Нейл Патель стал соучредителем сервиса Crazy Egg в 2005 году. Его используют для анализа 300 000 веб-сайтов. Применяют тепловые карты, скролл-карты, карты рефералов и пользовательские записи. Они узнают, что нужно исправить с помощью редактора WYSIWYG. А новые идеи они проверяют с помощью надежного инструмента – A/B теста.
В мире маркетинга есть шутка, что A/B тестирование на самом деле означает: «Всегда проводи тестирование».
Это хорошее напоминание о том, что вы не сможете получить звездные результаты, если не сравните одну стратегию с другой. Примеры A/B тестов помогут вам увидеть их удивительные возможности.
За прошедшие годы я провел тысячи A/B тестов. Каждый из них был разработан, чтобы помочь мне найти лучший дизайн и сделать маркетинговую кампанию действительно эффективной.
Я надеюсь, что вы делаете то же самое. Если нет, то пора начинать. А/B тесты могут выявить слабые стороны вашей маркетинговой стратегии. Они также способны показать, что вы делаете правильно и подтвердить свои гипотезы. Без анализа вы не узнаете, насколько эффективны ваши маркетинговые активы.
Я покажу важность A/B тестирования. Затем мы рассмотрим несколько примеров, которые вдохновят вас на создание собственных тестов.
Содержание | Быстрая навигация
Напомним: что такое A/B тест?
A/B тест – это сравнение двух версий одного и того же элемента веб-страницы в двух вариантах дизайна. Вы демонстрируете их равным половинкам своей аудитории. Основываясь на коэффициентах конверсии или других показателях, вы можете решить, какой из них наиболее эффективен.
Но не останавливайтесь на достигнутом. Не соглашайтесь на один тест. Так вы получите очень ограниченные данные. Вместо этого стоит продолжить проверки, чтобы узнать больше о своей аудитории и найти новые способы превращения посетителей в потенциальных клиентов и покупателей.
Помните: всегда проводите тестирование.
Например, вы можете начать с призыва к действию на целевой странице. Вы тестируете изменения в цвете кнопки или копии CTA. Как только вы уточнили свой CTA, вы переходите к заголовку. Измените структуру, добавьте различные глаголы и прилагательные или измените стиль и размер шрифта.
Возможно, вам также придется тестировать одни и те же вещи несколько раз. По мере развития вашей аудитории и роста вашего бизнеса вы обнаружите, что вам нужно удовлетворять новые потребности как для компании, так и для вашей аудитории. Это постоянно меняющийся процесс, который в конечном итоге может оказать огромное влияние на вашу прибыль.
A/B тестирование выполняется до тех пор, пока у вас не будет достаточно данных для принятия надежного решения. Это зависит, конечно, от количества людей, которые видят тот или иной вариант. Вы можете запустить несколько A/B тестов одновременно, но придерживайтесь одной переменной для каждого.
Другими словами, если вы проверяете заголовок на целевой странице, вы можете проверить строку темы для своей последней маркетинговой кампании по электронной почте. Изменение только одной переменной гарантирует, что вы поймете, что повлияло на ответы вашей аудитории.
Как узнать, что вам нужно проводить A/B тесты?
Простой ответ на этот вопрос заключается в том, что всегда нужно запускать A/B тесты. Если у вас есть веб-сайт, бизнес и аудитория, такие проверки сразу же дает вам преимущество перед конкурентами.
Вы получите более точные результаты с устоявшимся бизнесом, чем с новым. Это связано с тем, что действующий бизнес уже начал генерировать целевой трафик заинтересованных клиентов, поэтому результаты будут в значительной степени соответствовать целевому рынку.
Это не означает, что A/B тестирование бесполезно для нового бизнеса. Это просто означает, что вы можете получить менее точные результаты.
Лучшее время для запуска A/B-тестов – это когда вы хотите достичь цели. Например, если вы не удовлетворены уровнем конверсии на своей домашней странице. A/B тест проверит некоторые изменения в копии, изображениях и других элементах.
Три из лучших примеров A/B тестирования, чтобы вдохновить вас.
Теперь пришло время для доказательства. Давайте рассмотрим 3 примера A/B тестирования, чтобы вы могли увидеть, этот процесс в действии. Я опишу каждый тест, включая цель, результат и причину успеха теста.
Пример 1: WallMonkeys.
Если вы не знакомы с WallMonkeys, это компания, которая продает невероятно разнообразные настенные наклейки для дома и бизнеса.
Компания использовала Crazy Egg для создания отчетов о поведении пользователей и запуска A/B тестов. Как вы увидите ниже, результаты были довольно невероятными.
Цель: WallMonkeys хотели оптимизировать свою домашнюю страницу для кликов и конверсий. Все началось с оригинальной домашней страницы, на которой было изображение в стандартном стиле с наложением заголовка.
