A/B тестирование: от теории к практике

//A/B тестирование: от теории к практике

Вы никогда не задумывались о том, почему на одних сайтах посетители быстро конвертируются в клиентов, а на других нет? И это касается сайтов, у которых аналогичная продукция или услуги, и приблизительно одинаковый ценовой диапазон. Ответ лежит на поверхности — один из ресурсов учитывает предпочтения пользователей, а второй — нет. Как это понять и воплотить в жизнь? Конечно же, с помощью A/B тестов.

Зачем нужно тестировать сайт?

Большинство владельцев интернет-ресурсов самостоятельно подходят к разработке дизайна сайта или же заказывают макеты у специалистов. При этом, они основываются на личных предпочтениях и пожеланиях. Однако, то что нравится вам, не всегда понято для ваших  пользователей.

Простое правило: если потенциальному клиенту не нравится дизайн сайта или он для него непонятен (использована слишком «кричащая» цветовая гамма, много полей в форме заказа, слишком маленький и нечитабельный шрифт, кнопка призыва к действию невзрачная или вовсе отсутствует) — он уйдет.

оформление заказа форма

Пример формы оформления заказа

Как говорил известный оратор-мотиватор Дейл Карнеги: «Лично я люблю землянику со сливками, но рыба почему-то предпочитает червяков. Вот почему, когда я иду на рыбалку, я думаю не о том, что люблю я, а о том, что любит рыба». Вам нужно думать о «червяках», а не о «клубнике со сливками».

Самим нам очень сложно понять, что мы сделали не так, ведь мы знаем, что где находится на каждой страничке сайта. Поэтому, вывод один: нужно тестировать.

A/B тестирование (или сплит-тестирование) представляет собой один из самых мощных маркетинговых инструментов, позволяющих повысить эффективность работы вашего сайта. Экспериментируя различные изменения на сайте, вы можете напрямую влиять на основные показатели результативности, среди которых:

  • конверсия;
  • показатель отказов;
  • среднее время пребывания на странице;
  • уровень вовлеченности и другие.

В чем суть проведения A/B тестов?

A/B тест предполагает сравнение контрольной группы элементов с тестовыми группами, в которых изменяется один или несколько показателей. Цель данного эксперимента заключается в том, чтобы остановить выбор на том варианте, который приведет к увеличению выбранного целевого показателя.

Пример: Расположение, размер, цвет и призыв к действию на СТА-кнопке может повлиять на число конверсий с сайта.

цвета кнопок призыва к действию

А вы какую кнопку выбирите?

Узнав лишь основы и способы проведения A/B тестов, многие начинают бездумно тестировать все подряд. В целом это не приводит ни к какому результату и все, что вы получите — это потраченное время. Поэтому, прежде, чем начать подготовку к экспериментам, необходимо ознакомиться с основными ошибками, которые допускают тестировщики.

Какие самые распространенные ошибки в проведении A/B тестирования?

Среди основных ошибок, которые часто допускают новички при проведении A/B тестов, можно указать следующие:

  1. Отсутствие гипотезы
    Если вы не выдвигаете никакую гипотезу, перед проведением эксперимента, то более чем в 90% случаев, это не приведет ни к какому результату. Образно говоря, за две недели вы потеряете 14 дней.
    Нужно соблюдать единственно правильную схему A/B тестирования с четким соблюдением последовательности:

    Гипотеза — Цель — Эксперимент — Результат

  2. Одновременное тестирование нескольких элементов
    В ходе такого эксперимента вы получите готовый результат, к примеру, конверсия увеличится. Но за счет какого изменения это произошло — вы так и не узнаете. В конечном итоге, вы либо вовсе откажетесь от проведения A/B тестов или же начнете эксперимент заново.

    Лучше вносить изменения последовательно: закончили один тест, получили результат и тестируйте следующее.

  3. Досрочное окончание теста
    Не нужно делать преждевременные выводы в течении нескольких дней (особенно, если у сайта небольшой трафик). Вы внедрите «лучший» вариант на ваш интернет-ресурс, но уже через несколько недель или месяцев убедитесь в том, что целевой показатель имеет негативную тенденцию.
    Принимайте окончательное решение только тогда, когда выборка будет значимой. Чем больше она будет, тем более достоверные результаты вы получите.

    В идеале, A/B тест должен проводиться, как минимум 2 недели и иметь 100 и более конверсий в каждом варианте посадочной страницы.

