А б тестирование сайта: Что такое A/B-тестирование? | Oracle СНГ

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.

1

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.

2

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.

3

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.

4

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.

Что такое A/B тестирование и как его провести

13181 6

How-to

– Читать 8 минут

Прочитать позже

ЧЕК-ЛИСТ: АНАЛИТИКА

Инструкцию одобрил
SEO-специалист в Luxeo

Илья Беланенко

A/B тестирование — мощный инструмент в руках маркетолога, позволяющий получить достоверные данные об эффективности изменений элементов сайта. При отсутствии предварительного А/В тестирования изменения на сайте могут вызвать резкий отток целевой аудитории.

Что такое A/B тестирование

А/Б тестирование — вид маркетингового исследования интернет-ресурсов, целью которого является выбор оптимального решения среди других возможных. Такое исследование еще называют раздельным тестированием — split testing.

При нем тестируют две или более версии с видоизмененными фрагментами. По результату АБ-тестирования сайта сравниваются конверсии контрольной оригинальной группы А без изменений и группы Б, в которой изменены некоторые показатели, например, добавлены элементы интерфейса или призывы к действию.

Одно из главных преимуществ АБ тестирования — в том, что стратегия развития сайта строится на объективных, а не интуитивных данных. Можно тестировать следующие элементы:

• цветовую схему сайта;
  
• заголовки страниц;
  
• объявления в контекстной рекламе;
  
• дизайн и цвет конверсионной кнопки;
  
• сниппеты;
  
• тексты на странице;
  
• всплывающие окна;
  
• онлайн-чаты;
  
• картинки;
  
• расположение элементов на странице и много другое.
  

Особенности проведения АВ-тестирования

• Прежде всего необходимо выбрать показатели, которые будут улучшаться с помощью split-тестирования, измерить их текущие значения и выбрать целевые;
• пользователи при проведении А/В тестирования разбиваются на две группы, каждой из которых показывается только одна версия сайта. Важно контролировать, чтобы не осуществлялись показы двух версий ресурса одному посетителю. При этом технически контроль показов реализуется за счет запоминания IP-адреса каждого пользователя и внесения этих данных в cookie-файлы;
• разбиение на группы осуществляется пропорционально с учетом источника трафика — органический поиск, контекстная реклама, соцсети;
• для получения правильных результатов важно провести тестирование двух версий сайта параллельно в одно и то же время, в противном случае внешние факторы — такие как праздники, выходные дни, погодные условия — могут повлиять на статистику;

• из выборки исключаются данные сотрудников компании — это можно настроить с помощью фильтров Google Analytics. В этом случае в отчеты не включаются действия, совершенные с IP-адресов команды проекта;
• для расчета минимальной выборки можно воспользоваться калькулятором;
• для тематики, требующей длительного принятия решения о покупке, следует проводить тестирование в течение минимум двух периодов, нужных для этого решения. Например, если решение принимается в среднем за месяц, то тестирование проводится два месяца;
• самый значимый параметр, который показывает результативность изменений, — количество завершенных заказов. Рост конверсий на промежуточных шагах, таких как количество кликов по объявлению, регистраций, добавлений в корзину могут не повлиять на рост заказов;

• после получения достаточного количества результатов сравниваются конверсии сайта в обеих группах и выбирается вариант с более высокими показателями.

Инструменты для проведения А/В тестирования

Для сплит-теста нужен инструмент, позволяющий разделить аудиторию сайта на группы и вычислить значения заданных показателей в каждой из них. Это можно реализовать собственными силами, анализируя логи действий посетителей, или использовать специально предназначенные инструменты.

A/B тестирование Google Analytics

АБ-тестирование в Google Analytics реализуется следующим образом:

Создадим новую страницу на сайте.

Перейдем в подраздел «Эксперименты» Google Analytics, который размещен в разделе «Поведение»:

Добавим новый эксперимент. Заполним форму — укажем название и процент трафика, принимающего участие в эксперименте.

