Что такое A/B-тестирование? Как провести A/B-тестирование?

Оглавление

• Что такое A/B-тестирование?
• Зачем вам нужно проводить A/B-тестирование?
• Как провести A/B-тестирование
  • 1. Сбор данных
  • 2. Ставьте четкие цели
  • 3. Создайте проверочную гипотезу
  • 4. Варианты дизайна
  • 5. Тестовый запуск
  • 6. Проанализируйте результаты.
• Примеры A/B-тестирования
  • 1. A/B-тест на главной странице
  • 2. Всплывающее окно для открывания
• Создайте культуру A/B-тестирования
  • 1. Поддержка руководства
  • 2. Расширьте возможности команды
  • 3. Интеграция процессов
• Данные A/B-тестирования
• 12 лучших инструментов A/B-тестирования
  • 1. Содержаниеквадрат
  • 2. ВВО
  • 3. Омниковерт
  • 4. Отказ от отскока
  • 5. Безумное яйцо
  • 6. Камелеон
  • 7. АБ Вкусный
  • 8. Google Оптимизация
  • 9. Тестирование Firebase A/B
  • 10. Оптимизируйте
  • 11. Adobe Target
  • 12. Максимайзер

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование (также известное как сплит-тестирование или сегментное тестирование) — это метод сравнения двух версий веб-сайта или приложения друг с другом для определения того, какая из версий работает лучше. Этот метод заключается в том, что пользователям случайным образом показываются два варианта страницы, а затем с помощью статистического анализа определяется, какой из вариантов обеспечивает лучшие результаты для ваших целей конверсии.

На практике A/B-тестирование работает следующим образом:

• Создайте две версии страницы — исходную (контрольную или A) версию и измененную (вариантную или B) версию.
• Случайным образом распределите свой трафик между этими версиями
• Измерение вовлеченности пользователей с помощью панелей мониторинга
• Проанализируйте результаты, чтобы определить, оказали ли изменения положительное, отрицательное или нейтральное влияние.

Тестируемые изменения могут варьироваться от простых правок (например, заголовка или кнопки) до полной переделки страницы. Измеряя влияние каждого изменения, A/B-тестирование превращает оптимизацию веб-сайта из догадок в решения на основе данных, переводя разговор с «мы думаем» на «мы знаем».

Поскольку посетителям предоставляется обслуживание по контрольному или вариативному методу, их взаимодействие с каждым опытом измеряется и собирается на информационных панелях, а затем анализируется с помощью статистических инструментов. Затем вы можете определить, оказывает ли изменение опыта (метод изменения или B) положительный, отрицательный или нейтральный эффект по сравнению с базовой версией (контрольный метод или A).

«Концепция A/B-тестирования проста: покажите разные варианты веб-сайта разным людям и определите, какой из вариантов наиболее эффективен для превращения их в клиентов». Дэн Сирокер и Пит Кумен (Книга | A/B-тестирование: Самый эффективный способ превратить клики в клиентов)

Зачем вам нужно проводить A/B-тестирование?

A/B-тестирование позволяет отдельным лицам, командам и компаниям вносить осторожные изменения в пользовательский опыт, одновременно собирая данные об их влиянии. Это позволяет им строить гипотезы и узнавать, какие элементы и оптимизации в их опыте оказывают наибольшее влияние на поведение пользователей. С другой стороны, их мнение о лучшем опыте для достижения определенной цели может оказаться неверным с помощью A/B-тестирования.

A/B-тестирование может использоваться не только для ответа на разовый вопрос или разрешения разногласий, но и для постоянного улучшения определенного опыта или достижения одной цели, например оптимизации коэффициента конверсии (CRO) с течением времени.

Примеры приложений A/B-тестирования:

• Генерация лидов B2B : если вы технологическая компания, вы можете улучшить свои целевые страницы , протестировав изменения в заголовках, полях форм и призывах к действию. Тестируя каждый элемент по отдельности, вы можете определить, какие изменения повышают качество лидов и показатели конверсии.
• Эффективность кампании : если вы маркетолог, проводящий кампанию по маркетингу продукта, вы можете оптимизировать расходы на рекламу, протестировав как текст объявления, так и целевую страницу. Например, тестирование различных макетов помогает определить, какой вариант наиболее эффективно конвертирует посетителей в клиентов, снижая общую стоимость привлечения клиентов.
• Опыт работы с продуктом : команды разработчиков продуктов по всей компании могут использовать A/B-тестирование для проверки предположений, определения приоритетов важных функций и поставки продуктов без риска. От процессов адаптации до уведомлений внутри продукта — тестирование помогает оптимизировать пользовательский опыт, сохраняя при этом четкие цели и гипотезы.

