Что такое A/B тестирование или сплит тестирование?

A/B тестирование, также иногда называемое сплит-тестированием — это одновременный показ двух вариантов одной и той же веб-страницы разным сегментам посетителей сайта. А после сравнения того, какой вариант вызывает больше конверсий.

В онлайн-мире количество пользователей на вашем веб-сайте приравнивается числу возможностей, которые вы получаете для расширения собственного бизнеса.

Привлекая новых клиентов и выстраивая лояльные отношения с уже существующими клиентами. И построенная воронка конверсии решает, получит ли ваш сайт хороший трафик и сможет ли он привлечь больше посетителей.

Компании призывают клиентов к совершению действий на странице (также называемые конверсией). Скорость, с которой сайт может управлять этим процессом, называется его «коэффициентом конверсии». Чем более оптимизирована ваша воронка, тем выше коэффициент конверсии. И одним из наиболее важных способов оптимизации воронки вашего сайта в цифровом маркетинге является A/B-тестирование.

Как правило, в A/B-тестировании выигрывает вариант, который дает более высокие конверсии, и этот вариант может помочь вам оптимизировать свой сайт для достижения лучших результатов. Метрики для конверсии уникальны для каждого сайта.

Для электронной коммерции это может быть продажа продуктов, а для B2B — генерация квалифицированных клиентов. A/B-тестирование один из компонентов процесса оптимизации коэффициента конверсии (CRO), с помощью которого вы можете собирать как качественные, так и количественные данные о пользователях. А после использовать их для понимания ваших потенциальных клиентов и оптимизации своей воронки конверсии на основе этих данных.

Почему необходимо A/B тестирование?

Если предприятия B2B сегодня недовольны всеми неквалифицированными потенциальными клиентами, которых они получают в месяц. Магазины электронной коммерции борются с высокой частотой отказа от покупок. Между тем, СМИ и издательства также имеют дело с низкой вовлеченностью зрителей.

Давайте посмотрим, почему вы должны провести A/B-тестирование для решения всех этих проблем:

Решение болей для посетителей.

Посетители на ваш сайт пришел для достижения конкретной цели, которую они преследуют. Это может быть, желание понять больше о вашем продукте или услуге, купить продукт, прочитать/узнать больше о конкретной теме или просто просмотреть.

Независимо от цели пользователя, они могут столкнуться с некоторыми общими трудностями при достижении своей цели. Это может быть сбивающая с толку копия или неудобно расположенные кнопки, такие ​​как «купить сейчас», запросить демонстрацию и т. д. Неспособность достичь желаемого результата приводит к неудаче.

Чтобы решить эту проблему используйте данные, собранные с помощью инструментов анализа поведения посетителей, таких как тепловые карты, Google Analytics и опросы веб-сайтов, чтобы решить болевые точки ваших посетителей. Это относится ко всем предприятиям, будь то электронная коммерция, путешествия, SaaS, образование, средства массовой информации и издательская деятельность.

Получите лучшую окупаемость от существующего трафика.

Как понимают большинство маркетологов, стоимость приобретения любого качественного трафика может быть огромной. A/B-тестирование позволяет максимально эффективно использовать существующий трафик и помогает повысить конверсию без затрат на приобретение нового трафика. A / B-тестирование может дать вам высокую рентабельность инвестиций, так как иногда даже самые незначительные изменения могут привести к значительному увеличению конверсии.

Снижение отказов.

Одним из наиболее важных показателей, которые необходимо отслеживать для оценки эффективности вашего веб-сайта, является уровень отказов. Может быть много причин высокого показателя отказов вашего сайта, таких как большое количество вариантов, несоответствие ожиданий и так далее.

Поскольку разные веб-сайты служат разным целям и обслуживают разные аудитории, не существует надежного способа фиксировать показатель отказов.

Один из способов сделать это — A/B-тестирование. С ним можно протестировать несколько вариантов элемента вашего сайта, пока не найдете наилучшую возможную версию. Это улучшает пользовательский опыт. Заставляет посетителей тратить больше времени на ваш сайт и снижает показатель отказов.

Вносите изменения с низким уровнем риска.

Внесите незначительные, постепенные изменения в вашу веб-страницу с помощью A/B-тестирования, вместо того, чтобы перепроектировать всю страницу. Это поможет избежать рисков с вашим текущим коэффициентом конверсии.

A/B-тестирование позволяет вам максимально эффективно использовать ресурсы с минимальными изменениями, что приводит к увеличению рентабельности инвестиций. Примером этого могут быть изменения в описании продукта.