Затем изменим дополнительные настройки: включим равномерное распределение трафика между всеми вариантами, зададим минимальную продолжительность эксперимента 2 недели и установим порог достоверности от 95% до 95,9% в зависимости от необходимой точности результатов.

Также установим цель эксперимента — выберем из предложенных либо создадим новую. По умолчанию предлагаются цели, связанные с использованием сайта: длительность сеанса, отказы, просмотры страниц; или с электронной торговлей: доход и транзакции.

Для самостоятельной установки цели выберем подходящий шаблон — доход, источники трафика, запрос, взаимодействие либо собственная цель:

После установки цели укажем страницы, которые будут участвовать в тестировании — адреса исходной и измененной версий:

После добавления адресов страниц получим код для добавления на сайт, который необходимо вставить сразу после открывающего тега <head>:

После добавления на сайт кода можно начать эксперимент, и через указанный срок получим страницу-победителя и отчет с показателями конверсии.

A/B тестирование с помощью RealROI.ru

Пройдем процедуру регистрации:

После регистрации создадим новый проект:

Затем внесем адрес сайта или посадочной страницы для A/B тестирования:

Выберем один из трех предложенных вариантов тестирования:

Остановимся на варианте «Тестируем текст» и внесем название тестируемого элемента:

Затем попадем на страницу редактора своего сайта, с помощью которого можно выделить на странице текст для тестирования. Появится форма ввода, в поле «Вариант №1» отобразится исходное значение, в «Вариант №2» внесем измененный текст и запустим тест:

После запуска теста получим код, который необходимо добавить на сайт после открывающего тега <head>:

После добавления кода подключим Яндекс.Метрику и будем иметь доступ к статистике по двум отслеживаемым вариантам. При достижении нужного количества посещений можно остановить тест:

Заключение

Грамотно проведенное A/B тестирование позволяет сделать объективный вывод о необходимости изменения выбранных параметров. При split-тестировании нужно учитывать следующие моменты:

Выбор объектов тестирования основывается на гипотезе о том, что именно может повысить конверсию сайта.

Для получения достоверных результатов A/B тестирование должно проводиться с отображением различных тестируемых вариантов в один и тот же период времени. Это необходимо, чтобы различные факторы, к примеру, праздники, погодные условия, выходные не искажали итоговый результат.

При этом не должны учитываться действия сотрудников, имеющих доступ к ресурсу.

Группы должны делиться пропорционально по всем признакам — источнику трафика, географическому положению, используемым устройствам.

Чтобы протестировать инструмент, который планируется выбрать для split-testing, воспользуйтесь А/А тестированием — сравнением страницы с самой собой.

При получении после тестирования информации о том, что какой-то вариант более успешен, можно сделать вывод, что инструмент дает недостоверные результаты.

Проанализируйте достаточно большое количество посещений за продолжительный период времени, чтобы погрешность результата была минимальной.

«Список задач» — готовый to-do лист, который поможет вести учет
о выполнении работ по конкретному проекту. Инструмент содержит готовые шаблоны с обширным списком параметров по развитию проекта, к которым также можно добавлять собственные пункты.

Начать работу со «Списком задач»

Serpstat — набор инструментов для поискового маркетинга!

Находите ключевые фразы и площадки для обратных ссылок, анализируйте SEO-стратегии конкурентов, ежедневно отслеживайте позиции в выдаче, исправляйте SEO-ошибки и управляйте SEO-командами.

Набор инструментов для экономии времени на выполнение SEO-задач.

Получить бесплатный доступ на 7 дней

Оцените статью по 5-бальной шкале

3.67 из 5 на основе 3 оценок

Нашли ошибку? Выделите её и нажмите Ctrl + Enter, чтобы сообщить нам.

