упустить, если не используете их.
GRENE протестировала горизонтальную компоновку на страницах категорий
Интернет-магазин GRENE провел A/B-тестирование, чтобы найти способ облегчить пользователям поиск нужных товаров. В исходной версии (слева) продукт занимал всю страницу на мобильных устройствах. Пользователям было трудно прокручивать различные варианты.
Вариант (справа) с уменьшенным пробелом и возможностью просмотра нескольких продуктов и легкой прокрутки доступных вариантов.
Результаты: Изменив макет страниц категорий, компания GRENE добилась 15-процентного увеличения числа кликов по полям с товарами, 16-процентного увеличения числа конверсий и 10-процентного увеличения числа посещений страницы благодарности, что указывает на то, что пользователи сделали покупка.
WallMonkeys увеличил коэффициент конверсии, заменив ползунок панелью поиска
WallMonkeys, веб-сайт с настенными наклейками, хотел улучшить коэффициент конверсии и качество обслуживания клиентов. Используя тепловую карту CrazyEgg, они смогли увидеть, куда в первую очередь смотрит большинство клиентов.
Вооружившись этой информацией, они решили заменить избранное изображение слайдера (верхнее изображение) на строку поиска (нижнее изображение). (на основе данных тепловой карты) им удалось увеличить коэффициент конверсии на 550 процентов.
Unbounce Протестировано твит против. Email Opt-in
Компания Unbounce искала способы увеличить количество подписок на целевые страницы. В то время как большинство компаний просят адрес электронной почты, Unbounce решил посмотреть, предпочтут ли пользователи вместо этого твитить о продукте.
Итак, они сравнили эту страницу подписки, которая запрашивала адрес электронной почты:
Эта версия позволяет пользователям загружать один и тот же курс, отправляя твит.
Как изменения повлияли на регистрацию?
Результаты : Unbounce обнаружил, что пользователи предпочитают указывать адрес электронной почты для загрузки курса. Версия для электронной почты имела коэффициент конверсии на 24% выше, чем версия для твита. Результаты не удивительны (в конце концов, большинство людей привыкли давать адрес электронной почты), но тестирование дало Unbounce уверенность в том, что их целевая страница движется в правильном направлении.
Сколько времени занимает A/B-тестирование?
A/B-тестирование — это не однодневный проект. В зависимости от объема трафика, который вы получаете, вы можете проводить тесты на срок от нескольких дней до пары недель. Помните, что вам нужно запускать только один тест за раз для получения наиболее точных результатов.
Проведение теста в течение недостаточного периода времени может исказить результаты, так как вы не получаете достаточно большую группу посетителей, чтобы быть статистически точными. Однако слишком долгое выполнение теста также может дать искаженные результаты, поскольку есть больше переменных, которые вы не можете контролировать в течение более длительного периода.
Убедитесь, что вы в курсе всего, что может повлиять на результаты ваших тестов, чтобы вы могли учитывать статистические аномалии в ваших результатах. Если вы сомневаетесь, запустите тест еще раз.
Учитывая влияние A/B-тестирования на вашу прибыль, стоит потратить несколько недель на правильное проведение тестов. Тестируйте одну переменную за раз и дайте каждому тесту достаточно времени для запуска.
Могу ли я тестировать более одной вещи одновременно?
Есть два подхода к этому вопросу. Допустим, вы просто хотите протестировать заголовок, но у вас есть три возможных варианта. В этом случае целесообразно запустить один тест и разделить ваших посетителей (или получателей в случае электронного письма) на три группы вместо двух, и, вероятно, все равно будет считаться тестом A/B.
Это более эффективно, чем выполнение трех отдельных тестов (A и B, B и C и A и C). Вы можете захотеть провести тест еще пару дней, чтобы у вас было достаточно результатов, чтобы увидеть, что на самом деле работает.
Одновременное тестирование нескольких элементов, таких как заголовки и призывы к действию, называется многовариантным тестом, и его выполнение более сложно. Существует множество ресурсов для многовариантного тестирования.
Вам также необходимо подумать о том, как ваши системы могут обрабатывать сплит-тесты, а также иметь под рукой сотрудников, способных анализировать несколько результатов и компилировать данные в удобоваримые объемы.
Многовариантное тестирование сразу дает вам гораздо больше возможностей, но его не обязательно следует избегать. Если у вас есть правильные процедуры, чтобы справиться с дополнительной рабочей нагрузкой, тогда вперед, но если вам нужен более упрощенный подход: один A/B-тест за раз вполне подойдет.
