Что такое A/B тестирование и как оно помогает бизнесу достигать результатов

A/B тестирование — метод, который помогает улучшить результаты ваших маркетинговых активностей, продаж или конверсий на сайте. Суть его проста: вы создаёте два варианта чего-то — страницы, рекламы, кнопки — и тестируете их на целевой аудитории, чтобы понять, какой вариант лучше.

Для бизнеса это своего рода лабораторный эксперимент. Вместо того чтобы полагаться на свои догадки или мнение экспертов, вы принимаете решения, основываясь на реальных данных. Один вариант кнопки кликабельней другого? Он и станет вашим выбором. Всё просто и, самое главное, работает.

Как проводить такие тесты и как использовать в маркетинге, рассказываем в этой статье.

Зачем нужны A/B-тесты

A/B-тестирование — метод, когда сравнивают два варианта одного элемента, чтобы определить, какой из них даёт лучший результат. Вы берёте оригинал (A) и новый вариант (B), показываете их разным пользователям, собираете данные и выбираете тот, который дал лучшие результаты: больше кликов, больше заказов, выше конверсия.

Этот метод исключает догадки и помогает принимать решения на основе цифр. Например, вы хотите изменить заголовок на лендинге. Вместо того чтобы выбирать вслепую, вы создаёте две версии — с текущим заголовком и с новым. Система показывает их разным пользователям и считает результат. Побеждает тот вариант, который приводит к большему количеству заявок.

Для бизнеса это экономия бюджета и уверенность в эффективности изменений. Вы не тратите ресурсы на то, что не работает, и концентрируетесь на том, что приносит результат.

В чем польза A/B тестирования

A/B тестирование — это не просто инструмент для проверки гипотез, а системный подход к улучшению ключевых показателей бизнеса. Он позволяет точно понять, что работает, а что нет, и вот несколько основных преимуществ.

• Точные данные, а не догадки. Вместо того чтобы полагаться на интуицию или мнение экспертов, вы получаете факты. Например, вы изменяете текст на кнопке и видите, что новая версия увеличивает количество кликов на 15%. Это данные, на которых можно строить стратегию.
• Экономия времени и ресурсов. Без A/B тестов можно тратить деньги на изменения, которые не принесут результата. Например, вы могли бы изменить дизайн сайта, а потом обнаружить, что достаточно было бы лишь немного изменить одну кнопку.
• Принятие решений на основе фактов. A/B тестирование помогает избежать ошибок, основанных на субъективных оценках.

Вы тестируете изменения поэтапно, проверяете их эффективность и оптимизируете лишь те элементы, которые действительно влияют на результат. Иначе пришлось бы каждый раз полностью переписывать маркетинговую стратегию.

Как провести A/B тестирование

Проведение A/B теста несложное, но требует точности на каждом этапе. Вот шаги, которые помогут вам провести тест правильно и извлечь из него максимальную пользу.

Шаг 1: Определите цели теста

Цель должна быть конкретной и измеримой. Например, если надо увеличить число кликов на кнопку «Оставить заявку», то и делайте это целью и чётко пропишите.

Чтобы сформулировать цель:

1. Определите ключевую метрику, которую хотите улучшить (можно использовать технику SMART).
2. Разработайте гипотезу, основанную на предположении. Например, «Если я изменю цвет кнопки с синего на красный, то клики увеличатся».

Важно помнить: чем точнее цель, тем легче будет интерпретировать показатели.

Шаг 2: Подготовьте варианты для тестирования

Теперь нужно создать два варианта, которые вы будете тестировать. Главное правило — между вариантами должно быть одно чёткое различие. Например, тестируете ли вы текст на кнопке или её цвет — не меняйте сразу несколько элементов.

Всё, что вы меняете, должно быть связано с целью. Если вы хотите увеличить количество кликов, тестируйте те элементы, которые могут на это повлиять — например, размер или текст кнопки. Таким образом, можно чётко понять, какой из элементов влияет на улучшение показателей.

Шаг 3: Выберите аудиторию для тестирования

Чтобы A/B тестирование было эффективным, нужно правильно выбрать аудиторию. Вы не хотите, чтобы результаты зависели от случайных факторов. Поэтому важно, чтобы ваши тестовые группы были схожи по составу.

Обычно для этого используется рандомизация — случайный выбор пользователей для каждой из версий. Это гарантирует, что выборка не будет искажена. Если ваш сайт посещает большое количество людей, можно тестировать только часть аудитории, чтобы не перегрузить систему и снизить риски.

Что важно при выборе аудитории:

• Убедитесь, что тестируемые группы одинаковы по численности. Чем больше пользователей участвует в тесте, тем более точными будут результаты.
• Следите за тем, чтобы аудитория была репрезентативной. Например, если вы тестируете страницы с разными дизайнами для пользователей из разных стран, это важно учитывать при выборе участников теста.

Шаг 4: Запустите тест и сбор данных

После того как вы подготовили варианты и определили аудиторию, можно запускать тест. На этом этапе важно соблюдать несколько правил:

1. Собирайте данные только в течение нужного времени. Тест должен продолжаться достаточно времени, чтобы собрать достаточное количество данных, но не так долго, чтобы результаты стали неактуальными.
2. Используйте сервисы для тестирования. Сегодня существует множество платформ для A/B тестирования, например, Optimizely, VWO. Они автоматически определяют трафик между вариантами и собирают данные.