Выполните A/B тест, когда планируете удалить или обновить описания вашего продукта. Вы не знаете, как ваши посетители отреагируют на это изменение. A/B-тестирование позволит провести анализ будущего результата.

Другим примером модификации с низким риском может быть введение новой функции изменения. Прежде чем вводить новую функцию, стоит провести ее запуск в виде A/B-теста в копии веб-страницы. В итоге удастся сделать полученный результат намного более предсказуемым.

Это может быть полезно, если изменения влияют на данные клиента или воронку покупок. Изменения без тестирования могут и не окупиться. Тестирование, а затем внесение изменений, поможет достигнуть определенного результата.

Достигните значимые статические улучшения.

Поскольку A/B-тестирование полностью основано на данных и не имеет места для догадок, интуиции или инстинктов, вы можете легко определить «победителя» и «проигравшего» на основе статистически значимых улучшений показателей, таких как время, потраченное на страница, количество демонстрационных запросов, показатель отказа от корзины, рейтинг кликов и т. д.

Выгодный редизайн веб-сайта.

Редизайн может варьироваться от незначительных изменений: текста или цветовой настройки CTA до конкретных веб-страниц и до полной модернизации сайта. Решение о внедрении одной или другой версии всегда должно основываться на A/B-тестировании.

Не прекращайте тестирование с окончательным дизайном. По мере появления новой версии протестируйте другие элементы своей веб-страницы, чтобы убедиться, что наиболее интересная версия предоставляется посетителям.

Как провести A/B тест?

A/B-тестирование — это систематический метод выяснить, позволяющий определить что работает, а что нет в любой маркетинговой кампании. Большинство маркетинговых стратегий направлены на увеличение трафика. Но по мере того, как получение трафика становится все более сложным и дорогостоящим. Первостепенной задачей будет предложить наилучший интерфейс пользователям, которые заходят на ваш сайт.

Это поможет им достичь своих целей и позволит им конвертировать наиболее быстрым и эффективным способом. A/B-тестирование в маркетинге позволяет максимально эффективно использовать существующий трафик.

Структурированная программа A/B-тестирования может сделать маркетинговые усилия более прибыльными, выявляя наиболее важные проблемные области, требующие оптимизации. Оно теперь переходит от самостоятельной деятельности, которая проводится единоразово, к более структурированной и непрерывной деятельности, которая всегда должна выполняться посредством четко определенного процесса CRO.

В общих чертах, тестирование включает в себя следующие этапы:

Шаг 1: Исследования.

Перед составлением плана A/B-тестирования необходимо провести тщательное исследование того, как в настоящее время работает веб-сайт. Вам придется собирать данные обо всем. А именно сколько пользователей заходит на сайт, какие страницы привлекают больше всего трафика, каковы различные цели конверсии различных страниц и т. д.

Используемые здесь инструменты могут включать инструменты для количественной аналитики веб-сайтов, такие как Google Analytics, Omniture, Mixpanel и прочие. Они помогут определить наиболее посещаемые страницы, страницы с наибольшим количеством затраченного времени или с самым высоким показателем отказов.

Например, вы можете начать с короткого списка страниц с наибольшим доходным потенциалом или наибольшим ежедневным трафиком. После этого вы можете глубже погрузиться в качественные аспекты этого трафика.

Инструменты Heatmap — это ведущая технология, используемая для определения того, на что пользователи тратят больше всего времени. Полученные данные помогут выявить проблемные области на вашем веб-сайте.

Еще одним популярным инструментом для более глубоких исследований считаются опросы пользователей веб-сайтов. Они могут выступать в качестве прямого канала между вашей командой веб-сайта и конечным пользователем. Часто позволяют выявить проблемы, которые могут быть упущены в совокупных данных.

Дополнительную качественную информацию можно получить из инструментов записи сеансов, которые собирают данные о поведении посетителей. Это помогает в выявлении пробелов в пути пользователя. На самом деле, инструменты записи сеансов в сочетании с опросами анализа форм могут раскрыть почему пользователи не заполняют вашу форму.

Порой это связано с тем, что некоторые поля запрашивают личную информации. Пользователей, к примеру, могут отказываться от заполнения из-за слишком больших форм.

Как мы видим, как количественные, так и качественные исследования могут помочь нам подготовиться к следующему этапу процесса, который будет состоять в том, чтобы сделать действенные наблюдения для следующих этапов.

Шаг 2. Соблюдайте и формулируйте гипотезу.

Станьте ближе к целям своего бизнеса. Регистрируйте результаты наблюдений и создавайте гипотезы, основанные на данных, направленных на повышение конверсии. Без них ваша тестовая кампания будет бессмыслена.