Как анализировать данные A/B-тестирования
После A/B-тестирования у вас будет куча данных. Как узнать, какая версия победила? Иногда победитель будет совершенно очевиден. Например, если одна версия целевой страницы приводит к увеличению количества подписок по электронной почте на 50 %, вы знаете, кто выиграл, не анализируя большого количества данных.
В других случаях все не так ясно. Вот как убедиться, что вы знаете, какая версия действительно выиграла:
1. Убедитесь, что у вас достаточно данных: Лучший способ определить, какой вариант будет работать в долгосрочной перспективе, — это убедиться, что у вас есть данные примерно за две недели (как минимум 30 конверсий).
2. Используйте калькулятор значимости A/B-тестирования: Некоторые из них имеют встроенный калькулятор значимости A/B-тестирования, или вы можете использовать мой бесплатный инструмент здесь. Просто добавьте количество посетителей и количество конверсий, чтобы увидеть, насколько изменение увеличило продажи.
Не ограничивайтесь очевидными показателями : Не все показатели одинаковы. Обычно я советую смотреть на коэффициенты конверсии и трафик. Однако некоторые компании могут захотеть обратить внимание на другие показатели, например на средний размер заказа. Например, изменение цвета кнопки «Купить» на синюю приводит к большему количеству конверсий, но эти клиенты тратят значительно меньше на заказ, поэтому вам нужно продолжать копать.
Лучшие инструменты для A/B-тестирования
Если A/B-тестирование кажется сложным, вы не одиноки. Многие маркетологи и владельцы бизнеса избегают A/B-тестирования, потому что считают, что это слишком много работы, или опасаются, что сделают что-то не так. Надеюсь, приведенные выше советы помогут вам почувствовать уверенность в том, что вы можете сделать это правильно. Теперь давайте поговорим об инструментах, которые вы можете использовать для проведения A/B-тестирования.
Используемый вами инструмент зависит от функций, которые вы хотите протестировать. Например, если вы хотите протестировать заголовки электронной почты, ваш провайдер электронной почты, скорее всего, предлагает этот инструмент (его предлагают и MailChimp, и Constant Contact). Объявления Facebook также предлагают эту функцию.
Есть также несколько дешевых или бесплатных инструментов, которые могут протестировать элементы веб-сайта и помочь вам понять, какой вариант наиболее эффективен.
Бесплатный калькулятор значимости A/B-тестирования
Если вам интересно, как изменение дизайна или веб-копии повлияло на ваши продажи, то я разработал инструмент, который вам поможет. Мой калькулятор позволяет вам вводить количество посетителей и количество конверсий, а затем вычислять, увеличили ли варианты ваши продажи и насколько.
Часто задаваемые вопросы
Что такое A/B-тестирование и почему оно важно?
A/B-тестирование — это маркетинговая стратегия, которая сравнивает две разные версии веб-сайта, объявления, электронной почты, всплывающего окна или целевой страницы друг с другом, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна. Это один из самых эффективных способов повысить конверсию.
Как вы планируете A/B-тестирование?
Решите, что тестировать, создайте две версии, решите, как долго проводить тест, выберите инструмент и посмотрите, что работает!
Что я должен A/B тестировать?
Любая часть платной рекламы, веб-сайта или маркетинговых материалов, включая (но не ограничиваясь) всплывающие окна, сообщения электронной почты, целевые страницы и рекомендуемые изображения.
Сколько времени занимает A/B-тестирование?
Большинство тестов следует проводить не менее двух недель, но A/B-тестирование должно быть постоянным.
Могу ли я тестировать более одной вещи одновременно?
Да, в некоторых случаях. В общем, лучше всего использовать две версии одного и того же актива.
Какие инструменты A/B-тестирования следует использовать?
Google Optimize — это бесплатный мощный инструмент A/B-тестирования. Ваша платформа электронной почты, инструменты целевой страницы или плагины веб-сайта также могут предлагать эту функцию. Для платных инструментов рассмотрите Optimizely.
Заключение
A/B-тестирование — лучший друг маркетолога. Это позволяет вам увидеть, например, какая реклама приносит больше всего конверсий, на какие предложения откликается ваша аудитория или какие заголовки в блогах привлекают больше всего трафика.
Для начала работы вы можете использовать различные инструменты, в том числе Google Optimize (бесплатно!) и Optimizely.
Если вы хотите начать с A/B-тестирования, вы можете начать с изучения того, как проводить A/B-тестирование в Google Analytics. Помните: A/B-тестирование — это фантастический инструмент, который должны использовать все маркетологи.