Рекомендуемые статьи

How-to

Denys Kondak

Как подобрать цвета и шрифты для сайта

How-to

Denys Kondak

Какой дизайн сайта выбрать: шаблонный или уникальный

How-to

Denys Kondak

Как создать регламент добавления контента на сайт

Кейсы, лайфхаки, исследования и полезные статьи

Не успеваешь следить за новостями? Не беда! Наш любимый редактор подберет материалы, которые точно помогут в работе. Только полезные статьи, реальные кейсы и новости Serpstat раз в неделю. Присоединяйся к уютному комьюнити 🙂

Нажимая кнопку, ты соглашаешься с нашей политикой конфиденциальности.

Поделитесь статьей с вашими друзьями

Вы уверены?

Спасибо, мы сохранили ваши новые настройки рассылок.

Сообщить об ошибке

Отменить

Веб-сайт, A/B-тестирование и инструменты оптимизации

Привлекайте посетителей своего веб-сайта, как никогда раньше. Создавайте персонализированные впечатления и запускайте тесты веб-сайтов — бесплатно.

Начните бесплатно

Как Оптимизация может помочь вашему сайту.

• значок гистограммы

  Пусть ваши данные помогут вам.

  Оптимизация изначально интегрирована с Google Analytics, поэтому вы можете быстро понять, как можно улучшить свой веб-сайт.

• значок лаборатории

  Протестируйте свой веб-сайт.

  

  Легко запускайте тесты контента вашего веб-сайта, чтобы узнать, что лучше всего подходит для ваших посетителей, включая A/B, многовариантные тесты и тесты перенаправления.

• значок ползунка

  Создайте убедительный опыт.

  Один размер никогда не подходит всем. Настройте свой веб-сайт так, чтобы он подходил для каждого типа аудитории.

• значок шестеренки

  Возьмите дело в свои руки.

  Улучшайте результаты с собственного экрана за считанные минуты.

• значок людей

  Получите больше клиентов.

  Создавайте собственные целевые страницы для Google Рекламы и превращайте посетителей в клиентов.

Посмотреть все преимущества

Посмотреть все преимущества

Гугл Оптимизация помогли нам постоянно улучшать UX на нашем мобильном сайте. Только один эксперимент привел к двукратному увеличению ежемесячных продаж плана.

Симен Петерсен, Разработчик цифрового бизнеса и руководитель проекта, Телия

Погрузитесь в детали.

Настройте свой первый тест веб-сайта за считанные минуты и сэкономьте время с помощью нашего визуального редактора. Изучите эту и другие функции, чтобы оптимизировать взаимодействие с клиентом.

Посмотреть все функции тестирования веб-сайтов

Предназначены для совместной работы.

Optimize интегрируется с другими решениями Google, экономя ваше драгоценное время и повышая эффективность вашей команды.

• значок аналитики

  Аналитика

  Используйте данные Google Analytics, чтобы определить, где можно улучшить свой сайт, сравнить эксперименты с бизнес-целями и увидеть, как именно ваши изменения влияют на поведение клиентов.

• значок гугл адс

  Google Реклама

  Повысьте ценность своих инвестиций в Google Реклама. Создавайте и тестируйте настраиваемые целевые страницы для своих кампаний, групп объявлений или ключевых слов.

• значок firebase

  Firebase

  Power A/B-тестирование приложений Firebase — позволяет проводить эксперименты с Firebase Remote Config и Cloud Messaging.

Посмотреть все интеграции

Посмотреть все интеграции

Как создать культуру роста.

В этом руководстве для руководителей, директоров и менеджеров показано, как оптимизация маркетинга может преобразовать вашу компанию и стимулировать ее рост, сосредоточив внимание на качестве обслуживания клиентов.

Подробнее

Посмотреть все ресурсы

11 инструментов A/B-тестирования на 2022 год

Мы рассмотрели некоторые из лучших инструментов A/B-тестирования , которые вы можете найти в 2022 году. вы можете экспоненциально увеличить конверсию и улучшить качество обслуживания клиентов с помощью правильных инструментов A/B-тестирования.

После десятилетия анализа поведения клиентов в Интернете — с 2012 года — мы получили много информации об инструментах и ​​методах, которые улучшают цифровой опыт. Из исходного списка из более чем 100 инструментов мы рассмотрели и выбрали 11 инструментов A/B-тестирования на основе их интеграции, простоты использования, поддержки и влияния на скорость веб-сайта.