Качественные и количественные инструменты исследования могут помочь только в сборе данных о поведении посетителей. Теперь вы несете ответственность за анализ и анализ этих данных. Лучший способ использовать каждый бит собранных данных — это проанализировать их, провести тщательные наблюдения за ними. Затем нарисовать веб-сайт, а также информацию для пользователей, чтобы сформулировать гипотезы на основе данных.

Когда у вас есть готовая гипотеза, проверьте ее по различным параметрам, таким как степень уверенности в ее победе, ее влияние на макроэкономические цели, простота ее настройки и так далее.

Шаг 3. Создание вариантов.

Следующим шагом в вашей программе тестирования должно быть создание варианта, основанного на полученной информации и A/B-тестировании. В данном случае вариант представляет собой другую версию с внедренными в нее изменениями, которые необходимо протестировать.

Вы можете протестировать несколько вариантов, чтобы увидеть, какой из них работает лучше всего. Создайте новую версию, основанную на ваших исследованиях о том, что может работать с точки зрения UX. Например, достаточно людей, не заполняющих формы? В вашей форме слишком много полей? Требуется ли личная информация? Возможно, вы можете попробовать вариант с более короткой формой или другой вариант, пропустив поля, которые запрашивают личную информацию.

Шаг 4: Запустите тестирование.

Прежде чем перейти к этому шагу, сначала нужно выяснить, сколько существует типов тестирования и когда использовать какой метод. A/B-тестирование, многовариантное тестирование, Split URL-тестирование и многостраничное тестирование — это 4 различных типа тестирования. Мы уже обсуждали первый вид, а именно A/B-тестирование. Давайте теперь перейдем к другим типам тестирования.

Тестирование Split URL.

Многие люди путают Тестирование Split URL с A/B-тестированием, но они принципиально отличаются. Split URL Testing — это тестирование нескольких версий вашей веб-страницы, размещенной на разных URL-адресах. Трафик вашего сайта распределяется между контролем и вариациями, и каждый из их коэффициентов конверсии измеряется, чтобы определить выигрышную версию. Основное различие между тестом Split URL и A/B-тестом заключается в том, что в случае теста Split варианты размещаются на разных URL-адресах.

A/B-тестирование предпочтительнее, когда требуются только изменения внешнего интерфейса. Тестирование Split URL-адресов используется, когда необходимы значительные изменения дизайна, и вы не хотите трогать существующий дизайн веб-сайта.

Создание теста Split URL в целом состоит из следующих этапов:

• Настройка страниц для теста Split URL.
• Добавление целей конверсии и оценка продолжительности теста.
• Завершение теста.
• Предварительный просмотр и запуск теста.

Многомерное тестирование (MVT).

Многофакторный тест помогает определить, какой элемент веб-страницы оказывает наибольшее влияние на коэффициент конверсии. Это сложнее, чем A/B-тестирование. Лучше всего подходит для опытных маркетологов.

Например, вы решаете протестировать две версии каждого изображения героя и цвета кнопки на веб-странице. Используя MVT, вы можете создать один вариант для изображения героя и один для цвета кнопки.

Чтобы протестировать все версии, создайте комбинации всех вариантов, как показано здесь:

После запуска многомерного теста для всех комбинаций вы можете использовать полученные данные, чтобы определить, какая комбинация больше всего влияет на коэффициент конверсии вашей страницы, и использовать эту комбинацию.

Многостраничное тестирование.

Многостраничное тестирование — это форма эксперимента, в которой вы можете тестировать изменения отдельных элементов на нескольких страницах. Есть два способа сделать многостраничное тестирование.

Во-первых, вы можете либо взять все страницы своей воронки продаж и создать новые версии каждой, что делает вашу воронку продаж претендентом, а затем протестировать ее на предмет контроля. Это называется воронкообразным многостраничным тестированием. И, во-вторых, вы можете проверить, как влияет добавление или удаление повторяющихся элементов, таких как значки безопасности, отзывы и прочее влияет на преобразования во всей последовательности.

Это называется классическим или обычным многостраничным тестированием. В дополнение к только что рассмотренным 4 типам, есть также два различных статистических подхода к тестированию: Frequentist и Bayesian.

Частотный подход вероятности определяет вероятность действия в конкретный период времени. Применительно к A/B-тестирования можно увидеть, что любому, кто использует частотный подход, потребуется больше данных (функция большего количества протестированных посетителей и более длительных периодов), чтобы прийти к правильным выводам.

Согласно подходу Frequentist, важно определить продолжительность вашего A/B теста на основе размера выборки, чтобы получить правильные выводы теста. Следовательно к этому подходу требуется больше внимания уделить деталям каждого запущенного теста. Потому как для одного и того же набора посетителей вы будете вынуждены запускать более длительные тесты по сравнению с Bayesian подходом.