Пробовали ли вы A/B-тестирование? Если нет, то что вас сдерживает?
Посмотрите, как мое агентство может привлечь огромное количество трафика на ваш сайт
- SEO — разблокируйте огромное количество трафика SEO Смотрите реальные результаты.
- Контент-маркетинг — наша команда создает эпический контент, которым будут делиться, получать ссылки и привлекать трафик.
- Платные медиа — эффективные платные стратегии с четкой рентабельностью инвестиций.
Заказать звонок
Что такое A/B-тестирование? Полное и практическое руководство

Мы живем в эпоху маркетинга, основанного на данных, далеко от тех дней, когда маркетологи принимали решения на основе догадок и интуиции и надеялись на благоприятные результаты. Современный маркетолог придерживается научного подхода и полагается на данные. И A/B-тестирование — лучший способ устранить неопределенность и чувство интуиции при принятии маркетинговых или дизайнерских решений для веб-сайтов, рекламы или других цифровых кампаний.
Примите образ мышления экспериментатора. Основывая свою стратегию на данных и A/B-тестах, вы будете гибкими, но самое главное, у вас будет гарантированная обратная связь о том, что работает, а что нет. Вы сможете лучше принимать обоснованные деловые решения и инвестировать время и деньги в то, что действительно нужно вашим посетителям.
75% веб-сайтов с ежемесячной посещаемостью более 1 миллиона человек уже используют программы A/B-тестирования.
Но успешное A/B-тестирование требует подготовки, обучения, времени и усилий на практике. Вам нужно будет создать процесс, установить структуру, изучить статистику, настроить и изучить новый инструмент и убедиться, что вы получаете точные результаты. Но усилия и время того стоят, учитывая потенциал для достижения ваших маркетинговых целей.

Чтобы помочь, мы собрали подробный контент по A/B-тестированию от лучших блогеров и экспертов.
Дополнительная литература:
- A/B-тестирование: критерии, на которые следует обратить внимание при выборе решения
- Учебный курс: A/B-тестирование и эксперименты
- Что нужно знать об A/B-тестировании перед началом
A/B-тестирование — это онлайн-эксперимент , проводимый на веб-сайте, в мобильном приложении или рекламе с целью проверки потенциальных улучшений по сравнению с контрольной (или исходной) версией. Проще говоря, это позволяет вам видеть какой вариант (версия) работает лучше для вашей аудитории на основе статистического анализа.

1 Виды A/B-тестирования
Что такое сплит-тестирование?
A/B-тестирование также известно как сплит-тестирование , что может быть либо тем же самым, что и A/B-тестирование, либо означать сплит-тестирование URL. Для классического A/B-теста два варианта находятся на одном и том же URL-адресе. В качестве альтернативы, при тестировании разделенного URL-адреса ваш измененный вариант находится на другом URL-адресе (хотя это скрыто от ваших посетителей).
Как насчет многофакторного тестирования (MVT)?
Иногда вам нужно протестировать несколько изменений на странице, например баннер, заголовок, описание и видео.
Чтобы протестировать все эти элементов одновременно , вы используете многовариантное тестирование (или MVT). В этом случае у вас есть нескольких вариантов, сгенерированных , чтобы попробовать все различные комбинации этих изменений, чтобы определить лучший.
Большим недостатком многовариантного тестирования является то, что для его статистической точности требуется огромный объем трафика. Прежде чем начать проект многовариантного тестирования, вам необходимо убедиться, что ваша аудитория достаточно высока для получения репрезентативных результатов.
Что такое А/А-тест?
A/A-тесты позволяют протестировать две идентичные версии элемента. Трафик вашего веб-сайта делится на две части, каждая из которых подвергается одинаковым изменениям. Благодаря этому вы определите, одинаковы ли коэффициенты конверсии в каждой группе и подтвердите, что ваше решение работает правильно .
Вводные ресурсы по A/B-тестированию, которые помогут вам начать работу
- Технический документ по A/B-тестированию: лучшие практики, советы и рекомендации для успешного проекта A/B-тестирования
- Электронный курс: Введение в сертификацию A/B-тестирования
2 В чем преимущества A/B-тестирования?
A/B-тестирование позволяет вам проверить ваши гипотезы путем непосредственного тестирования вашей идеи на целевом сегменте вашей аудитории. Таким образом, любые изменения, внесенные на ваш сайт, будут основаны на достоверных фактах. A/B-тестирование имеет много преимуществ:
Увеличение количества конверсий
Непрерывная оптимизация вашего веб-сайта для повышения удобства посетителей и общего коэффициента конверсии.