Основные выводы

• Лучшие инструменты A/B-тестирования удобны для клиентов, обладают всеми необходимыми дополнительными функциями и предлагают группу поддержки, готовую помочь вам, когда вы столкнетесь с трудностями.
• A/B-тестирование можно проводить с таким количеством переменных, которое позволяет ваш инструмент A/B-тестирования.
• Эффективное A/B-тестирование предполагает выдвижение гипотез, подкрепленных некоторыми доказательствами, и готовность реализовать результаты теста.

Список инструментов A/B-тестирования

Существует несколько инструментов A/B-тестирования, но вам не нужно перебирать их все, чтобы выбрать подходящее решение для A/B-тестирования. Вот некоторые из лучших инструментов A/B-тестирования.

Amplitude Experiment

Amplitude Experiment помогает компаниям интегрировать аналитику и данные о поведении клиентов в A/B-тестирование для достижения лучших бизнес-результатов. Он предлагает надежный опыт, который позволяет пользователям тестировать программы лояльности, дизайн, навигацию, формы и призывы к действию (CTA).

Многие инструменты покажут вам только, конвертируются пользователи или нет, но Amplitude также может показывать поведение пользователей, когда они продвигаются по вашей воронке продаж. Вы можете видеть, когда они выпадают из воронки продаж, и исправлять или удалять любые препятствия, мешающие конверсиям.

Основные характеристики

• Графики
• Когортный анализ
• Взаимодействие с пользователем и отслеживание конверсий
• Карта пути клиента
• Постановка целей и отслеживание
• Машинное обучение
• Отчетность в режиме реального времени
• Удержание и отслеживание доходов

Optimizely

Optimizely предлагает полный набор инструментов, помогающих предприятиям оптимизировать свои веб-сайты и принимать решения на основе данных. Помимо веб-сайтов, вы можете использовать функцию экспериментов Optimizely с полным стеком для тестирования своих мобильных приложений и любых платформ обмена сообщениями, которые вы используете для бизнеса. Благодаря более чем 100 интеграциям Optimizely клиенты могут одним щелчком мыши импортировать свои данные с основных платформ, чтобы тестировать новые функции и идеи с точными данными.

Основные возможности

• Геотаргетинг
• Сегментация клиентов
• Данные в реальном времени и редактирование
• Рекомендации
• Разрешения на основе ролей
• Управление шаблонами
• Статистический анализ

VWO

VWO помогает брендам беспрепятственно проводить A/B-тестирование контента, стратегии и характеристик продукта. Он предлагает мобильное тестирование, тестирование на стороне сервера и редактор кода, чтобы помочь компаниям выполнять сложные тесты. Также есть визуальный редактор для более простых тестов.

Функция SmartStats VWO использует байесовскую статистику, чтобы дать клиентам больше полномочий для выполнения тестов с любой скоростью, которую они хотят. Клиенты получают круглосуточную (24/7) поддержку в корпоративном плане, но VWO позволяет тестировать несколько доменов даже в самой низкой ценовой категории.

Ключевые функции

• Аналитика кампаний
• Отслеживание конверсий, вовлеченности и взаимодействия с пользователем
• Постановка целей и отслеживание взаимодействия с пользователем
• Количественный и качественный анализ
• Запись активности экрана
• Опросы и отзывы на странице

Convert Experiences

Convert Experiences предлагает набор функций, помогающих брендам проводить A/B-тестирование, многовариантное тестирование и многостраничные эксперименты. Он позволяет интегрироваться с несколькими инструментами, такими как Google Analytics, Shopify, WordPress и многими другими. Компании, которым нужны расширенные функции таргетинга и пост-сегментации, могут использовать Convert Experiences для таргетинга и сегментации пользователей по поведению.

Convert Experiences предлагает 15-дневную бесплатную пробную версию, затем цена начинается от 699 долларов в месяц.

