A/B тестування

Перш ніж впроваджувати на сайті або в розсилках будь-які зміни, необхідно провести відповідне A/B тестування. З його допомогою ви зможете:

• перевірити достовірність маркетингових гіпотез;
• оцінити ефективність запропонованих змін;
• обрати найкращу версію сторінок/листів;
• запустити оновлення, підтверджені об'єктивними даними, а не припущеннями та інтуїцією тощо.

Навіщо потрібен A/B-тест і як провести достовірне тестування — давайте розбиратися.

Що таке А/В тестування сайту

Для сайтів і лендингів цей метод ще називають спліт-тестуванням. Наприклад, у вас є сторінка А, яку ви хочете оптимізувати, щоб поліпшити якийсь із показників. Ви створюєте копію цієї сторінки (сторінку В) і змінюєте в ній певний елемент, який, на ваш погляд, має позитивно вплинути на потрібний параметр.

Тепер необхідно порівняти між собою сторінку А і сторінку В за допомогою тестування серед відвідувачів вашого ресурсу. Сторінку, яка покаже найкращий результат щодо досліджуваного показника, і вважатимуть найефективнішою для вашого сайту. Результати будуть достовірними за умови дотримання всіх правил проведення тестування та досягнення високої статистичної значущості.

Припустимо, у вас є компанія, яка займається продажем онлайн-курсів з англійської мови. За останні кілька місяців кількість поданих на сайті заявок помітно знизилася. Ваш маркетолог припустив, що колишній заклик до дії вже не працює — його треба змінювати.

Під час нарад і спілкування з клієнтами сформували кілька нових CTA (call to action). Але як зрозуміти, який із них найбільше сподобається відвідувачам ресурсу? А якщо після додавання нового заклику на лендинг конверсії ще більше впадуть?

Ось тут і прийде на допомогу A/B тестування. Завдяки йому вдасться не тільки вибрати кращу версію заклику, а й відстежити, як зміни позначилися на кількості заявок із сайту.

A/B тестування в розсилках

Проводити експерименти й обирати найліпший варіант потрібно не тільки для сайтів і лендингів, а й для розсилок. Це допоможе помітно підвищити ефективність комунікації з клієнтами та збільшити конверсії ваших емейлів, Viber-повідомлень, in-app, app inbox, SMS, мобільних і вебпушів. Більше не доведеться сперечатися, який варіант кращий, що сильніше приверне увагу клієнтів і спонукатиме їх здійснити покупку, об'єктивний тест усе покаже.

У розсилках можна протестувати:

• тему й основний текст розсилки;
• дизайн — шрифти, картинки, розташування елементів тощо;
• кнопки і заклики до дії;
• посилання;
• банери.

До речі, у CDP eSputnik ви можете проводити необхідні A/B тестування розсилок прямо в системі. Тестування теми листа є найпростішим — на такий експеримент у вас піде кілька хвилин. У самій розсилці вкажіть кілька різних тем, а потім подивіться у звітах, яка з них спрацювала краще і показала вищий open rate.

Для тестування кнопок, банерів, посилань, дизайну і контенту доведеться створювати окремі розсилки, розділяти базу контактів на кілька груп і надсилати їм різні варіанти листа. В автоматичних звітах ви побачите, який варіант виявився найефективнішим на основі прочитань листа і переходів за посиланнями.

Якщо ви використовуєте для аналізу тестування розсилок інший сервіс, де немає доступу до детальної аналітики, обов'язково перевіряйте достовірність отриманих результатів за допомогою онлайн-калькулятора статистичної значущості A/B тестів. Так ви зрозумієте, чи можна довіряти проведеному експерименту.

У CDP eSputnik, крім A/B тестування розсилок, можна проводити тести для віджетів і товарних рекомендацій на сайті. Усе це в одному акаунті без необхідності перемикатися між різними сервісами.