Привлекайте посетителей к вашему бренду
Предоставьте своим посетителям исключительный пользовательский опыт, чтобы привлечь их к вашему бренду и сохранить их в долгосрочной перспективе.
Узнайте своих посетителей лучше
Проанализируйте, как различные элементы ваших страниц влияют на поведение ваших посетителей, и узнайте больше об их потребностях и ожиданиях.
Принимайте решения на основе количественных результатов
A/B-тестируйте ваши гипотезы и снижайте все факторы риска. Принимайте решения на основе достоверных фактов и статистики, а не субъективной оценки.
Оптимизируйте свое время и бюджет
Направьте свои усилия (и свой бюджет) на то, что лучше всего подходит для всей вашей аудитории, используя то, что вы узнали из своих A/B-тестов.
Благодаря A/B-тестированию вы сможете уверенно ответить на следующие вопросы:
- Какие элементы стимулируют продажи, конверсию или влияют на поведение пользователей?
- Какие этапы последовательности конверсии неэффективны?
- Реализовать эту новую функцию или нет?
- Должны ли у вас быть длинные или короткие формы?
- Какой заголовок вашей статьи вызывает больше репостов?
3 Как работает A/B-тестирование?
Вы сравниваете текущую версию (контрольную) страницы/элемента с одной (или несколькими) ее вариациями с изменениями, которые хотите протестировать. Это может быть страница веб-сайта, элемент на странице, призыв к действию, изображение или более масштабные изменения в пути клиента.
Вы делите свой трафик на равные части, а затем посетители случайным образом подвергаются той или иной вариации в течение установленного периода времени, когда выполняется тест.

Затем их относительная эффективность (с точки зрения показателей, таких как конверсии или продажи) сравнивается и анализируется, чтобы определить, стоит ли внедрять изменения.
Динамическое распределение трафика или многорукий бандитский тест
Многорукий бандитский тест (или динамическое распределение трафика) — это когда ваш алгоритм автоматически и постепенно перенаправляет вашу аудиторию в сторону выигрышного варианта.

Дополнительная литература:
- A/B-тестирование: тест. Учиться. Расти.
- Оптимизация целевой страницы с помощью экспериментов и персонализации
- A/B-тестирование на стороне сервера с полным стеком
- Почему Apple ITP представляет угрозу для 30 % вашего трафика — как вы можете доверять своим будущим результатам экспериментов?
A/B-тестирование основано на статистических методах. Хотя вам не нужно знать всю математику, связанную с анализом ваших результатов, базовые знания статистики повысят ваши шансы на успех.
В решениях для A/B-тестирования используются два основных статистических метода. Одно не лучше другого, просто у них разное применение.
Подход Frequentist
Этот подход позволяет вам увидеть надежность ваших результатов благодаря уровню достоверности: если он находится на уровне 95% или выше, вероятность того, что он будет точным, составляет 95%. Но у этого метода есть обратная сторона. Он имеет «фиксированный горизонт», что означает, что уровень достоверности не имеет значения до конца теста.
Байесовский подход
Этот подход обеспечивает вероятность результата в начале теста, поэтому нет необходимости ждать окончания теста, чтобы определить тенденцию и интерпретировать данные. Но у этого метода также есть проблемы: вам нужно знать, как читать предполагаемый доверительный интервал, полученный во время теста. С каждой дополнительной конверсией повышается доверие к вероятности надежного выигрышного варианта.
Дополнительная литература:
- A/B-тестирование: какие объемы трафика вам нужны для надежных результатов?
- Байесовская или частотная статистика: какой метод следует использовать для ваших A/B-тестов?
- Вы слишком рано прекращаете A/B-тестирование?
- Понимание статистической ценности A/B-теста
5 A/B-тестирование: полный стек или на стороне клиента
Выбор лучшего подхода будет зависеть от структуры компании, внутренних ресурсов, жизненного цикла разработки и сложности экспериментов, как объясняется в этом блоге.
- Эксперименты и персонализация на стороне клиента не требуют передовых технических навыков, что делает их удобными для специалистов по цифровому маркетингу. Это позволяет командам быть гибкими и проводить эксперименты очень быстро, избегая узких мест и получая более быстрые результаты тестирования.
- Подход к тестированию на стороне сервера требует технических ресурсов и более сложных разработок, он обеспечивает более мощные, масштабируемые и гибкие эксперименты.