Optimizely помогает анализировать с высокой точностью

3. Следите за стабильностью эксперимента. Изменения на сайте или в кампаниях могут повлиять на результаты теста, поэтому важно, чтобы всё оставалось стабильным, пока тест не завершится.

Никогда не стоит преждевременно завершать тест. Даже если результаты в первые дни показывают явное преимущество одного варианта, важно дождаться достаточного объема данных.

Шаг 5: Проанализируйте результаты

Когда тест завершён, пора оценить, какой вариант действительно дал лучший результат.

Как это сделать:

1. Сравните метрики. Если тестировали разные дизайны кнопки, посмотрите, какая из них стала большим «магнитом» для кликов.
2. Рассчитайте статистическую значимость (p-value). Если p-value меньше 0.05, разница большая. Это можно сделать в сервисах Google Analytics Experiment Calculator, AB Test Significance Calculator.

В зависимости от полученных данных интерпретируйте результаты и примите решение. Например, перезапуск теста с новым вариантом или отказ от изменений, если результаты не оправдали ожиданий.

Какое бы решение вы не приняли, оно должно быть обоснованным и способствовать росту бизнеса.

Ошибки при A/B тестировании и как их избежать

Как и в любом другом процессе, при A/B тестировании можно столкнуться с типичными ошибками, которые могут испортить результаты. Чтобы избежать этого, важно понимать, какие моменты могут сыграть против вас. Давайте рассмотрим самые распространённые ошибки.

Недостаточная статистическая выборка. Если участников слишком мало, результаты могут быть случайными. Чтобы выводы были точными, тест должен охватывать достаточно людей. Для этого рассчитайте минимальное количество участников для теста с помощью онлайн-калькуляторов статистической мощности и выделите нужный срок.

Игнорирование внешних факторов. При проведении A/B теста на сайт или рекламную кампанию может повлиять много внешних факторов: сезонные колебания, праздники, конкуренты, изменения в политике рекламных платформ и даже глобальные экономические события. Эти факторы могут исказить результаты, если они не были учтены.

Тут важно обратить внимание на контекст (события в момент проведения теста, поведение пользователей), тестировать в период стабильности, а если проводите тест в период повышенного спроса, то тоже это учесть.

Принятие решения без учёта статистической значимости. Иногда бывает собрана достаточная выборка, и тест продолжался достаточно долго, но несмотря на это, люди принимают решения, не учитывая статистическую значимость. Это серьёзная ошибка, потому что результаты могут оказаться случайными, и вы просто не замечаете этого.

Что делать:

• Обязательно рассчитывайте p-value (уровень значимости) для результата теста. Если p-value меньше 0.05, то разница между вариантами считается статистически значимой, и вы можете принять решение. Сервисы — Google Analytics Experiment Calculator, AB Test Significance Calculator.
• Используйте инструменты аналитики, которые автоматически рассчитывают статистическую значимость. Так вы исключите вероятность ошибок при интерпретации данных.

Преждевременное завершение теста. Иногда тесты останавливают раньше, чем они действительно завершены, особенно если результаты в первые дни кажутся однозначными. Но раннее завершение теста может привести к неправильным выводам.

Тестирование слишком большого числа изменений одновременно. Когда вы меняете много элементов на странице, трудно понять, какой именно элемент повлиял на результат. Это может привести к путанице и неправильным выводам.

Оценка результатов A/B теста

Когда тест завершён, нужно верно понять результаты и принять правильное решение. Вдруг, окажется, что гипотеза неправильно сформулирована, варианты не подходящие или вовсе вы не так поняли цифры? В конце концов для бизнеса надо понять, какие именно изменения стали «бустом» для лидов и продаж?

Важно учитывать статистическую значимость, чтобы убедиться, что разница между вариантами не случайна. Это гарантирует, что изменения имеют реальный эффект, а не случайную природу. Результаты теста должны быть стабильными и повторяемыми.

Как принять решение на основе данных

Если данные подтверждают, что один вариант действительно лучше другого, решение следует принять быстро. Например, если тест с изменением кнопки привёл к росту конверсии, немедленно внедряйте этот вариант.

Однако, если тест не дал ожидаемого результата, продолжайте искать новые гипотезы. Каждый тест — это шанс улучшить бизнес-процессы.

В зависимости от результатов теста, ваши действия могут быть такими:

• Принять победивший вариант. Если один вариант явно улучшил метрики (например, конверсии), переходите к его внедрению.
• Перезапустить тест. Если результаты спорные или внешние факторы могли исказить данные, проведите тест снова с учётом новых факторов.
• Отказаться от изменений. Если тест не показал улучшений, проанализируйте гипотезу и вернитесь к ней позже с другими подходами.

A/B тестирование — это не финальный этап, а непрерывный процесс оптимизации. Оно помогает принимать решения на основе данных, а не догадок. С его помощью можно точно понять, какие изменения положительно влияют на ключевые показатели.

Рекомендации:

• Начинайте тестировать элементы, которые могут реально повлиять на ваши метрики.
• Учитывайте статистическую значимость и следите за размером выборки.
• Проводите A/B тесты регулярно, чтобы улучшать показатели сайта или рекламных кампаний.

Не ждите, что изменения произойдут сами собой. Начинайте тестировать прямо сейчас, чтобы понять, что работает, а что нет, либо доверьте это профессионалам. Каждое тестирование — это шаг к улучшению вашего бизнеса.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram

Мы расскажем о последних новостях и публикациях

Подписаться