К каждому тесту нужно относиться с особой тщательностью. Потому как есть возможность провести только несколько исследований за определенный период времени.

В отличие от Bayesian статистики, она менее интуитивна и часто оказывается трудной для понимания. С другой стороны, байесовская статистика — это теория, основанная на интерпретации вероятности, где вероятность выражается в виде степени веры в событие. Проще говоря, чем больше вы знаете о событии, тем лучше и быстрее вы можете предсказать конечные результаты.

Bayesian подход обеспечивает действенные результаты почти на 50% быстрее по сравнению с раннее представленным частых исследований. Основное внимание в процессе исследования уделяется статистической значимости. В любой момент, при условии, что у вас есть достаточно данных, байесовский подход сообщает вам вероятность изменения А с более низким коэффициентом конверсии.

Он не имеет определенного временного ограничения и не требует от вас глубоких знаний статистики. Проще говоря, байесовский подход сродни тому, как мы подходим к вещам в повседневной жизни. Например, вы потеряли свой мобильный телефон в своем доме. Ввы будете использовать только трекер GPS, чтобы отслеживать его и только проверять область, на которую указывает трекер.

Будучи байесовцем, вы будете не только использовать GPS-трекер, но и проверять все места в доме, где ранее вы нашли телефон. В первом случае событие считается фиксированным значением, а во втором все прошлые и будущие знания используются для определения местоположения телефона.

Чтобы получить более четкое представление об этих двух аспектах, взгляните на приведенное сравнение. После того, как вы остановились на одном из этих типов и подходов, основанных на потребностях вашего веб-сайта и бизнес-целях, начните тестирование и подождите указанное время для достижение статистически значимых результатов.

Помните одну вещь — независимо от того, какой метод вы выберете, ваш метод тестирования и статистическая точность будут определять конечные результаты.

Время и продолжительность теста должны быть точными. Рассчитайте продолжительность теста с учетом ваших средних ежедневных и ежемесячных посетителей, предполагаемого существующего коэффициента конверсии, минимального ожидаемого улучшения коэффициента конверсии, количества вариантов (включая контроль), процента посетителей, включенных в тест, и так далее.

Шаг 5. Анализ результатов и развертывание.

Несмотря на то, что это последний шаг, на котором вы найдете выиграшное решение для своей кампании, анализ результатов чрезвычайно важен. Поскольку A/B-тестирование требует непрерывного сбора и анализа данных, именно на этом этапе разворачивается весь ваш путь.

Как только ваш тест завершится, выполните анализ результатов теста, учитывая такие показатели, как процентное увеличение, уровень достоверности, прямое и косвенное влияние на другие показатели и т. д. После рассмотрения этих чисел, если тест пройден успешно, разверните выигрышный вариант.

Если тест остается неокончательным, извлеките из него информацию и примените его в последующих тестах. A/B-тестирование позволяет вам систематически прорабатывать каждую часть вашего веб-сайта для улучшения конверсии.

Что можно проверить A/B тестированием?

Воронка конверсии вашего сайта определяет судьбу вашего бизнеса. Поэтому каждый фрагмент контента, который попадает к вашим пользователям через сайт, должен быть максимально оптимизирован. Это особенно важно для элементов, которые могут влиять на поведение посетителей и коэффициент конверсии.

При проведении программы оптимизации должны быть проверены следующие ключевые элементы.

Заголовки и подзаголовки.

Ваш заголовок — это первое, что посетители видят на странице. И он определяет, пойдет ли посетитель дальше по вашей воронке конверсии. Вот почему стоит быть крайне осторожным с контентом вашего сайта, стилем написания и форматированием.

Убедитесь, что ваш заголовок привлекает внимание посетителей, как только они попадают на ваш сайт. Он должен четко говорит о вашем продукте или услуге, раскрывать их преимущества. Попробуйте в A/B тестирование различные шрифты, размеры, контент страниц.

Контент.

В текста вашего сайта должно быть четко указано, что получает посетитель — что его ждет. Хорошо написанный заголовок и текст могут повысить шансы сделать из сайта конверсионный магнит. При написании контента для вашей страницы, имейте в виду эти два параметра:

• Стиль письма: используйте правильную тональность в зависимости от целевой аудитории. Ваш текст должен быть адресован непосредственно конечному пользователю и отвечать на все его вопрос. Он обязательно включает в себя ключевые фразы, которые улучшают удобство использования, и стилистических элементов, подчеркивающие важные моменты.
• Форматирование: используйте соответствующие заголовки и подзаголовки, разбейте статью на небольшие и простые абзацы и отформатируйте ее для скиммеров, используя маркеры или списки.