Якщо ви хочете ознайомитися з усіма можливостями омніканальної CDP eSputnik, залишайте заявку — наші менеджери обов'язково зв'яжуться з вами і розкажуть про все детальніше.

Навіщо проводити A/B тестування сайту і розсилок

Проведення A/B test допоможе:

• оптимізувати сторінки сайту або розсилки на основі об'єктивних даних та інтересів користувачів, а не теорії чи інтуїції;
• мінімізувати ризики і фінансові втрати від впроваджених на сайті та в розсилках змін;
• знайти конструктивне розв'язання проблем і труднощів, з якими стикалися відвідувачі під час використання сайту або прочитання повідомлень;
• забезпечити зростання окупності інвестицій у маркетинг (ROMI), зокрема в просування сайту і direct-маркетинг;
• знизити показник відмов на сайті завдяки доопрацюванню вебсторінки та підвищенню її юзабіліті;
• збільшити показник відкриття повідомлень і взаємодії клієнтів з контентом розсилки.

Що можна перевірити за допомогою A/B тестування

Тестувати можна будь-яку з гіпотез. Проте найчастіше A/B testing проводять, коли хочуть:

• змінити контент на сторінці сайту або в розсилці, додати в текст нові ключові запити, поміняти смислове навантаження чи стиль спілкування з потенційними клієнтами;
• оптимізувати дизайн сторінки, листа або повідомлення, використавши сучасну верстку і прийоми захоплення уваги відвідувачів;
• поміняти колірну палітру сайту/розсилки;
• додати нові картинки або вдосконалити старі, зокрема зменшити їхню вагу;
• змінити заклик до дії, розмір, колір, форму і текст кнопки під ним;
• додати нові або змінити старі віджети, товарні рекомендації на сайті; у розсилках можна тестувати товарні рекомендації та динамічний контент;
• поміняти розташування елементів і контентних блоків на сторінці ресурсу або в розсилці.

Як проводити A/B тестування сайту: інструкція

З A/B тестуванням розсилок в eSputnik впорається навіть новачок у маркетингу, особливо за підтримки наших фахівців. А ось експерименти зі сторінками сайту вимагають певних навичок і знань. Щоб ваше A/B тестування вебсторінки виявилося результативним і безпомилковим, дотримуйтеся інструкції:

1. Визначте мету змін на сайті

Вам потрібно чітко розуміти, для чого саме потрібні зміни. Наприклад, впала кількість замовлень із сайту, і цей параметр необхідно покращувати. Ще один варіант — виріс відсоток покинутих переглядів і покинутих кошиків тощо.

2. Оберіть показник для оцінки результатів тестування

Визначте, що стане для вас головним показником успішних змін. Це може бути зростання кількості заявок, отриманих із сайту, збільшення клікабельності кнопок і заповнення форм, активізація спілкування в чаті з менеджером, зміна частоти реєстрацій тощо.

Найпопулярніша метрика, яку ставлять на чільне місце в оцінюванні результатів тестування, це зростання доходів з продажів на сайті (для цього проводять A/B test revenue).

3. Сформулюйте гіпотези

Припустіть, які зміни на сайті приведуть до досягнення поставленої мети. Наприклад, у вас є гіпотеза, що сайт має погану конверсію внаслідок неефективного СТА чи незручної навігації, через що користувачам складно шукати продукти і робити замовлення.

Випишіть усі ідеї, реалізація яких може привести до бажаної мети. Кожну з цих гіпотез і треба буде перевірити за допомогою A/B тестування.

Не намагайтеся впровадити одразу всі зміни в межах однієї оновленої тестової версії. Інакше під час аналізу результатів ви не зрозумієте, що саме спрацювало, а що — ні. Чим менше змін тестується за один раз, тим простіше зрозуміти їхню ефективність.

4. Визначте вибірку відвідувачів, яка потрібна для успішного A/B тестування

Розмір вибірки для A/B тестування має важливе значення: ви зрозумієте, що результати експерименту мають достатню статистичну значущість і не є випадковими. 