Ключевые функции

• Планирование кампаний
• Клиентские и серверные тесты
• Пользовательские интеграции
• Опросы
• Кроссбраузерное тестирование
• Сегментация результатов
• Несколько целей конверсии
• Результаты и отчеты в режиме реального времени

Google Optimize

Google Optimize — это бесплатный инструмент A/B-тестирования от Google, который позволяет брендам тестировать различные варианты своих веб-страниц, чтобы измерить их эффективность в соответствии с любыми целями, указанными пользователем. Помимо прямого подключения к Google Analytics и Google Ads, Optimize также поддерживает A/B-тестирование Google Firebase для мобильных приложений. Всегда убедитесь, что вы правильно настроили Google Analytics, чтобы получать точные результаты ваших тестов.

Ключевые функции

• Тестирование на стороне клиента и на стороне сервера
• Тестирование переадресации
• Сегментация посетителей

Adobe Target

Adobe Target — это продукт в Adobe Experience Cloud. Он предлагает A / B и многовариантное тестирование на основе AI на веб-сайтах, мобильных устройствах, в электронной почте и рекламе, чтобы вы могли предоставить своей аудитории наилучшие возможности. Искусственный интеллект Adobe, Sensei, применяет машинное обучение для индивидуального обслуживания каждого посетителя.

Основные функции

• Оптимизация на стороне клиента и на стороне сервера
• Стандартный и индивидуальный таргетинг
• Сегментация данных
• Тестирование обеспечения качества
• Управление ролями и доступом
• Машинное обучение

Omniconvert

Omniconvert — это инструмент оптимизации коэффициента конверсии электронной торговли (CRO) с функциями A/B-тестирования, расширенной сегментации и персонализации веб-сайта. Существует технология, которая поможет вам обслуживать и тестировать всплывающие окна с намерением выйти во время загрузки страницы, когда посетитель прокручивает страницу или когда посетитель покидает страницу. Omniconvert поддерживает интеграцию, а также имеет инструмент отладчика экспериментов, который поможет вам понять, почему ваш тест не выполняется или почему в ваших тестах есть какие-либо ошибки.

У Omniconvert есть 30-дневная бесплатная пробная версия, после чего платные планы начинаются от 167 долларов в месяц.

Основные функции

• Геотаргетинг
• Создание онлайн-опроса
• Погодный таргетинг
• Отслеживание количества брошенных корзин
• Технология намерения выхода
• Экспериментальный отладчик
• Данные в режиме реального времени и отчетность

AB Tasty

AB Tasty — это универсальный CRO-инструмент, который помогает брендам повышать конверсию и доход на своих веб-сайтах, в приложениях и продуктах. Он предлагает эксперименты на стороне клиента и сервера, чтобы бренды могли выбрать подходящий вариант для своих нужд.

Основные характеристики

• Опросы и отзывы
• Контекстный таргетинг
• Ключевое слово, просмотр страницы и отслеживание переходов
• Отслеживание конверсий
• Статистический анализ
• Постановка целей и отслеживание
• Отслеживание взаимодействия с пользователем

Kameleoon

Kameleoon — это платформа A/B-тестирования на основе искусственного интеллекта, которая предоставляет разработчикам, менеджерам по продуктам и маркетологам инструменты для создания приятного впечатления посетителей. Вы можете обслуживать каждого посетителя ваших цифровых активов персонализированными сообщениями на основе их показателя конверсии Kameleoon. Он имеет полнофункциональное серверное решение для запуска тестов.

Основные функции

• Кампания и сегментация клиентов
• Поведенческий и контекстный таргетинг
• Аналитика в реальном времени
• Опросы и отзывы
• Отслеживание посетителей
• Спасатель брошенной тележки

Convertize

Convertize — доступное и простое в использовании программное обеспечение для A/B-тестирования. Он имеет механизм гибридной статистики, который объединяет различную статистику тестирования A / B, чтобы выбрать победителя для любого эксперимента. Не пошевелив пальцем, функция автопилота Convertize автоматически направляет больше посетителей на страницы с наибольшей конверсией, чтобы максимизировать ваши конверсии.