Дизайн и макет.

Поскольку все кажется таким важным, бывает трудно найти важные элементы для своего веб-сайта. С A/B-тестированием эту проблему можно решить раз и навсегда. Например, в качестве магазина электронной коммерции страница вашего продукта чрезвычайно важна с точки зрения конверсии. Одно можно сказать наверняка, что с технологическим прогрессом на его нынешнем этапе клиенты хотели бы видеть все в высоком разрешении, прежде чем покупать его.

Следовательно, страница должна быть максимально оптимизированной с точки зрения дизайна и макета. Наряду с контентом, дизайном и макетом страницы большую роль играют изображения (изображения продуктов, изображения предложений и т. д.) и видеоролики (видеоролики о продуктах, демонстрационные видеоролики, рекламные объявления и т. д.). Страница вашего продукта должна отвечать на все вопросы ваших пользователей, не путая их и не запутываясь.

• Предоставьте четкую информацию: на основе продуктов, которые вы продаете, найдите творческие способы предоставить весь необходимый контент и точные описания продуктов, чтобы потенциальные покупатели не были перегружены неорганизованной информацией. Напишите четкие описания и предоставьте заметные таблицы размеров, варианты цвета и прочее.
• Выделите отзывы клиентов: добавьте хорошие и плохие отзывы о ваших продуктах. Отрицательные отзывы повышают доверие к вашему магазину.
• Пишите простой контент: старайтесь не путать потенциальных покупателей со сложным языком в стремлении украсить ваш контент. Сделайте его простым и увлекательнеым.
• Создайте ощущение срочности: добавьте теги, такие как «только 2 осталось на складе», обратные отсчеты, «предложение заканчивается через 2 часа 15 минут», или выделите эксклюзивные скидки и праздничные предложения, чтобы подтолкнуть потенциального покупателя к покупке.

Простой и удобный дизайн для главной и целевой страниц. Используйте A/B-тестирование, чтобы найти наиболее оптимизированную версию для них. Протестируйте множество вариантов, таких как добавление большого количества пустого пространства и изображений высокой четкости, показ видео продукции вместо изображений или тестирование различных макетов.

Чем меньше загромождена ваша главная и целевые страницы, тем больше вероятность того, что посетители смогут легко и быстро найти то, что ищут.

Навигация.

Еще один элемент вашего сайта, который вы можете оптимизировать с помощью A/B-тестирования, — это навигация сайта. Убедитесь, что у вас есть четкая структура вашего сайта. Определите, как разные страницы связаны друг с другом и взаимодействуют в рамках этой структуры.

Навигация вашего сайта начинается с главной страницы. Домашняя страница — это родительская страница, с которой появляются все остальные страницы и которая связывает все страницы. Убедитесь, что ваша структура такова, что посетители легко находят то, что ищут, и не теряются из-за нарушения навигации.

Каждый клик должен направлять посетителей на нужную страницу. Вот некоторые идеи, которые могут помочь вам перейти к вашей игре навигации:

• Соответствуйте ожиданиям посетителей, разместив панель навигации в стандартных местах, таких как горизонтальная навигация вверху и вертикальная внизу слева, чтобы сделать ваш сайт удобным в использовании.
• Сделайте навигацию своего веб-сайта предсказуемой, сохраняя контент с аналогичной тематикой в ​​одном и том же сегменте или в связанных разделах, чтобы снизить когнитивную нагрузку вашего посетителя. Например, в качестве магазина электронной коммерции вы можете продавать различные наушники. Некоторые из них могут быть проводными, в то время как другие могут быть беспроводными или наушниками. Упакуйте их таким образом, чтобы, когда посетитель искал наушники, он находил все эти разновидности в одном месте.
• Создайте гибкую, простую навигацию веб-сайта, сохраняя простоту, предсказуемость и соответствующую ожиданиям посетителей. Это поможет не только увеличить уровень конверсии, но и создать положительное впечатление у клиентов, заставляющее посетителей возвращаться на ваш сайт.

Формы.

Формы — это средства, с помощью которых потенциальные клиенты связываются с вами. Они становятся еще более важными, если являются частью вашей воронки покупки. Точно так же, как нет двух одинаковых веб-сайтов, нет двух одинаковых форм для разных аудиторий.

В то время как для некоторых предприятий может работать небольшая комплексная форма, для других компаний длинные формы могут творить чудеса со стороны привлечения аудитории. Вы можете выяснить, какой стиль подходит для вашей аудитории. Лучше всего определить это можно, используя инструменты исследования, такие как анализ формы. Так удастся определить проблемную область в вашей форме и работать над ее оптимизацией.