  4. Проведение экспериментов на сайтах со старым дизайном
    Не нужно терять время на незначительные эксперименты, если дизайн вашего сайта давным давно устарел и оставляет желать лучшего. Лучше немедленно приступите к его редизайну и усовершенствованию, а уж потом обращайтесь к A/B тестам. Если вам нужен новый сайт или вы хотите обновить дизайн старого — обращайтесь к нам.

    старый дизайн

    Пример сайта со старым дизайном

  5. Отказ от предварительного A/A тестирования
    Прежде, чем сравнить старый вариант с новым, необходимо убедиться в однородности выборки. Для этого нужно создать дубликат имеющейся страницы и разделить аудиторию на две половины, каждой из которых показывать свой вариант. Важно, чтобы по окончанию эксперимента конверсии на обеих страницах были максимально одинаковыми (учитывая статистическую погрешность).

    Если А/А тест показал, что у вас неоднородная выборка, то проводить дальнейшее тестирование — это заведомо потерянное время.

  6. Тестировать то, что не влияет на ключевой показатель (к примеру, конверсию). Вы не заметите никаких результатов, если ваши изменения не связаны с конверсией, что приведет к пустой трате времени.

На самом деле ошибок может быть намного больше, но мы рассмотрели основные из них. Стоит отметить, что не нужно отказываться от проведения A/B тестов, при первой же неудачи. Лучше сконцентрироваться и понять, где именно была допущена ошибка, чтобы ее исправить и двигаться дальше. Теперь можно перейти к тому, что же стоит тестировать.

Что нужно тестировать?

Есть множество вариантов того, что протестировать на сайте и среди самых популярных можно выделить:

  • призыв к действию — это касается не только текста кнопки Call To Action, но и ее месторасположения на странице, стиль и форму, тип и цвет;

    cta кнопка

    Вариант CTA-кнопки

  • заголовки — первое, на что обращают пользователи, посетившие интернет-ресурс, поэтому рекомендуем поэкспериментировать с их позиционированием, длиной и т. д., A/B тест покажет, что работает, а что нет;
  • графические элементы — посмотрите, как изменится поведение вашей целевой аудитории, если вы измените изображения (к примеру, покажите сам продукт или того, кто ним пользуется, разместите фото эксперта или вставите стоковую фотографию);
  • длину текста — измените объем размещаемого на странице текста и вы убедитесь в том, что действительно эффективно для вашего бизнеса: размещать лонгриды с большим количеством пояснений или же коротко и четко сформулировать необходимую информацию. Это позволит получить наибольшее число откликов о ваших посетителей;
  • количество строк в форме заказа или в заявке — часто на повышение конверсии влияет то, какое количество строк должны заполнять ваши потенциальные клиенты в формах (протестируйте, какие строки нужно оставить, а какие можно удалить, чтобы повысить количество заказов и заявок на сайте).

Как провести A/B тестирование?

Теперь мы знаем с чего можно начать тестирование и каких ошибок лучше избегать, поэтому можно перейти к практической части.

Если вы уже определились с гипотезой, знаете, что ваши изменения будут влиять на показатель результативности и уже поняли, что ваша целевая аудитория однородна — можно приступать к выбору сервиса.

Популярные сервисы для проведения A/B тестов

Сейчас существует большое количество сервисов, которые позволят провести A/B тесты. Они могут быть, как платными, так и бесплатными, самыми популярными среди них считаются:

  1. Google Optimize — представляет собой бесплатный инструмент, с помощью которого можно проводить эксперименты самостоятельно без сторонней помощи (его мы и выбрали для нашего примера).

    Google Optimize

    Google Optimize

  2. HubSpot — это специализированный платный сервис, который поможет вам с решением многих задач в интернет-маркетинге, в т. ч. и с проведением A/B тестирования. Кроме того, сервис интегрирован с Google Analytics. Прежде чем оплатить месячное использование сервиса, который на момент написания статьи обходится от $200, можно воспользоваться пробным периодом.

    Hubspot

    Hubspot

  3. UnBounce — также является платным инструментом и интегрируется с популярными сервисами: Google Analytics, MailChimp, Infusionsoft CRM и другими. Имеется пробный период использования — 30 дней. Далее будет сниматься оплата — от $45 в месяц.

    UnBounce

    UnBounce

  4. Visual Website Optimizer — этот инструмент обладает удобством настройки сплит теста и может учитывать даже незначительный трафик. В пробной версии сервиса есть возможность бесплатного проведения эксперимента. Месячная стоимость использования составляет $299.