Там не было ничего плохого с оригинальной домашней страницей. Изображение было привлекательным и не слишком отвлекающим. Заголовок и CTA, казалось, хорошо соответствовали целям компании.
Во-первых, WallMonkeys запустили тепловые карты Crazy Egg, чтобы увидеть, как пользователи перемещаются по домашней странице. Тепловые карты и скролл-карты позволяют вам решить, куда вам следует направить внимание. Если вы видите много кликов или прокрутки, вы знаете, что люди тянутся в эти места на вашем сайте.
Результат.
После генерации отчетов о поведении пользователя WallMonkeys решили провести A/B тест. Компания разместила изображение в стиле «сток» на более причудливую картинку. Она показала бы посетителям возможности, которыми они могли бы пользоваться с продуктами WallMonkeys.
Коэффициенты конверсии для нового дизайна по сравнению с контролем были на 27 процентов выше!
Однако WallMonkeys хотел продолжить тестирование. Для следующей проверки бизнес заменил свой ползунок на заметную строку поиска. Идея заключалась в том, что клиенты будут более склонны к поиску товаров, которые им особенно интересны.
Второй пример A/B тестирования привел к увеличению коэффициента конверсии на 550 процентов!
Это невероятные результаты даже для такой популярной компании, как WallMonkeys. И не останавливаясь на первом тесте, компания имела огромный потенциал прибыли, а также лучший пользовательский опыт для своих посетителей.
Почему это работает?
Прежде чем начать A/B тестирование, вы выдвигаете гипотезу, в идеале основанную на данных. Например, WallMonkeys использовал Heatmaps и Scrollmaps для определения областей активности посетителей. Затем они использовали эту информацию, чтобы сделать предположение об изменении изображения, которое может привести к большему количеству конверсий.
Они были правы. Начальное 27-процентное увеличение может показаться небольшим по сравнению со вторым тестом, но оно все еще значимо. Тот, кто не хочет конверсии на 27 процентов больше, поднимите руку!
Тот факт, что один тест А/В приносит плодотворное вознаграждение, не означает, что вы не можете добиться большего успеха. WallMonkeys поняли это, поэтому они запустили еще один тест. Он оказался даже более успешным, чем первый.
Пример 2: Electronic Arts.
Когда Electronic Arts, успешная медиа-компания, выпустила новую версию одной из своих самых популярных игр, она захотела сделать это правильно. Домашняя страница SimCity 5, игры-симулятора, которая позволяет игрокам строить и управлять своими городами, несомненно, будет успешной с точки зрения продаж. Electronic Arts хотела извлечь выгоду из своей популярности.
По словам HubSpot, Electronic Arts полагалась на A/B тестирование, чтобы правильно оформить свою страницу продаж для SimCity 5.
Цель: в основе этого примера A/B тестирования лежало улучшение продаж. Electronics Arts хотела получить максимальный доход от игры сразу же после ее выпуска, а также путем предварительной продажи.
В наши дни люди могут покупать и скачивать игры сразу. Цифровая революция сделала эти компакт-диски в пластиковом корпусе практически устаревшими. Тем более что такие компании, как Electronic Arts, продвигают цифровые загрузки. Это дешевле для компании и удобнее для потребителя.
Тем не менее, иногда самые маленькие вещи могут влиять на конверсии. Electronic Arts хотела протестировать различные версии своей страницы, чтобы определить, как она может увеличить продажи в геометрической прогрессии.
Результат.
Я выделяю этот конкретный пример A/B тестирования, потому что он показывает, как гипотезы и общепринятая мудрость могут взорваться на наших глазах. Например, большинство маркетологов предполагают, что стимулирование рекламы приведет к увеличению продаж. Это часто бывает, но не в этот раз.
Контрольная версия страницы предварительного заказа предлагала 20-процентную скидку на будущую покупку для всех, кто купил SimCity 5. Изменение устраняло стимул предварительного заказа.
Как выяснилось, вариация показала результат более чем на 40% лучше, чем у контрольной версии. Поклонники SimCity 5 не были заинтересованы в стимуле. Они просто хотели купить игру. В результате A/B теста половина продаж игры была цифровой.
Почему это работает?
A/B тест для Electronic Arts выявил важную информацию об аудитории. Многие люди, которые играют в такие популярные игры, как SimCity, не играют ни в какие другие игры. Им нравится эта конкретная франшиза. Следовательно, предложение о скидке в 20 процентов не нашло у них отклика.
Если вы сделаете предположения о вашей целевой аудитории, вы в конечном итоге ошибетесь. Поведение человека трудно понять даже без достоверных данных. Поэтому, вам необходимо провести A/B тестирование для получения сведений, на которые вы можете положиться. Вы были удивлены результатом этого A/B теста?
Пример 3: Humana.
Humana, страховая компания, создала довольно простой A/B тест с огромными результатами. У предприятия был баннер с простым заголовком и CTA, а также изображение. Проведя A/B тестирование, компания поняла, что нужно изменить пару вещей, чтобы сделать баннер более эффективным. Это второй из двух примеров A/B тестирования, который показывает, что одного теста недостаточно.