CTA (призыв к действию).

CTA — это место, где происходят все реальные действия — независимо от того, завершают ли посетители свои покупки и переходят ли к форме регистрации или нет, и другие действия, которые напрямую влияют на коэффициент конверсии.

Социальное доказательство.

Социальное доказательство может принимать форму рекомендаций и отзывов от экспертов в определенных областях, от знаменитостей и самих клиентов, или может представлять собой отзывы, упоминания в средствах массовой информации, награды и значки, сертификаты и так далее. Наличие этих доказательств подтверждает правильность утверждений вашего сайта.

A/B-тестирование может помочь вам определить, является ли добавление социального доказательства хорошей идеей. Какие виды хорошо работают и их следует добавить.

Какие ошибки следует избегать при A/B-тестировании?

Ошибка № 1: не планирование вашей карты оптимизации.

• Недопустимая гипотеза: в A/B-тестировании перед проведением теста формулируется гипотеза. Все последующие шаги зависят от этого: что должно быть изменено, почему оно должно быть изменено, каков ожидаемый результат и так далее. Если вы начнете с неверной гипотезы, вероятность успешного прохождения теста уменьшается.
• Перенимать опыт других: конечно, кто-то еще изменил их регистрацию и увидел 30%-ное повышение конверсий. Но это результат их испытаний, основанный на их трафике, их гипотезе и их целях. Вот почему вы не должны размещать на своем веб-сайте результаты других тестов. Нет двух одинаковых веб-сайтов — то, что сработало для них, может не сработать для вас. Их трафик будет отличаться; их целевая аудитория может отличаться; их метод оптимизации мог отличаться от вашего, и так далее.

Ошибка № 2: Тестирование слишком большого количества элементов вместе.

Отраслевые эксперты предостерегают от одновременного проведения слишком большого количества испытаний. Совместное тестирование слишком большого количества элементов затрудняет определение того, какой элемент больше всего повлиял на успех или неудачу теста. Помимо этого, чем больше элементов проверено, тем больше трафика должно быть на этой странице, чтобы оправдать статистически значимое тестирование. Таким образом, расстановка приоритетов тестов необходима для успешного A/B-тестирования.

Ошибка № 3: Игнорирование статистической значимости.

Если интуитивные ощущения или личные мнения используются для формирования гипотезы или когда вы устанавливаете цели теста А/В, то скорее всего, он потерпит неудачу. Независимо от всего, пройден ли тест успешно или нет. Вы должны позволить ему пройти весь курс, чтобы он достиг своей статистической значимости. По этой причине результаты теста, неважно хорошие или плохие, дадут вам ценную информацию и помогут вам лучше спланировать предстоящий тест.

Ошибка № 4: Использование несбалансированного трафика.

Компании часто заканчивают тестированием несбалансированного трафика. A/B-тестирование должно проводиться с соответствующим трафиком, чтобы получить значительные результаты. Использование меньшего или большего показателя, чем требуется для тестирования, увеличивает вероятность провала вашей кампании или получения неубедительных результатов.

Ошибка № 5: Проверка на неправильную продолжительность.

Исходя из вашего трафика и целей, запустите A/B-тесты в течение определенного периода времени, чтобы он достиг статистической значимости. Выполнение теста в течение слишком длительного или слишком короткого периода может привести к сбою теста или получению незначительных результатов.

Одна версия вашего веб-сайта может выигрывать в течение первых нескольких дней после начала теста. Но это не означает, что вы должны отменить ее раньше времени и объявить победителя. Слишком длительное проведение кампании также является распространенной ошибкой бизнеса. Продолжительность выполнения теста зависит от различных факторов, таких как существующий трафик, коэффициент конверсии, ожидаемое улучшение и т. д.

Ошибка № 6: несоблюдение итеративного процесса.

A/B-тестирование — это итеративный процесс, каждый из которых основан на результатах предыдущих тестов. Компании отказываются от A/B-тестирования после провала первого теста. Но чтобы повысить шансы вашего следующего теста на успех, вы должны получить представление о последних тестах при планировании и развертывании следующего теста.

Это повышает вероятность вашего теста, добиваясь статистически значимых результатов. Кроме того, не прекращайте тестирование после успешного итога. Повторно тестируйте каждый элемент, чтобы создать его наиболее оптимизированную версию, даже если они являются продуктом успешной кампании.

Ошибка № 7: не учитывать внешние факторы.