    Visual Website Optimizer

    Visual Website Optimizer

Настройка экспериментов в Google Optimize

Как говорилось ранее, мы воспользовались бесплатным инструментом Google Optimize для того, чтобы поставить ряд экспериментов. С его помощью можно выполнить следующие действия:

  • скрывать, добавлять или изменять некоторые элементы вашего интернет-ресурса (текст, графические элементы, различные кнопки и т. д.);
  • сравнивать между собой посадочные страницы;
  • тестировать дизайн страниц.

Для начала вам нужно будет: установить на ресурсе код Google Analytics, Google Tag Manager, Google Optimize. Также для инструмента вам потребуется установить соответствующее расширение в браузере Google Chrome.

После того, как будет создан аккаунт, вы можете выбрать один из трех видов тестов:

  1. A/B тест — позволяет проводить эксперимент двух и более вариантов одной страницы.
  2. Мультивариантное тестирование — в тесте участвуют несколько элементов одной страницы.
  3. Редирект — дает возможность сравнения двух разных целевых страниц или двух вариантов дизайна одной и той же страницы.

Мы решили использовать мультивариантное тестирование и выделили несколько вариантов изменения элементов на странице карточки товара крупного интернет-магазина: изменение призыва к действию на CTA-конпке, изменение ее цвета и положения на странице, изменение величины шрифта для стоимости товара, а также цветовой гаммы цены и доступности продукции.

Все эти варианты сравниваются не только с первоначальным, но и между собой. Ориентируемся на конверсию заказов в каждом из вариантов. После запуска эксперимента, мы связали инструмент с Google Analytics и теперь можем отслеживать его результаты в разделе Поведение — Эксперименты:

 

эксперимент

Эксперимент

Как видим, эксперимент еще продолжается, так как лучший вариант пока не определен. Когда статистика будет более значимой, мы сможем понять, какой из вариантов приносит наибольшее число конверсий.

Примеры A/B тестов в оффлайне

Бытует мнение, что проводить A/B тесты можно только в интернете, однако, это огромное заблуждение. Просто в сети у вас больше возможностей получить быстрые и корректные результаты, но это не означает, что вы не сможете выдвигать гипотезы и проверять их, если у вас оффлайновые точки. И это доказывают известные примеры тестирования, с которыми мы и поделимся:

  1. В одном из баров решили провести эксперимент и определить, как изменится размер чаевых, оставляемых клиентом, если дополнительно со счетом оставлять жевательную резинку. После того, как были получены результаты, оказалось, что размер чаевых увеличился на 3%. На этом ребята не остановились и увеличили количество резинок до 2 шт. — прирост составил 9%. Однако, когда предложение увеличилось до 3 единиц — ничего не изменилось. Поэтому, был выбран наиболее выгодный вариант — 2 резинки к одному счету.
    жевательная резинка

    Жевательная резинка увеличила размер чаевых

    2. В ночном клубе увеличилось количество сложных ситуаций с клиентами, которые принимали большое количество алкоголя, поэтому стал вопрос о том, чтобы усилить охрану заведения. Однако, владельцем была выдвинута гипотеза, связанная с психологией человека. Он предположил, что люди менее склонны к плохому поведению, когда видят себя со стороны. Поэтому, он распорядился в одном из залов установить зеркала, чтобы клиент в любом месте себя увидеть. Результатом проведения теста стал успех, ведь количество конфликтов уменьшилось в 3 раза. Кстати, по этому же принципу оформляются отражающие стекла в кассах банков.

    зеркала в клубе

    Как зеркала уменьшили количество конфликтов

    3. Не обошлось без проведения A/B тестов и подбор цветовой гаммы в казино. Практически во всех подобных заведениях полы имеют яркую агрессивную расцветку, а столы — напротив, приятную зеленую. Это стимулирует посетителей участвовать в играх, так как смотреть на зеленую поверхность намного приятнее для глаз, нежели на ярко-красную.

    казино

    Цветовая гамма в казино увеличивает прибыль

Как видите, сплит тестирование работает не только в онлайне, но и оффлайновом бизнесе. Главное, правильно определить проблему, поставить гипотезу и знать, как просчитать результаты. На этом, я завершаю написание данной статьи. Желаю вам терпения и успехов в проведении собственных A/B тестов.

A/B тестирование: от теории к практике
5 / Оценили: 9
Чайка Оксана2018-04-20T11:42:05+00:0015.09.2017|Разное|

Отправить ответ

avatar