A/B-тестирование помогает перейти от принятия решений, основанных на мнении, к принятию решений, основанных на данных, бросая вызов термину HiPPO (мнение самого высокооплачиваемого человека).

Как отмечает Дэн Сирокер: «Мы на самом деле не знаем, что лучше, давайте посмотрим на данные и используем их, чтобы направлять нас » .

Как провести A/B-тестирование

Вот структура A/B-тестирования, которую вы можете использовать для начала проведения тестов:

1. Сбор данных

• Используйте аналитические инструменты, такие как Google Analytics, для выявления возможностей
• Сосредоточьтесь на зонах с высокой посещаемостью с помощью тепловых карт
• Найдите страницы с высоким показателем отказов

2. Ставьте четкие цели

• Определите конкретные показатели для улучшения
• Установить критерии измерения
• Поставьте цели по улучшению

3. Создайте проверочную гипотезу

• Сформируйте четкие прогнозы
• На основе существующих данных
• Расставьте приоритеты по потенциальному влиянию

4. Варианты дизайна

• Внесите конкретные, измеримые изменения
• Обеспечить надлежащее последующее наблюдение
• Проверка технической реализации

5. Тестовый запуск

• Случайное разделение трафика
• Отслеживать проблемы
• Систематический сбор данных

6. Проанализируйте результаты.

• Тест на статистическую значимость
• Рассмотрим все цифры.
• Запишите извлеченные уроки

Если ваш вариант победит — отлично! Применяйте эти идеи на похожих страницах и продолжайте итерации, чтобы добиться успеха. Но помните — не каждый тест будет положительным, и это совершенно нормально.

В A/B-тестировании нет ошибок, есть только возможности учиться. Каждый тест, положительный, отрицательный или нейтральный, предоставляет ценную информацию для пользователей и помогает усовершенствовать вашу стратегию тестирования.

Примеры A/B-тестирования

Вот два примера A/B-тестирования в действии.

1. A/B-тест на главной странице

Цель — повысить вовлеченность пользователей. Команда обнаружила, что в данном случае ответом был громкий лай.

Во время теста посетители сайта, погладившие собаку на главной странице сайта, получат ссылку на отчет «Эволюция эксперимента». Однако вы будете видеть собаку только в 50% случаев.

Результаты : люди, видевшие собаку, потребляли в 3 раза больше контента, чем те, кто ее не видел.

2. Всплывающее окно для открывания

Ронни Чунг, старший стратегический консультант Optimizely, хотел внедрить всплывающее окно с подробностями об объекте на карте, поскольку при нажатии на значок на карте пользователи переходили на страницу PDP с дополнительным шагом для завершения оформления заказа.

• Результат : меньше пользователей посещают страницу оформления заказа.
• Итог : Улучшить всплывающую информацию, чтобы пользователи могли уверенно совершать платежи.

Создайте культуру A/B-тестирования

Хорошие команды по цифровому маркетингу обязательно вовлекают в свои программы тестирования несколько отделов. Проводя тестирование в разных отделах и точках соприкосновения, вы можете повысить свою уверенность в том, что изменения, которые вы вносите в свой маркетинг, являются статистически значимыми и оказывают положительное влияние на ваш конечный результат.

Варианты использования включают в себя:

• A/B-тестирование в социальных сетях : время публикации, формат контента, варианты рекламного креатива, таргетинг аудитории, сообщения кампании
• Тестирование A/B-маркетинга : кампании по электронной почте, целевые страницы, рекламные тексты и креативы, кнопки призыва к действию, дизайн форм
• A/B-тестирование веб-сайта : дизайн навигации, макет страницы, представление контента, процесс оформления заказа, функциональность поиска.

Но масштабировать свою программу можно только в том случае, если вы примете подход «тестируй и учись». Вот как создать культуру тестирования:

1. Поддержка руководства

• Демонстрация ценности посредством раннего успеха
• Поделитесь историями успеха
• Свяжите результаты с бизнес-целями

2. Расширьте возможности команды

• Предоставьте необходимые инструменты
• Тренироваться
• Поощрять генерацию гипотез

3. Интеграция процессов

• Сделайте тестирование частью процесса разработки
• Создавайте четкие протоколы тестирования
• Записывайте и делитесь опытом

Данные A/B-тестирования

Для A/B-тестирования требуются аналитические данные, которые могут отслеживать различные показатели, подключаясь к вашему хранилищу данных для получения более глубокой информации.