Тесты должны проводиться в сопоставимые периоды для получения значимых результатов. Неправильно сравнивать трафик веб-сайта в дни, когда он получает самый высокий трафик, со днями, когда он наблюдает самый низкий трафик из-за внешних факторов, таких как продажи, праздники и так далее. Поскольку здесь не делается сравнение между лайками, шансы прийти к незначительному выводу возрастают. Используйте калькулятор значимости A/B теста VWO, чтобы узнать, были ли результаты значительными или нет.

Ошибка № 8: Использование неправильных инструментов.

С ростом популярности A/B-тестирования появилось множество недорогих инструментов. Не все эти инструменты одинаково хороши. Некоторые инструменты резко замедляют работу вашего сайта, в то время как другие не тесно связаны с необходимыми качественными инструментами ( тепловые карты , записи сеансов и т. д.), что приводит к ухудшению качества данных. A / B-тестирование с такими неисправными инструментами может поставить под угрозу успех вашего теста с самого начала.

Каковы проблемы A/B тестирования?

ROI от A/B тестирования может быть огромным и положительным. Это поможет направить маркетинговые усилия на наиболее ценные элементы, точно указав проблемные области. Но время от времени, как маркетолог, вы можете столкнуться с некоторыми трудностями при принятии решения о проведении A / B-тестирования. Шесть основных проблем заключаются в следующем:

Задача № 1: Решить, что тестировать.

Горькая реальность, которую теперь осознают маркетологи, заключается в том, что не все небольшие изменения, которые легко внедрить, всегда являются лучшими, когда вы рассматриваете свои бизнес-цели и часто не оказываются значительными. То же самое касается сложных испытаний. Это где данные сайта и данные анализа посетителей вступают в игру. Эти данные помогают вам преодолеть проблему «не зная, что тестировать» из своего бесконечного отставания, обычно указывая на элементы, которые могут оказать наибольшее влияние на коэффициент конверсии, или направляя вас на страницы с самым высоким трафиком.

Задача № 2: формулировка гипотез.

В большом резонансе с первым вызовом стоит второй вызов: сформулировать гипотезу. Если вы проводите тестирование без надлежащих данных, вы можете потерять свой бизнес. С помощью данных, собранных на первом этапе (т. е. Исследования) A/B-тестирования, вам необходимо выяснить, в чем заключаются проблемы с вашим сайтом, и выдвинуть гипотезу.

Задача № 3: фиксирование размера выборки.

Мы часто совершаем ошибку, называя окончательные результаты слишком быстро. Чаще всего мы получаем быстрые результаты. Как маркетологи, мы должны узнать о размерах выборки, в частности, о том, насколько большой размер нашей тестируемой выборки должен основываться на трафике нашей веб-страницы.

Задача № 4: Анализ результатов теста.

С A/B-тестированием вы будете свидетелями успеха и неудач на каждом этапе. Эта проблема, однако, относится как к успешным, так и к неудачным тестам:

• Успешные кампании. Хорошо, что вы выполнили два теста, и оба из них были успешными в получении статистически значимых результатов. Что дальше? Да, развертывание победителя, но что после этого? То, что маркетологам часто не удается или затрудняет, — это интерпретация результатов теста. Интерпретация результатов теста после их завершения чрезвычайно важна, чтобы понять, почему тест прошел успешно. Основной вопрос, который нужно задать, — почему? Почему клиенты вели себя так? Почему они реагировали определенным образом с одной версией, а не с другими? Какие отзывы посетителей вы собрали, и как вы можете их использовать? Многие маркетологи часто затрудняются или не могут ответить на эти вопросы, которые не только помогают вам разобраться в текущем тесте, но также предоставляют входные данные для будущих тестов.
• Неудачные кампании. Иногда маркетологи даже не оглядываются на неудачные тесты. Например, им трудно иметь дело с ними, когда рассказывают команде о неудачных тестах, они понятия не имеют, что с ними делать. Ни один неудачный тест не будет успешным, если вы не сможете извлечь из них уроки. К неудачным кампаниям следует относиться как к столпам, которые в конечном итоге приведут вас к успеху. Данные, собранные в течение всего процесса A/B-тестирования, даже если в итоге тест не пройден, похожи на нераспечатанный ящик Пандоры. Он содержит множество ценных данных и идей, которые могут дать вам старт для вашего следующего теста.

Кроме того, из-за отсутствия надлежащих знаний о том, как анализировать собранные данные, вероятность повреждения данных увеличивается в разы. Между тем, если вы используете для этого разные инструменты, то вероятность утечки данных при попытке их интеграции также возрастает. Вы также можете не получить каких-либо существенных идей, бродя бесцельно по данным и просто утонув под ними.

Задача № 5: Поддержание культуры тестирования.

Одна из важнейших характеристик программ оптимизации, таких как CRO и A/B-тестирование, заключается в том, что это итеративный процесс. Это также одно из основных препятствий, с которыми сталкиваются компании и маркетологи. Чтобы ваши усилия по оптимизации были в конечном итоге плодотворными, они должны сформировать цикл, который примерно начинается с исследования и заканчивается исследованием. Эта задача заключается не только в том, чтобы приложить усилия или получить необходимые знания.

Задача № 6: Изменение настроек эксперимента в середине теста.

Когда вы запускаете эксперимент, вы должны полностью его выполнить. Старайтесь не менять настройки эксперимента, не изменяйте и не опускайте цели теста или играйте с дизайном элемента управления или вариацией во время выполнения теста. Более того, не пытайтесь изменить распределение трафика на вариации, потому что это не только изменит размер выборки ваших постоянных посетителей, но и существенно искажает результаты ваших тестов.

Итак, учитывая все эти проблемы, стоит ли проводить A / B-тестирование?

С точки зрения маркетинга, A/B-тестирование исключает догадки из процесса оптимизации. Стратегические маркетинговые решения становятся управляемыми данными, что облегчает создание идеальной маркетинговой стратегии для веб-сайта с четко определенными целями.

Без программы A/B-тестирования ваша маркетинговая команда будет просто тестировать элементы наугад или на основе интуиции и предпочтений. Такое тестирование без данных обречено на провал. Если вы начнете с хорошего анализа сайта и данных о посетителях, первые три проблемы могут быть легко решены. Имея в своем распоряжении обширный веб-сайт и данные о посетителях, вы можете расставить приоритеты в своем бэклоге, и вам даже не придется выбирать, что тестировать.

Вывод.

После прочтения этого материала по A/B-тестированию вы должны быть полностью готовы для планирования своей собственной дорожной карты оптимизации. Внимательно следите за каждым шагом и будьте осторожны со всеми основными и незначительными ошибками, которые вы можете совершить.

A/B-тестирование неоценимо, когда дело доходит до улучшения показателей конверсии вашего сайта. Если тестирование выполнено с полной самоотдачей на основе уже имеющихся у вас знаний. Это может снизить многие риски, связанные с выполнением программы оптимизации. Поможет вам значительно улучшить UX вашего сайта, устранив все слабые ссылки и найдя наиболее оптимизированную версию вашего сайта. Если вы сочли это руководство полезным, распространите информацию и помогите коллегам-маркетологам провести A/B-тестирование, не попадая в самые распространенные ловушки. Удачного тестирования!

По материалам сайта: https://vwo.com/.

Основные вопросы о А/В тестировании?

✔️ Что такое А/В тестирование?

A/B-тестирование — это процесс сравнения двух вариантов элемента страницы, обычно путем тестирования реакции пользователей на вариант A против варианта B, и определения того, какой из двух вариантов является более эффективным.

✔️ Зачем проводить А/В тестирование?

Существуют различные причины. Некоторые из них включают в себя решение болей посетителей, увеличение конверсий или потенциальных клиентов на сайте, а также снижение показателя отказов.

✔️ В чем особенности многомерного АБ тестирования?

В многомерном тестировании несколько комбинаций нескольких ключевых элементов страницы проверяются параллельно друг с другом. Это подходит найти лучший вариант для внесения изменений.

✔️ Как избежать рисков с коэффициентом конверсии?

Внесите незначительные, постепенные изменения в вашу веб-страницу с помощью A/B-тестирования, вместо того, чтобы перепроектировать всю страницу.

✔️ Каков уровень достоверности AB-тестирования?

Уровень достоверности — процент времени, в течение которого статистический результат будет правильным, если вы взяли множество случайных выборок. В большинстве приложений, где используется уровень достоверности, таких как опросы общественного мнения и A/B-тестирование, 95% является значением по умолчанию.

✔️ Что такое A/B-тестирование в машинном обучении?

A/B-тестирование позволяет определить, улучшают ли изменения в целевых страницах, всплывающих формах, названиях статей и других решениях цифрового маркетинга коэффициент конверсии и, в конечном итоге, покупательское поведение.

✔️ Как рассчитать 95% доверительный интервал?

Поскольку вам нужен доверительный интервал 95%, ваше значение z * равно 1,96. Предположим, вы взяли случайную выборку из 100 сеголетков и определили, что средняя длина составляет 7,5 дюймов; Предположим, что стандартное отклонение совокупности составляет 2,3 дюйма. Умножьте 1,96 на 2,3, разделив на квадратный корень из 100 (который равен 10).