В маркетинге, UI/UX-дизайне и разработке продуктов безусловно важны реклама, креативы, лендинги. Но каждому бизнесу нужны «твердые» метрики и цифры — конверсия, количество заявок, доход. Именно опираясь на цифры можно оценить, насколько бизнес успешен и готов к развитию и масштабированию. Здесь и появляется A/B-тестирование: самый эффективный способ проверять идеи на реальных пользователях, чтобы затем принимать решения, опираясь на данные, а не на «интуицию». Детальнее о том, что такое A/B-тестирование, как оно проводится, особенности сплит-тестирования, зачем требуется A/B-тестирование сайта и способы анализа результатов — в статье от Tech4you.io.
Что такое A/B тестирование
A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — это маркетинговый метод, позволяющий проверять разные гипотезы относительно вариантов (например, A и B) заголовка, кнопки, цены и т.д. по определенным метрикам (конверсии, регистрации, CTR) на реальных пользователях так, чтобы получить причинно-следственные связи: что работает лучше.
Если проще: A/B-тестирование — это эксперимент, когда аудитория делится на две или более групп, каждая из которых видит «свою» версию сайта, заголовка, цены или любого другого параметра, который вы хотите протестировать.
Проведение A/B тестирования позволяет сравнивать, как реагируют пользователи на разные варианты, и что работает более эффективно. Анализ этих данных помогает увереннее строить маркетинговую стратегию, внедрять изменения и принимать бизнес-решения, опираясь на цифры, а не только на догадки и «что больше нравится».
Зачем используют A/B тестирование?
Чаще сплит-тестирование используют, чтобы поднять одну из ключевых метрик без высоких рисков.
К примеру, у вас есть вебсайт, на него приходит трафик, есть заявки. В какой-то момент вы ставите перед собой цель: повысить конверсию посадочной страницы. Ваш план: добавить баннер после 30 секунд пребывания на главной странице.
Вам кажется, что это должно сработать. Но как это проверить: подтвердить или опровергнуть? Ответ: A/B-тестирование сайта.
Также A/B-тест используется, чтобы:
- Поднимать метрику системно: конверсию, доход, CTR, средний чек и т.д.
- Отделить реальный эффект от случайности, ведь у digital «колеблется» все, а тестирование — стабильный фон.
- Зря не тратить ресурсы на слабые идеи: то, что «красиво», но не работает
- Больше узнавать свою аудиторию и улучшать опыт пользователей
- В дальнейшем более эффективно строить стратегии
Что чаще всего тестируют: сайты, дизайны страниц, креативы, формы обратной связи, кнопки, призывы к действию (CTA), скидки, виджеты, предложения о подписке, email-рассылки и т.д.
В маркетинге A/B тестирование — это своеобразный «компас», показывающий куда двигаться, а куда не стоит.
Как проводится A/B тестирование?
A/B тестирование сайта, объявления, заголовка или чего-либо другого проходит в несколько этапов. Логика такова: меняем один параметр – случайным образом распределяем пользователей – смотрим метрики, анализируем.
Теперь пошагово.
Шаг 1. Цель и формирование гипотезы
На первом этапе мы предпологаем: если на странице изменить элемент A на элемент B, то метрика X изменится.
Например, если на первом экране призыв к действию сделать более четким (вместо «Записаться» сделать «Записаться на консультацию»), то конверсия в заявку возрастет.
Особенности сплит-тестирования таковы, что лучше выбирать один элемент для тестирования за раз.
Шаг 2. Определение метрики
Определяем главную (primary) метрику, по которой именно будем анализировать «успешность» теста. Это может быть:
- Конверсия в лид
- Конверсия в покупку
- Доход на пользователя
- CTR по ключевому CTA
- LTV (жизненная ценность клиента)
- Взаимодействия и т.п.
Шаг 3. Создание версий, которые будут тестироваться
Например, для креатива: вариант A — контрольная группа: оставляем кнопку зеленого цвета, вариант B — тестовая группа: делаем кнопку красного цвета.
Шаг 4. Проведение A/B тестирования
На этом этапе важно случайно и равномерно распределить трафик: 50% пользователи попадают в группу A, 50% — в группу B.
