A/B-тестирование

Что такое A/B-тестирования?

A/B-тестирование — это рандомизированный эксперимент с двумя различными вариантами одного и того же объекта, A и B. Задача состоит в том, чтобы сравнить, какой вариант лучше (понятие «лучше» определяется аналитиком с учетом деталей поставленной задачи).

A/B-тестирование — это полезный маркетинговый инструмент, позволяющий сравнить эффективность двух вариантов какой-либо переменной. Например, цветовая гамма дизайна сайта, заголовок рекламного объявления или размещение CTA-элементов.

Метод A/B-тестирования позволяет оценить, насколько эффективно проведена рекламная кампания. Благодаря методу можно провести сравнительный анализ двух версий рекламного объявления, одна из которых является контрольной, а другая — тестовой. Контрольная версия — это существующая рекламная кампания или ее компоненты, а тестовая версия — модифицированная версия кампании или ее компонентов с определенными изменениями.

Кому нужно A/B-тестирование?

• Специалисты по продажам могут тестировать изменения в ценовых моделях для увеличения дохода или оптимизировать часть воронки продаж для того, чтобы увеличить конверсию.
• Маркетологам метод помогает тестировать изображения, призывы к действию и практически любые другие элементы маркетинговой или рекламной кампании для повышения эффективности.
• Разработчики продуктов могут тестировать дизайнерские решения (например, цвет кнопок оформления заказа) и использовать полученные результаты для определения удобства использования новых функций перед их внедрением.

Зачем проводить A/B-тестирование?

• Снижение риска и быстрое разоблачение неудачи в тестовом режиме, а не в реальности. То есть метод позволяет определить влияние той или иной функции, компонента или другого внедряемого изменения на аудиторию, прежде чем распространять их на всех пользователей;
• Получение необходимых знаний о том, что работает, и что не работает. Статистические реальные данные в настоящем времени могут ускорить принятие решений о внесении изменений в продукт. Также можно учиться, экспериментируя, чтобы увидеть, какие идеи работают лучше всего;
• Введение изменений в настоящем времени. Возможность удаленно обновлять приложения и проводить эксперименты в режиме реального времени позволяет быстро запускать внедряемые изменения.
• Оптимизация конверсии. Благодаря A/B-тестированию можно протестировать различные компоненты дизайна, текста, верстки и сайта, чтобы выяснить, как то или иное изменение воздействует на поведение потребителей и увеличивает конверсию.
• Повышение эффективности рекламных мероприятий. A/B-тестирование помогает проанализировать и дать оценку о конкретных изменениях, которые дали наилучший результат. То есть позволяет оценить: какие изменения следует оставить, а какие оптимизировать.
• Принятие обоснованных решений на основе данных. A/B-тестирование помогает дать объективные показатели и понять поведение пользователей и их предпочтения, что дает возможность принять решения, основанные на конкретных фактах, а не на необоснованной интуиции.
• Улучшение пользовательского опыта. A/B-тестирование позволяет определить и оптимизировать уязвимые места в пользовательском опыте. Тест разных вариантов пользовательского интерфейса и функций сайта помогает создать для пользователя более удобную среду.
• Экономия времени и ресурсов. Метод позволяет проводить глубокие исследования и тестирование на небольшой группе пользователей, что экономит время и ресурсы организации. Этот подход помогает устранить негативные изменения до их полномасштабного внедрения.

Как провести A/B-тестирование?

Методика A/B-тестирование включает следующие этапы:

1. Определение цели
2. Определение изменений в продукте и определение метрик, которые будут сравниваться в конце.
3. Разработка гипотезы: во многих случаях гипотеза заключается в том, что изменение не повлияет на показатель.
4. Подготовка эксперимента и запуск. Необходимо разделить пользователей на две независимые группы с одинаковыми важными для организации показателями и показать одной группе вариант А продукта, а другой — вариант Б.
5. Анализ результатов. С помощью статистических тестов (или собственных тестов, в зависимости от метрик) сравниваются выбранные метрики в этих двух группах и делаются выводы.

Нет времени решать самому?

Наши эксперты помогут!

Контрольная

| от 300 ₽ |

Реферат

| от 500 ₽ |

Курсовая

| от 1 000 ₽ |

Нужна помощь

Что проверяют с помощью A/B-тестирования?

• Заголовки и тексты. Позволяет найти более привлекательные и интересные тексты организации. Организация может тестировать различные варианты заголовков и текстов на различных страницах сайта.
• Дизайн и верстка. В дизайне можно изменить различные компоненты: цветовые схемы, кнопки навигации и их расположение, — все это может существенно повлиять на привлекательность сайта в целом для пользователя.
• Кнопки призыва к действию (CTA). Помогает найти более привлекательные CTA-кнопки, побуждающие пользователя к действию. Можно сравнить размер, расположение, цвет и другие элементы на странице, чтобы оптимизировать коэффициент конверсии.
• Формы и поля ввода. Помогает определить наиболее удобные формы и поля ввода. Изменяя формат, порядок полей, добавляя или удаляя обязательные поля. Благодаря этому можно увеличить конверсию на страницах регистрации и оформления заказов.
• Визуальные элементы. Помогает тестировать визуальные элементы, например, изображения, картинки, фото. Таким образом, можно выяснить, какие визуальные элементы наиболее привлекательны и оказывают эмоциональное воздействие на целевую аудиторию.

Ошибки при проведении A/B-тестирования

Проблема №1. Замедление скорости отображения сайта. Это может негативно сказаться на SEO и общем уровне конверсии. Так, средняя задержка загрузки страницы на одну секунду приводит к снижению количества просмотров страниц на 11% и конверсий на 7%.

Совет: проведите A/A-тест. Перед проведением A/B-тестирования проведите A/A-тест на своем инструменте, чтобы убедиться, что его поведение не влияет на скорость загрузки и производительность вашего сайта. A/A-тест очень похож на A/B-тестирование.

Проблема № 2. Прекращение тестирования при появлении первых значительных результатов. Многие инструменты подталкивают пользователей к этой ошибке, включая кнопку «остановить тест» сразу при появлении первого статистически значимого результата.

Совет: придерживаться заданного размера выборки. Дисциплина – ключ к успеху в борьбе с ложноположительными результатами. Размер выборки – это строгие рамки, которых нужно придерживаться, чтобы побороть желание преждевременно останавливать тестирование (не важно, как заманчиво выглядят выдаваемые результаты).

Проблема № 3: Фокусировка только на конверсии. При проведении A/B-тестирования легко сосредоточить все внимание только на конверсии и совершенно упустить из виду другие перспективные результаты.

Совет: проверяйте гипотезу. Перед проведением A/B-тестирования необходимо разработать гипотезу, которую необходимо подтвердить или опровергнуть.

Проблема № 4. Тестируются только небольшие изменения.

Совет: Регулярное радикальное тестирование. Прежде чем приступать к радикальным испытаниям, стоит задуматься о последствиях. Во-первых, они более трудоемки, чем A/B-тестирование. Радикальные тесты требуют много времени на переделку.