У Convertize есть 14-дневная бесплатная пробная версия, после чего планы начинаются с 49 долларов за 20 000 посетителей.

Основные функции

• Автоматическое планирование
• Таргетинг на аудиторию
• Настраиваемый брендинг
• Геотаргетинг
• Карта пути клиента
• Уведомления в режиме реального времени
• Статистический анализ

Apptimize

Apptimize — это кроссплатформенный инструмент для проведения экспериментов, изначально созданный для мобильного A/B-тестирования и оптимизации приложений. Теперь этот инструмент помогает предприятиям оптимизировать работу с цифровыми технологиями на веб-сайтах, в колл-центрах и рекламе, чтобы обеспечить единообразие взаимодействия с пользователем и увеличить доход. Подумайте о своем варианте использования; если вы можете кодировать его, вы можете протестировать его на Apptimize.

С помощью Apptimize вы можете тестировать варианты на одной платформе и отслеживать их влияние на ваши цифровые ресурсы. Вы можете использовать Apptimize для A/B-тестирования различных механизмов рекомендаций для каждого зрителя на вашей платформе, если вы используете платформу Over-the-top (OTT). Это привлечет ваших зрителей к экранам и увеличит доход от рекламы и подписки.

Основные функции

• Статистический и воронкообразный анализ
• Сегментация кампании
• Таргетинг на аудиторию
• Панель активности
• Контроль доступа и разрешения

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это метод определения того, какая из двух версий переменной дает наилучшие результаты. Этими переменными могут быть дизайн веб-страницы, элемент веб-сайта, источники трафика или типы контента. Вы можете проводить A/B-тесты на различных элементах своих веб-сайтов, программ для электронного маркетинга, мобильных приложений и даже рекламных платформ.

Инструменты A/B-тестирования позволяют проводить A/B-тесты. Они помогут вам узнать, как повысить конверсию, обеспечить лучший цифровой опыт и понять, как ваши клиенты предпочитают использовать ваш продукт. Регулярные A/B-тесты позволят вам улучшить качество обслуживания клиентов, а также увеличить ваш доход.

Бренды используют результаты своих A/B-тестов для определения характеристик своих продуктов или услуг, которые они могут сохранить или изменить. Повышенное взаимодействие с изменением определенной функции во время A/B-тестирования является признаком того, что пользователям это нравится. Это увеличивает вероятность того, что пользователи примут новые функции продукта, улучшив UX и удовлетворенность.

Маркетологи также используют A/B-тестирование для проведения успешных кампаний и эффективного управления бюджетом. Лучшая конверсия в определенных вариантах кампании помогает маркетологам расставить приоритеты в том, что масштабировать и на что тратить деньги для повышения рентабельности инвестиций.

Приложение для здравоохранения BetterMe использовало A/B-тестирование для повышения вовлеченности пользователей в свое приложение. Было проверено падение вовлеченности, когда пользователи пробовали функцию отслеживания калорий. Когда тесты показали, что пользователям не нравится дополнительный шаг регистрации еды, BetterMe упростил этот процесс и увеличил вовлеченность на 14 процентов.

Ключевые компоненты инструмента A/B-тестирования

Часто вы обнаружите, что ни один инструмент A/B-тестирования не является универсальным решением для ваших нужд. Но лучшие инструменты A/B-тестирования будут иметь такие функции, как сплит-тестирование, многовариантное тестирование и многостраничное тестирование. Каждый инструмент A/B-тестирования должен сочетать в себе одну или несколько из следующих функций:

• Интеграция : Убедитесь, что ваш новый инструмент A/B-тестирования синхронизируется с программным обеспечением, которое вы уже используете, в противном случае у вас может не быть самые точные данные и результаты.
• Служба поддержки : Ничто никогда не идет идеально. Убедитесь, что за вашим инструментом A/B стоит надежная команда поддержки, чтобы вы не застряли, когда что-то пойдет не так. Иногда вам нужно будет доплатить за поддержку, поэтому спрашивайте заранее.
• Простота использования : Даже после обучения некоторые инструменты A/B-тестирования сложнее использовать, чем другие, особенно для сложных приложений. Выберите инструмент, который соответствует техническим ноу-хау вашей команды, или будьте готовы повысить квалификацию вашей команды для внедрения вашего инструмента A/B-тестирования.
• Влияние на скорость веб-сайта : Инструменты A/B-тестирования используют либо клиентские, либо серверные процессы для загрузки страниц. У каждого варианта есть недостатки, поэтому убедитесь, что выбранный вами инструмент тестирования может свести к минимуму любые неблагоприятные последствия для скорости вашего сайта.

Этапы процесса A/B-тестирования

Независимо от того, какой инструмент A/B-тестирования вы используете, A/B-тестирование требует планирования и правильных условий для повышения точности вашего теста. Чтобы помочь вам спланировать свои A/B-тесты, вам следует выполнить следующие шаги:

1. Заложите основу

Получите доступ к текущей производительности канала или канала, который вы будете тестировать, по возможности покопавшись в аналитике. Анализируйте данные, чтобы обнаружить тенденции и сделать достаточно обоснованные предположения о переменных для тестирования. Если у вас есть много переменных для тестирования, начните с самого простого теста, который имеет наибольший потенциал для получения нестандартных результатов.

Другой заголовок целевой страницы или призыв к действию легко изменить. Но изменение дизайна или перенастройка всей целевой страницы может занять много времени. Если вам нужно протестировать дизайн, заголовки и призывы к действию, начните с двух последних. Более простые тесты с высокой отдачей позволяют вам наслаждаться быстрыми победами.

2. Определите свою гипотезу

Предложите сильную гипотезу. В дополнение к аналитике вы можете создавать опросы клиентов, проводить юзабилити-тесты или использовать тепловые карты в качестве подтверждения своей гипотезы. Лучшие гипотезы имеют как минимум две из трех общих черт:

• Они подкреплены доказательствами.
• Они пытаются понять поведение клиентов.
• Они стремятся изменить поведение клиентов.

Рассмотрим эту гипотезу: « Мы увеличим количество регистраций, изменив количество полей в наших формах с 15 до 6, потому что у людей нет времени заполнять 15 полей. ” Вот как это выглядит:

• Мы будем увеличивать количество регистраций, стремясь изменить поведение клиентов .
• У людей нет времени заполнять формы — понимание поведения клиентов .
• От 15 до 6— , подкрепленное свидетельством того, что страницы сайта с меньшим количеством полей получают больше регистраций.

3. Выберите «контроль» и его «вариацию»

Контроль — это исходная версия вашей тестовой переменной, а вариация — это новая версия — «А» и «В» в A/B-тестировании. Если вам интересно, может ли изменение вашего CTA улучшить конверсию, вашим контролем будет исходная целевая страница с существующим CTA. Вариантом будет новая целевая страница с другим призывом к действию.

4. Проведите тест

Проведите A/B-тест. Избегайте типичных ошибок при настройке A/B-тестирования, таких как слишком ранняя остановка или одновременное тестирование нескольких переменных. Вы получите наилучшие результаты, отправив достаточно трафика на свои тесты. Значительная аудитория не менее 1000 человек даст статистически значимые результаты и поможет вам сделать более точные выводы.

5. Оцените результаты и внесите изменения

После того, как тесту дадут результаты не менее недели, проверьте, победит ли версия A или B. Некоторые инструменты A/B-тестирования автоматически отправляют больше трафика, пользователей или посетителей на версию-победительницу, таким образом реализуя результаты теста для вас. Для других инструментов вам придется вносить необходимые изменения вручную.

Выберите правильный инструмент A/B-тестирования для своих экспериментов

Угадать подходящий опыт, контент, рекламу, функцию продукта или призыв к действию для вашего веб-сайта, мобильных приложений и продуктов — тяжелая работа.