Мінімальний розмір вибірки для A/B тестування можна порахувати за допомогою спеціального онлайн-калькулятора. Отримане під час таких розрахунків число — це кількість осіб, які мають переглянути кожну тестову версію сторінки, щоб результати можна було вважати достовірними.

Крім того, вам необхідно визначити, хто входитиме в це число користувачів: усі користувачі сайту чи тільки нові. І не забудьте виключити з тестування співробітників вашої компанії — заздалегідь внесіть у систему аналітики IP-адреси їхніх пристроїв, щоб ці відвідування не враховувалися під час оцінювання результатів.

5. Позначте тривалість тестування

Зазвичай A/B test сайту проводять щонайменше 10-14 днів. За цей період можна досягти потрібної кількості відвідувачів і побачити реакцію користувачів, що заходять на сайт у різні дні тижня в різний час доби.

Якщо тест затягується довше, ніж на місяць, є ризик, що користувачі почистять кеш на своїх пристроях і під час повторних відвідувань сприйматимуться як нові юзери. Це спотворить результати експерименту.

6. Врахуйте зовнішні чинники

Проводьте тестування серед однорідної аудиторії, рівномірно розподіляйте трафік між досліджуваними версіями сторінок, аналізуйте результати окремо для кожного каналу трафіку.

Намагайтеся проводити A/B тестування у стандартний період продажів для вашого бізнесу. Якщо ви запустите експеримент у гарячий сезон, зростання кількості замовлень на сайті може бути зумовлене сезонним попитом, а не впровадженими змінами. Те саме стосується і періоду простою — падіння продажів у цей момент є логічним наслідком, а не показником нерезультативності ваших ідей щодо оптимізації.

7. Запускайте тестування

Проводьте тест упродовж визначеного часу і на встановлену вибірку відвідувачів. Для експерименту використовуйте спеціальні сервіси тестування.

8. Проаналізуйте результати та оцініть статистичну значущість

Якщо статистична значущість результатів достатня, тестування пройшло успішно, і можна використовувати версію сторінки, яка перемогла. Тепер ваше завдання — впровадити відповідні зміни і через деякий час (зазвичай це кілька місяців) проаналізувати, чи вдалося досягти поставленої мети.

Сервіси A/B тестування сайтів

Для A/B тестування використовуйте спеціальні сервіси, наприклад:

• Google Analytics — безкоштовне тестування прямо в акаунті; має мінімальний функціонал для проведення простих експериментів; немає візуального редактора, тож потрібне знання HTML-коду.
• Google Optimize — безкоштовний сервіс від Google, який легко і швидко синхронізується з вашим акаунтом у Google Analytics для перегляду звітів за результатами тестування. З його допомогою можна тестувати різні зміни на сторінці: заголовки, картинки, дизайн, шрифти, кольорову палітру, кнопки тощо.
• Vwo.com — сервіс для тестування мобільних і декстопних версій сайту. Є візуальний редактор, бібліотека ідей для проведення експериментів, просунутий таргетинг, інтеграція з багатьма сервісами і платформами, зокрема Google Analytics.
• Optimizely — платний інструмент для проведення A/B тестувань, спліт-тестів, мультиканальних і мультиваріантних тестів у візуальному інтерфейсі. Є сегментація отриманих результатів і просунутий таргетинг.
• Changeagain.me — є візуальний редактор, таргетинг за країнами і пристроями. Можна тестувати як десктопну, так і мобільну версію сайту, є повна й автоматична інтеграція з акаунтом у Google Analytics.
• Convert.com — є можливість проводити тестування одночасно за кількома метриками і доходами; різноплановий таргетинг, візуальний редактор, розширені можливості інтеграції з іншими сервісами.

Тепер ви знаєте, для чого потрібне A/B тестування і яким воно буває, що можна тестувати в розсилках, як проводити спліт-тести на сайті і за допомогою яких сервісів. Вдалих вам експериментів!