A/B-тестирование сайта

Конкуренты не дремлют. Чтобы бизнесу выжить в онлайн-сфере, успешно завоевывать внимание аудитории и обходить аналогичные проекты, нужно развиваться. В противном случае сайт начнет деградировать.

Для развития используют разные методы: расширяют ассортимент, улучшают дизайн ресурса, прорабатывают юзабилити, пишут новые продажные статьи. Но как заблаговременно узнать, что эти нововведения действительно принесут результаты и не станут напрасной тратой времени и денег?

Что такое A/B тестирование

A/B тестирование - это инструмент помогает развивать сайт и проверять гипотезы. Разработчикам удается путем экспериментов оценить предпочтения аудитории, чтобы решиться на изменения или оставить все как есть. А/Б тестирование, или как его еще называют, сплит-тестирование, представляет собой своеобразный способ оптимизации воронки сайта.

Рассмотрим подробнее то, как работает инструмент, для чего проводят такие тесты и каким образом реализуются задачи.

Как работает A/B-тестирование?

Если вкратце, то сплит-тесты позволяют оценить эффективность разных вариантов страницы. Допустим, у вас есть два примера дизайна карточки товара, и они оба ну очень круты. Какой из них выбрать? Основываться на интуиции — не лучшее решение. Проверьте работоспособность обоих вариантов на практике посредством тестирования сайта. Покажите одной части посетителей карточку №1, а другой — №2. Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше.

Это далеко не единственный метод применения AB-тестов. Инструмент помогает проверять всевозможные гипотезы, удобство обновленной структуры, различные варианты текстов и многое другое.

Зачем нужны А/B (сплит) тесты

Электронная коммерция сражается с оставленными корзинами, b2b страдают от «пустых» лидов, а СМИ не могут повысить вовлеченность читателей. Все эти сферы объединены схожими проблемами: падением конверсии, потерей клиента на стадии оплаты заказа и проч.

A/B testing поможет выйти из сложной ситуации, а именно:

1. Решит проблемы посетителей. Пользователи заходят на ресурс с определенной целью: узнать о товаре подробнее, что-то приобрести или просто посмотреть. При этом посетители сайта сталкиваются с типичными сложностями. К примеру, кнопка «Заказать» находится в неудобном месте или ее трудно найти. Подобные моменты негативно сказываются на опыте пользователей и точно так же сказываются на конверсии.
2. Повысит окупаемость инвестиций. Бессмысленно рассказывать маркетологу о том, каким дорогим оказывается качественный трафик. Он давно все это знает. Тестирование и аналитика сайта обеспечивают более эффективное использование текущего трафика и повышают конверсию без расходов на привлечение нового. Порой даже мелкие корректировки положительно влияют на метрики.
3. Снизит количество отказов пользователей. Чтобы оценить результативность работы сайта, важно анализировать этот показатель. Люди закрывают страницу ресурса по разным причинам: несоответствие ожиданиям, неудобная форма заказа, сложности с поиском товара и т. д. С помощью тестирования можно создать несколько вариантов расположения элементов и проверить, какой из них работает лучше. Если увидели положительную динамику, можно вносить глобальные изменения.
4. Минимизирует риски от корректировок. Эксперты советуют вносить изменения дозированно и последовательно, чтобы не потерять показатель конверсии. Например, понадобилось внедрить новую функцию на сайт. Проведите тестирование и посмотрите, какой из вариантов получился более выигрышным.
5. Обеспечит статически значимые улучшения. A/B анализ базируется на конкретных сведениях, а не на гадании на кофейной гуще. Вы с легкостью можете определить выигрышный вариант изменений на основе статически значимых улучшений: время пребывания на странице, число оставленных корзин и т. д.
6. Поможет усовершенствовать дизайн. Масштабы редизайна бывают разными: от замены пары цветов до полного преображения ресурса. Необходимо выбирать решение только по итогам сплит-тестов. Сначала внесли небольшое изменение, протестировали и убедились, что оставили лучшую версию.

A/B-тестирование — нужная мера, и это вне всяких сомнений. Оно поможет привести показатели сайта к желаемым и гарантировать, что потраченные на изменения деньги и время будут оправданы.

Сервисы для А/В тестирования

Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов. Самый востребованный — Google Optimize. Он помогает тестировать определенные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, картинки и проч. Есть бесплатный вариант инструмента, что и делает его популярным на фоне конкурентов.

Другие сервисы для тестирования страниц:

• Optimizely — платный инструмент. В нем можно создавать эксперименты в визуальном интерфейсе, благодаря чему специалистам не требуется работать с HTML-кодом. Точная цена использования инструмента нигде не указывается, поэтому лучше уточнить ее в отделе продаж;
• Visual Website Optimizer — еще один платный сервис для тестирования элементов страниц. В работе специалисту понадобится понимание HTML. Месяц подписки на сервис будет стоить от $99 до $999;
• Unbounce — инструмент, при помощи которого удобно создавать и оптимизировать лендинги, проводить сплит-тесты. В месяц за подписку придется тратить от 79 до 399 у. е. и больше;
• Convert.com — находится в числе самых популярных среди отечественных маркетологов. Привлекает продвинутым таргетингом и возможностью отслеживать одновременно несколько метрик.

Тонкости проведения сплит-тестов во многом зависят от интерфейса и особенностей сервиса. Но в целом алгоритм действий будет одинаковым.

Как проводить A/B-тестирование в Google

Проводить тесты с помощью нескольких разных сервисов — это трудоемко, сложно и дорого. Лучше сосредоточиться на одном проверенном. К примеру, воспользоваться популярными сервисами от Google.

A/B тесты в Google Analytics

В этом сервисе есть удобная вкладка — «Эксперименты». Находится она в пункте «Поведение». Зайдите в «Эксперименты», введите урл страниц, участвующих в тестах, и получите код для вставки.

Обратите внимание: скрипт нужно добавлять только на исходную страницу!

Перейдите к запуску теста.

Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку. Наоборот, разработчики относятся к экспериментам нейтрально.

A/B тестирование с Google Optimize

Этот сервис используется в связке с Google Analytics: отсюда берутся сведения по показателям: доход, число транзакций и проч. Если описывать кратко работу в Google Optimize, схема будет выглядеть так:

1. Зарегистрируйте аккаунт и определите тип эксперимента.
2. Для настройки теста создайте варианты страниц и задайте распределение трафика на них.
3. Свяжите Optimize с Analytics.
4. Настройте цели в этом сервисе или выберите до этого заданные в Analytics.
5. Введите настройки таргетинга — условия, при которых активируется эксперимент.
6. Задайте код посредством Google Tag Manager.
7. Введите в коде сайта скрипт, который скроет замену элементов.

Поскольку инструмент бесплатный, за раз вы можете запустить не больше 5 тестов и сделать до 10 подмен. Если нужно работать неограниченно, воспользуйтесь платным Google Optimize 360. В целом малому и среднему бизнесу хватает возможностей бесплатной версии.

Как тестировать варианты страниц

Узнаем об этом на примере все того же Google Optimize.

Отличия при настройке разных экспериментов будут находиться в разделе «Таргетинг и варианты».

Для многовариантного теста вы проверяете комбинации элементов (до 16 шт.). Потребуется:

1. Указать названия разделов. Изначально выставлены имена «А» и «В». Если по эксперименту требуется больше, добавьте варианты кнопкой «Добавить раздел» и каждый назовите.
2. Добавить в разделах варианты, которые будете сравнивать с исходником. Тоже дайте им названия, чтобы не путаться.
3. Изменить элементы в визуальном редакторе. Выполните это для каждого варианта. К примеру, смените цвет кнопок.

Работает эксперимент следующим образом: посетитель заходит на исходную страницу. Ее адрес вы указывали при создании проекта. Сервис переадресует пользователя на один из тестовых вариантов (урлы вы задаете во время настройки).

Сразу же после запуска теста начинают составляться отчеты, с которыми вы можете ознакомиться в соответствующей вкладке.

Хорошо то, что Google Optimize сам определяет, когда пора завершить тестирование для получения достоверных сведений. Когда один из вариантов теста выигрывает, сервис автоматически начинает демонстрировать его пользователям.

Основные этапы A/B тестирования

Рассмотрим небольшую пошаговую инструкцию к тому, как проводить сплит-тесты.

Определение целей

Сначала сформулируем ключевые задачи компании или магазина и убедимся, что цели эксперимента с ними совпадают. Не проверяйте гипотезы, которые сразу не согласованы с глобальной целью. Если неверно выбрать ориентир, вы впустую потратите время и деньги.

Выбор метрики

Под понятием подразумеваются значимые показатели: количество продаж, чистая прибыль, число посетителей, доход и т. д. Для начала выберем одну метрику, но порой удобно рассматривать сразу несколько.

Если вы будете анализировать в рамках одного тестирования десяток метрик, эффективность работ значительно снизится.

Выдвижение гипотезы

Теперь переходим к важному этапу. Гипотезу выбирайте по схеме «если что-то сделать, то произойдет то». Например: если цвет кнопки «Заказать» изменить на зеленый, конверсия вырастет с 3–4 % до 7–8 %.

Чтобы верно оценить результаты, требуется выдвинуть 2 гипотезы:

• нулевая — к улучшениям не приведет и оставит показатель на прежнем уровне;
• альтернативная — корректировки повысят конверсию до 7–8 %.

Соответственно, если изменений не произошло, сработала нулевая гипотеза и вносить изменения бессмысленно. Если показатели выросли, альтернативный вариант победил. Это значит, что можно вносить более глобальные правки.

При негативном результате нужно просто откатить изменения и пробовать повышать метрику дальше.

Подготовка контрольных данных

Страница переделана, все готово к тестированию. Перед этим необходимо измерить исходные показатели конверсий и прочих метрик, которые будут учитываться. Первоначальный вариант называем А, новый — В.

Запуск теста

На этом этапе рандомно разделяем трафик 50/50. Половина пользователей увидит страницу А, остальная — В. Причем важно, чтобы состав трафика был равным. В противном случае тест будет необъективным.

Анализ результатов

Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. Выборка должна представлять статическую значимость. То есть вероятность случайности не должна превышать 5%.

По итогам анализа принимаем решение: распространить внесенные изменения на всю аудиторию или откатить до первоначальной версии.

Рекомендации по A/B-тестированию

Вы уже узнали, что сплит-тесты помогают повысить отдачу страниц. Чтобы они принесли результаты в действительности, специалисту нужно генерировать идеи для позитивного влияния на метрики. Нельзя придумывать правки наобум. Вы должны видеть пути улучшения страниц и понимать, почему именно они перспективные.

Но любой маркетолог порой попадает в ситуацию, когда протестированные идеи не помогли достичь целей. Если вы столкнетесь с подобным, попробуйте внести такие правки:

• используйте конверсионную форму, которая при прокрутке остается видимой для пользователя;
• уберите лишние поля. Возможно, посетитель не хочет указывать определенные данные и из-за этого отказывается совершить действие;
• увеличьте срок бесплатного тестирования вашего продукта;
• «поиграйте» с цветом конверсионных кнопок. Иногда положительную динамику дает агрессивный красный, а порой выигрышным становится спокойный зеленый.

Не опускайте руки после первой неудачи. Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать.

Выводы

Вне зависимости от того, стал ваш эксперимент удачным или нет, относитесь к тестированию как к возможности для обучения. Пользуйтесь приобретенными навыками в создании и проверке последующей гипотезы. В любом случае рано или поздно получится найти те самые точки роста, которые помогут повысить показатели метрик и найти лучшее решение для развития бизнеса.