Цель: Согласно Design For Founders, Humana хотела увеличить рейтинг кликов на вышеописанном баннере. Выглядело это хорошо, но компания подозревала, что может улучшить CTR, внеся простые изменения.
Они были правы!
На начальном баннере было много текста. В заголовке был номер, который часто приводит к лучшим конверсиям, и пара строк с маркированным списком. Это довольно стандартно, но не давало Humana желаемых результатов.
Второй вариант значительно уменьшил копию. Кроме того, CTA изменилось с «Планы покупки в магазине» на «Начните сейчас». Пара других изменений, включая изображение и цветовую схему, округлили различия между контролем и возможным победителем.
Результат.
Простая очистка копии и изменение картинки привели к увеличению CTR на 433 процента! После изменения текста CTA компания испытала дальнейшее повышение на 192 процента.
Это еще один пример невероятных результатов довольно простого теста. Humana хотела увеличить CTR и сделала это превосходно, уменьшив копию и изменив несколько эстетических деталей.
Почему это работает?
Простота часто правит, когда дело доходит до маркетинга. Когда вы владеете бизнесом, то хотите рассказать обо всех его удивительных возможностях, преимуществах и других качествах, но это не то, чего хотят потребители.
Они ищут путь наименьшего сопротивления. Этот пример A/B тестирования доказывает, что люди часто реагируют на уменьшенную копию и более простые CTA.
Начните свое собственное A/B тестирование сейчас.
A/B тестирование легко проверить на собственном веб-сайте, в кампании по электронной почте или в других маркетинговых целях. Чем больше усилий вы приложите к своим проверкам, тем лучше результаты.
Начните со страниц на своем сайте, которые получают наибольшее количество трафика или которые в больше способствуют переходам. Старое сообщение в блоге вряд ли получит больше просмотров, не стоит на него тратить свою энергию.
Сосредоточьтесь на своих страницах: домашней, целевых, предназначенных для продаж, продукта и на подобных частях вашего сайта. Определите критические элементы, которые могут способствовать конверсии.
Как упоминалось выше, вы можете запускать A/B тесты на нескольких страницах одновременно. Вы просто должны убедиться, что вы проверяете только один элемент на одной странице. После того, как этот тест заканчивается, вы можете проверит что-то еще.
Как инструмент A/B тестирования Crazy Egg может помочь вам повысить результаты.
Crazy Egg предлагает несколько преимуществ A/B тестирования, которые не предлагают другие инструменты. С одной стороны, его очень быстро и просто настроить. Вы можете запустить свой первый тест A/B всего за несколько минут. Другие инструменты требуют часов работы.
Вам не нужны никакие навыки кодирования для проведения тестов, подобных приведенным выше примерам A/B тестирования. Программное обеспечение делает тяжелую работу за вас. Кроме того, вам не нужно беспокоиться о проверке каждые пять минут, чтобы узнать, когда отключить проигрышный вариант. Алгоритм тестирования в Crazy Egg автоматически перенаправляет большую часть трафика победителю.
Кроме отчетов о поведении пользователей, решить, что именно тестировать, вам поможет проверка в непрерывном цикле. Тогда не будет простоев в вашем стремлении к успеху в маркетинге.
Вывод.
Приведенные выше примеры A/B тестирования дают вам представление о результатах, которых вы можете достичь. Если вы хотите повысить конверсию и увеличить продажи, вам нужно принимать решения на основе данных.
Если вы знаете, что определенный элемент на вашей странице вносит большой вклад в конверсии, вы можете улучшить его, чтобы он продолжал работать на вас.
По материалам сайта: crazyegg.com.
✔️ Могут ли A/B тесты быть ненужными?
Если не продумана цель и неправильно выбрана аудитория, то они будут недостаточно информативными.
✔️ Что можно проверять с помощью А/В тестов?
Все элементы сайтов от их формы и цвета до текстового содержания.
✔️ В чем сложность А/В тестов?
Нужно правильно учитывать статистическую значимость.
✔️ С чего начать А/В тест?
С постановки цели и задачи, а также выбрать группы пользователей для проведения теста.
✓ Что такое A/B тестирование сайтов?
Тестирование сайта – это изучение того какой один из вариантов дизайна страниц больше увеличивает конверсию сайта.
✓ Зачем проводить A/B тестирование?
A/B тестирование проводится с целью увеличения прибыли. Все крупные компании проводят десятки A/B тестов каждый месяц.
✓ Когда проводить A/B тестирование сайтов?
При достижении трафика более 100 человек в день нужно приступать к постоянному A/B тестированию.
✓ Как начать и провести A/B тестирование сайта?
Чтобы начать тестирование, вам необходимо провести UX/Юзабилити экспертизу сайта. И на основе экспертных оценок настроить A/B тесты.