Считается, что A/B тест оптимально должен длиться 10-14 дней.
Проверенные сервисы, чтобы провести A/B тестирование сайта: Google Analytics, Google Optimize, VWO, Optimizely, Changeagain, Convert.
Шаг 5. Анализ результатов и выводы
После проведения теста смотрим, какие результаты показал A/B тест: какая из версий показала себя лучше по целевой метрике. Достигли ли мы цели? Оправдалась ли гипотеза?
Разберем анализ поподробнее.
Анализ результатов сплит-тестирования
Анализ сплит-тестирования – это проверка трех вещей:
- Чистота данных
Нужно проверить, валидным ли был эксперимент, а именно: случайность и равномерность распределения трафика; сходство групп по ГЕО, устройствам, источникам трафика; отсутствие ботов и внутреннего трафика; стабильность треккинга для двух версий на протяжении всего времени теста.
- Реальная разница эффективности двух версий, а не случайность
Скрупулезно сравните целевую метрику в A-варианте и B-варианте: в цифрах, процентах, за конкретный период тестирования.
Особенности сплит-тестирования в том, что иногда результаты могут быть случайными. Проверьте, не могли ли повлиять на результаты сезонность, праздники, другие внешние факторы, достаточно ли было пользователей, чтобы делать выводы, есть ли статистическая значимость.
Если разница есть, спросите себя: действительно ли этот прирост имеет смысл для бизнеса или окупит разработку риски?
- Проверка на «скрытый ущерб»
Обязательно проверьте, не приносит ли более «эффективная» по главной метрике версия побочных потерь во вспомогательных (secondary) и охранных (guardrails) метриках?
К примеру, может быть так, что A/B тест показал, что при варианте B возросла конверсия в лид, но при этом значительно ухудшилось качество лидов, снизилась скорость загрузки страницы и увеличилось количество отказов. Это и есть «скрытый вред».
Важно: делать выводы и внедрение гипотез для более широкой аудитории только после анализа этих трех пунктов.
Что такое мультивариантное тестирование?
Мультивариативное тестирование (Multivariate Testing, MVT) — более сложный метод, в котором происходит тестирование одновременно нескольких элементов на странице, а также их комбинаций.
Такой подход помогает понять:
- какой элемент имеет наибольшее влияние на метрику
- какая комбинация элементов дает наилучший результат
- есть ли взаимодействие между элементами (некоторые из них в комбинации работают лучше)
К примеру, вы хотите проверить:
- Два заголовка: A1 и A2
- Две кнопки: B1 и B2
- Два изображения: C1 и C2
В таком случае вы тестируете 8 (2×2×2) комбинаций (A1B1C1, A1B1C2, …, A2B2C2). Трафик распределяется между всеми 8 вариантами, и вы сравниваете их по метрике.
MVT требует большего трафика, но позволяет быстрее найти оптимальную комбинацию, выявить «взаимодействия» элементов, выявить самый влиятельный на метрику элемент.
Лучше не проводить мультивариант тестирования, если у вас мало трафика, конверсий или нужно быстро проверить лишь одну гипотезу. В таких случаях лучше выбрать проведение A/B тестирования.
Статистически значимая выборка при A/B тестирование
Статистически значимая выборка при A/B-тестировании — это минимальное количество пользователей (или конверсий или заявок) в каждом варианте, которое необходимо, чтобы отличить реальный эффект от случайности.
Ведь если выборка маленькая, разница между вариантами A и B может быть «случайно одинаковой» или «случайно разной». Если выборка достаточна, вы можете сказать: «Вероятность, что этот результат случайный, низкий», то есть результат статистически значимый.
К примеру, для первых 100 пользователей конверсия может составлять 12%, а со следующими сотнями — снизиться до 4% и остаться на этом уровне.
Совет: вы можете вычислить нужное количество пользователей для проведения A/B тестирования с помощью специального калькулятора, например, от ABTestGuide.
Нужна консультация? Оставляйте заявку в Tech4you.io, и мы как можно скорее свяжемся с вами, чтобы помочь профессионально и объяснить все особенности сплит-тестирования, опираясь на многолетний и тысячи кейсов.