Для начала вот что можно измерить:

• Ключевые показатели успеха : коэффициент конверсии, показатель кликабельности, доход на посетителя, средняя стоимость заказа.
• Поддерживающие показатели : время на сайте, показатель отказов, количество страниц за сеанс, шаблоны пути пользователя.
• Технические характеристики : время загрузки, частота ошибок, адаптивность к мобильным устройствам, совместимость с браузерами.

Что действительно имеет значение, так это корневой анализ. Он позволяет вам сохранять полный контроль над местоположением данных, храня ваши тестовые данные локально. Кроме того, вы можете проводить тестирование с реальными бизнес-результатами и включать автоматизированный групповой анализ. Он обеспечивает бесперебойное многоканальное тестирование с использованием единого источника достоверных данных, обеспечивая при этом строгое управление данными и соответствие требованиям.

12 лучших инструментов A/B-тестирования

1. Содержаниеквадрат

Contentsquare — это комплексная платформа анализа пользовательского опыта, которую команды могут использовать для мониторинга цифрового опыта своего веб-сайта. Благодаря количественным и качественным инструментам и возможностям платформа позволяет вам углубить понимание ваших A/B-тестов и понять мотивы действий пользователей.

2. ВВО

Visual Website Optimizer (VWO) — это экспериментальная платформа с комплексным набором инструментов CRO, которая позволяет проводить A/B-тестирование различных элементов вашего веб-сайта и мобильных приложений, таких как заголовки, кнопки CTA и изображения, чтобы увидеть, какой вариант конвертирует больше пользователей.

3. Омниковерт

Omniconvert — это платформа для оптимизации веб-сайтов с функциями A/B-тестирования, опросов, персонализации веб-сайтов, сегментации клиентов и поведенческого таргетинга.

4. Отказ от отскока

Unbounce — это конструктор целевых страниц, включающий функции аналитики и A/B-тестирования, которые позволяют отслеживать ключевые показатели эффективности (KPI) и оптимизировать коэффициенты конверсии.

5. Безумное яйцо

Crazy Egg — это инструмент оптимизации веб-сайта, который позволяет анализировать поведение пользователей на вашем веб-сайте. Этот инструмент включает в себя такие функции, как тепловые карты, карты прокрутки и отчеты о кликах, которые помогут вам протестировать различные версии вашего веб-сайта, чтобы увидеть, какая из них генерирует больше взаимодействия или конверсий.

6. Камелеон

Kameleoon — это платформа веб-оптимизации с полнофункциональными возможностями веб-тестирования, которая позволяет проводить A/B-тестирование в режиме реального времени и предоставляет основанную на данных информацию для принятия более обоснованных решений по продуктам.

7. АБ Вкусный

AB Tasty — это платформа веб-оптимизации, которая предлагает инструменты управления функциями, A/B-тестирования и персонализации, помогающие вам улучшить показатели конверсии и качество обслуживания клиентов в режиме реального времени.

8. Google Оптимизация

Google Optimize — одно из самых популярных решений для A/B-тестирования, доступных сегодня. Решение полностью бесплатное и предназначено для работы с другими популярными продуктами Google, такими как Google Analytics, Google Ads и Firebase.

9. Тестирование Firebase A/B

Firebase — платформа для разработки приложений, созданная Google . Модуль A/B-тестирования Firebase поможет вам протестировать изменения функций вашего приложения, пользовательского интерфейса или кампаний по вовлечению.

10. Оптимизируйте

Optimizely — это платформа цифрового опыта. Он оснащен возможностями A/B-тестирования и многовариантного анализа, а также CMS, функциями персонализации веб-сайта, возможностями переключения функций и многим другим.

11. Adobe Target

Adobe Target — это платформа тестирования, входящая в состав Adobe Experience Cloud. Как и все облако взаимодействия, Adobe Target создан для предприятий, ориентирован на многоканальный пользовательский опыт и проведение тестов на тысячах или даже миллионах пользователей.

12. Максимайзер

Maxymiser — это инструмент тестирования и оптимизации, приобретенный Oracle в 2015 году. Основная цель инструмента — предоставить маркетологам возможности тестирования и персонализации, исключив необходимость в ресурсах для разработки.