Что такое А/В тестирование и как его применять для сайта
Для новичков и владельцев сайтов
Чтобы эффективно внедрять изменения на сайте, важно провести A/B тестирование, с помощью которого вы проверите работоспособность гипотез, выдвинутых отделом маркетинга, и выберите наилучший вариант. Так вы будете располагать объективными показателями, которые с наибольшей вероятностью «выстрелят», нежели интуитивные предположения.
В чем заключается суть А/В тестирования сайта?
Простыми словами, это инструмент, который позволяет экспериментальным путем определить эффективность разных версий страниц сайта, рассылок или дизайнов. Предположим, у вас есть страница А, которую необходимо оптимизировать для последующего продвижения, дабы улучшить определенные показатели, которые значительно влияет на ранжирование. Вы создаете дубликат данной страницы под названием В, но меняете в ней какую-то часть, которая, по мнению маркетолога, позитивно повлияет на важный для вас показатель.
Далее мы переходим к сравнению обеих страниц путем тестирования среди пользователей сайта. В итоге можно с высокой точностью определить какая из страниц показывает положительные результаты и будет максимально эффективной. Работает это только при соблюдении правил проведения тестов и использования абсолютно точной статистики.
Приведем простой пример: вы владелец компании, которая готовит школьников к поступлению в университет. За последние несколько месяцев вы отметили, что количество заявок, поступающих с сайта, существенно упало. Маркетологи вполне логично пришли к выводу, что нынешний призыв к действию больше не приносит результат и его нужно доработать. После основательного мозгового штурма, общения с клиентами, вы сформировали новые призывы, осталось только определить, что из этого будет работать, а что нет, ведь то, что кажется вам гениальным, может не иметь должного эффекта среди целевой аудитории. Тут на помощь придет A/B-тестирование, которое поможет отследить количество полученных заявок и как на них отразились изменения.
Почему необходимо использовать A/B-тестирование для сайтов
Данный инструмент эффективен при оптимизации страниц ресурса, так как все проводимые работы будут основаны на объективных данных и реальных интересах пользователей, а не возможных гипотезах и личных предпочтениях. Также проведение тестов позволит:
- минимизировать финансовые риски и потери из бюджета от внедряемых изменений;
- найти разумное решение трудностей, которые испытывают пользователи, взаимодействуя с вашим ресурсом: навигация, структура, дизайн, ценность контента;
- обеспечить рост окупаемости вложений в продвижение сайта;
- уменьшить показатель отказов благодаря доработке ресурса и улучшению интерфейса.
В тестировании нет никаких ограничений, так как проверять на работоспособность вы можете любую из гипотез, которые вам кажутся эффективными. Однако чаще всего тесты используют, когда планируют изменить стилистику общения с клиентом в публикуемом контенте или продающие элементы текстов, оптимизировать дизайн страниц и протестировать различные фишки, позволяющие привлекать внимание клиентов, добавить новую графику, изменить призыв к действию и основные кнопки, поменять размещение элементов и основных блоков на сайте.
Руководство к действию: как проводить A/B-тестирование
Для проведения тестов можно использовать как платные, так и бесплатные сервисы. Самые популярные из них: Google Analytics, Google Optimize, Vwo.com, Optimizely и другие. Принцип использования данных инструментов схож, различия есть только в расширенном функционале, а чтобы тестирование сайта принесло ожидаемые результаты и не привело к ошибкам, выполняйте следующие шаги.
Поставьте цель, которую планируете достичь при помощи тестов
Например, вы отметили, что процент заявок с сайта значительно снизился и этот показатель нужно улучшать. Или вырос процент отказов по причине того, что посетители быстро покидают страницу и не доводят начатое до конца, из-за чего заказы слетают. Поставьте конкретную и измеримую цель, которую решит тестирование.
Определите основной показатель, по которому будете оценивать эффективность тестов
Это может быть любой параметр: увеличение потока заявок с сайта, повышение процента кликов по основным кнопкам, рост регистраций или заполнения форм обратной связи. Однако чаще всего оценка результатов проводится по одному важному показателю – рост доходов с продаж на сайте.
Сформулируйте гипотезы, которые помогут добиться поставленной цели
Выдвигайте предположения насчет того, какие фишки позволяют решить образовавшуюся проблему. Например, вы уверены, что конверсия падает, так как призыв к покупке на сайте недостаточно эффективен, или клиенты бросают оформление заказа на полпути из-за непонятной навигации по сайту. Сохраняйте все идеи, реализация которых, по вашему мнению, приведет к реализации поставленной цели. Также мы рекомендуем не пытаться внедрять сразу все изменения в рамках одной тест-версии, иначе будет невозможно определить, какая гипотеза реально сработала, а какая нет. Чем меньше изменений тестируется за один раз, тем проще понять эффективны ли они.
Определите, на какую аудиторию будет направлено тестирование
Это важно для того, чтобы статистическая значимость теста была достаточной для окончательного внедрения. Для расчета минимального объема выборки, которую можно будет считаться достоверной, существуют специальные калькуляторы. Если вы не наберете минимальное количество участников, результаты можно будет считать недостаточно значимыми. Также важно исключить из выборки сотрудников компании.
Определите продолжительность проведения тестов
В среднем достаточно не менее двух недель — это тот оптимальный период, который позволит набрать нужное количество тестировщиков, согласно выборке, и увидеть их реакцию на внесенные изменения в разные дни и время суток. Если затянуть с тестированием, можно столкнуться с тем, что посетители сайта очистят кеш на используемых устройствах и система воспримет их как новых пользователей, что исказит результаты эксперимента.
Обратите внимание на внешние факторы
Мы рекомендуем распределять трафик между тестируемыми версиями страниц равномерно и проводить исследования в стандартный для бизнеса период продаж. Запускать в работу тесты в момент сезонного спроса – не лучшая идея, так как проследить, что повлияло на рост продаж, изменения или спрос, будет невозможно. Также каждый бизнеса имеет свои внешние факторы, поэтому обдумайте каждый из них.
Запускайте A/B-тесты и анализируйте результаты
Проводите эксперименты в установленное время и с использованием качественной выборки – помогут в этом специальные инструменты. Если статистическая значимость высокая, то тестирование можно считать успешным и начинать внедрять те изменения, которые показали наибольшую эффективность. Через некоторое время важно проанализировать, получилось ли добиться поставленной изначально цели или тестирование не оправдало ожиданий. Если же каждый этап тестов был выполнен правильно, то вы эффект от оптимизации будет таким, как и предполагалось на начальном этапе.
Удачных экспериментов!
Подписывайся!
ВКонтакте
Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой
