A/B-тестування сайту

Конкуренти не сплять. Щоб бізнесу вижити в онлайн-сфері, успішно завойовувати увагу аудиторії та оминати аналогічні проекти, потрібно розвиватися. Інакше сайт почне деградувати.

Для розвитку використовують різні методи: розширюють асортимент, покращують дизайн ресурсу, опрацьовують юзабіліті, пишуть нові продажні статті. Але як завчасно дізнатися, що ці нововведення дійсно матимуть результати й не стануть марною тратою часу та грошей?

Що таке A/B тестування

A/B тестування – це інструмент, який допомагає розвивати сайт та перевіряти гіпотези. Розробникам вдається шляхом експериментів оцінити переваги аудиторії, щоб зважитися на зміни чи залишити все як є. А/Б тестування, або як його ще називають, спліт-тестування, є своєрідним способом оптимізації воронки сайту.

Розглянемо докладніше, як працює інструмент, для чого проводять подібні тести та яким чином реалізуються завдання.

Як працює A/B-тестування?

Якщо коротко, то спліт-тести дозволяють оцінити ефективність різних варіантів сторінки. Припустимо, у вас є два приклади дизайну картки товару, й вони обидва дуже круті. Який із них вибрати? Грунтуватися на інтуїції — не найкраще рішення. Перевірте працездатність обох варіантів на практиці через тестування сайту. Покажіть одній частині відвідувачів картку №1, а іншій — №2. Переможцем стає той, у кого показники відгуку будуть вищими.

Це далеко не єдиний метод застосування AB-тестів. Інструмент допомагає перевіряти всілякі гіпотези, зручність оновленої структури, різні варіанти текстів та багато іншого.

Навіщо потрібні А/B (спліт) тести

Електронна комерція бореться із залишеними кошиками, b2b страждають від «порожніх» лідів, а ЗМІ не можуть підвищити залучення читачів. Всі ці сфери об'єднані схожими проблемами: падінням конверсії, втратою клієнта на стадії оплати замовлення та ін.

A/B testing допоможе вийти зі складної ситуації, а саме:

1. Вирішить проблеми відвідувачів. Користувачі заходять на ресурс із певною метою: дізнатися про товар докладніше, щось придбати чи просто подивитися. При цьому відвідувачі сайту стикаються із типовими складнощами. Наприклад, кнопка «Замовити» розташована у незручному місці або її важко знайти. Подібні моменти негативно позначаються на досвіді користувачів й так само позначаються на конверсії.
2. Підвищить окупність інвестицій. Безглуздо розповідати маркетологу про те, яким дорогим виявляється якісний трафік. Він давно це все знає. Тестування та аналітика сайту забезпечують ефективніше використання поточного трафіку та підвищують конверсію без витрат на залучення нового. Інколи навіть дрібні коригування позитивно впливають на метрики.
3. Зменшить кількість відмов користувачів. Щоб оцінити результативність роботи сайту, важливо аналізувати цей показник. Люди закривають сторінку ресурсу з різних причин: невідповідність очікуванням, незручна форма замовлення, складності з пошуком товару та інше. За допомогою тестування можна створити кілька варіантів розташування елементів та перевірити, який з них працює краще. Якщо ви побачили позитивну динаміку, можна вносити глобальні зміни.
4. Мінімізує ризики від коригування. Експерти радять вносити зміни дозовано та послідовно, щоб не втратити показник конверсії. Наприклад, потрібно впровадити нову функцію на сайт. Проведіть тестування й подивіться, який варіант вийшов більш виграшним.
5. Забезпечить статично значущі покращення. A/B аналіз базується на конкретних відомостях, а не на гаданні на кавовій гущі. Ви легко зможете визначити виграшний варіант змін на основі статично значущих покращень: час перебування на сторінці, кількість залишених кошиків та інше.
6. Допоможе вдосконалити дизайн. Масштаби редизайну бувають різними: від заміни кількох кольорів до повного перетворення ресурсу. Необхідно обирати рішення лише за підсумками спліт-тестів. Спочатку внесли невелику зміну, протестували та переконалися, що залишили найкращу версію.

A/B-тестування — потрібна міра, й це поза всякими сумнівами. Воно допоможе привести показники сайту до бажаних та гарантувати, що витрачені на зміни гроші та час будуть виправдані.

Сервіси для тестування А/В

Маркетологи виконують спліт-тести за допомогою спеціалізованих інструментів. Найпопулярніший — Google Optimize. Він допомагає тестувати певні елементи сторінок, у тому числі заголовки, шрифти, картинки та інше. Є безкоштовний варіант інструменту, що робить його популярним на тлі конкурентів.

Інші сервіси для тестування сторінок:

• Optimizely — платний інструмент. У ньому можна створювати експерименти у візуальному інтерфейсі, завдяки чому фахівцям не потрібно працювати з HTML-кодом. Точна ціна використання інструменту ніде не вказується, тому краще уточнити її у відділі продажу;
• Visual Website Optimizer — ще один платний сервіс для випробування елементів сторінок. У роботі фахівцю знадобиться розуміння HTML. Місяць підписки на сервіс коштуватиме від $99 до $999;
• Unbounce — інструмент, за допомогою якого зручно створювати та оптимізувати лендинги, проводити спліт-тести. На місяць за передплату доведеться витрачати від 79 до 399 у.о. та більше;
• Convert.com — знаходиться серед найпопулярніших додатків серед вітчизняних маркетологів. Приваблює просунутим таргетингом та можливістю відстежувати одночасно кілька метрик.

Тонкощі проведення спліт-тестів багато в чому залежать від інтерфейсу та особливостей сервісу. Але загалом алгоритм дій буде однаковим.

Як проводити A/B-тестування в Google

Проводити тести за допомогою декількох різних сервісів — це трудомістко, складно та дорого. Краще зосередитись на одному перевіреному. Наприклад, користуватися популярними сервісами від Google.

A/B тести в Google Analytics

У цьому сервісі є зручна вкладка — «Експерименти». Вона розташована у пункті «Поведінка». Зайдіть в «Експерименти», введіть УРЛ сторінок, що беруть участь у тестах, та отримайте код для вставки.

Зверніть увагу: скрипт потрібно додавати лише на вихідну сторінку!

Перейдіть до запуску тесту.

Зазначається, що Google А/Б тестування не сприймає як маскування та накрутку. Навпаки, розробники ставляться до експериментів нейтрально.

A/B тестування з Google Optimize

Цей сервіс використовується у зв'язці з Google Analytics: звідси беруться відомості за показниками: дохід, кількість транзакцій та інше. Якщо коротко описувати роботу в Google Optimize, схема виглядатиме наступним чином:

1. Зареєструйте обліковий запис та визначте тип експерименту.
2. Для налаштування тесту створіть варіанти сторінок та задайте розподіл трафіку на них.
3. Зв'яжіть Optimize з Analytics.
4. Налаштуйте цілі в цьому сервісі або виберіть до цього в Analytics.
5. Введіть параметри націлювання — умови, за яких активується експеримент.
6. Задайте код за допомогою Google Tag Manager.
7. Введіть у коді сайту скрипт, який приховує заміну елементів.

Оскільки інструмент безкоштовний, за один раз ви можете запустити не більше 5 тестів та зробити до 10 підмін. Якщо потрібно працювати необмежено, скористайтесь платним Google Optimize 360. Загалом малому та середньому бізнесу вистачає можливостей безкоштовної версії.

Як тестувати варіанти сторінок

Довідаємося про це на прикладі того самого Google Optimize.

Відмінності при налаштуванні різних експериментів будуть у розділі «Таргетинг та варіанти».

Для багатоваріантного тесту ви перевіряєте комбінації елементів (до 16 штук). Потрібно:

1. Вказати назви розділів. Спочатку виставлені імена «А» та «В». Якщо за експериментом потрібно більше, додайте варіанти кнопкою «Додати розділ» та кожен назвіть.
2. Додати у розділах варіанти, які порівнюєте з вихідним кодом. Також дайте їм назви, щоби не плутатися.
3. Змінити елементи у візуальному редакторі. Виконайте це для кожного варіанта. Наприклад, змініть колір кнопок.

Працює експеримент у наступний спосіб: відвідувач заходить на вихідну сторінку. Її адресу ви вказували під час створення проекту. Сервіс переадресує користувача на один із тестових варіантів (УРЛи ви задаєте під час налаштування).

Одразу після запуску тесту починають формуватися звіти, з якими ви можете ознайомитись у відповідній вкладці.

Добре те, що Google Optimize сам визначає, коли час завершити тестування для отримання достовірних відомостей. Коли один із варіантів тесту виграє, сервіс автоматично починає демонструвати його користувачам.

Основні етапи A/B тестування

Розглянемо невелику покрокову інструкцію, як проводити спліт-тести.

Визначення цілей

Спочатку сформулюємо ключові завдання компанії чи магазину та переконаємося, що цілі експерименту з ними збігаються. Не перевіряйте гіпотези, які одразу не узгоджені з глобальною метою. Якщо неправильно вибрати орієнтир, ви змарнуєте час та гроші.

Вибір метрики

Під поняттям маються на увазі значущі показники: кількість продажів, чистий прибуток, кількість відвідувачів, дохід та інше. Для початку виберемо одну метрику, але іноді зручно розглядати одразу кілька.

Якщо ви аналізуватимете в рамках одного тестування десяток метрик, ефективність робіт значно знизиться.

Висунення гіпотези

Тепер переходимо до важливого етапу. Гіпотезу вибирайте за схемою «якщо щось зробити, то станеться то». Наприклад: якщо колір кнопки «Замовити» змінити на зелений, конверсія зросте з 3-4% до 7-8%.

Щоб правильно оцінити результати, потрібно висунути 2 гіпотези:

• нульова — до покращень не призведе й залишить показник на колишньому рівні;
• альтернативна — коригування підвищать конверсію до 7-8%.

Відповідно, якщо змін не відбулося, спрацювала нульова гіпотеза та вносити зміни безглуздо. Якщо показники зросли, то альтернативний варіант переміг. Це означає, що можна вносити глобальніші правки.

У випадку негативного результату потрібно просто відкотити зміни та намагатися підвищувати метрику далі.

Підготовка контрольних даних

Сторінку перероблено, все готове до тестування. Перед цим необхідно виміряти вихідні показники конверсій та інших метрик, які враховуватимуться. Початковий варіант називається А, новий — В.

Запуск тесту

На цьому етапі рандомно поділяємо трафік 50/50. Половина користувачів побачить сторінку А, решта — В. Причому важливо, щоб склад трафіку дорівнював. В іншому випадку тест буде необ'єктивним.

Аналіз результатів

Коли набралося достатньо відомостей для статистики, настав час оцінити ефект А/Б тестування. Вибірка має представляти статичну значимість. Тобто можливість випадковості не має перевищувати 5%.

За підсумками аналізу приймаємо рішення: поширити внесені зміни на всю аудиторію або відкотити до початкової версії.

Рекомендації з A/B-тестування

Ви вже дізналися, що спліт-тести допомагають підвищити віддачу сторінок. Щоб вони принесли результати насправді, фахівцю потрібно генерувати ідеї для позитивного впливу на метрики. Не можна вигадувати правки навмання. Ви маєте бачити шляхи покращення сторінок й розуміти, чому саме вони є перспективними.

Але будь-який маркетолог часом потрапляє до ситуації, коли протестовані ідеї не допомогли досягти цілей. Якщо ви зіткнетеся з подібним, спробуйте внести наступні редагування:

• використовуйте конверсійну форму, яка при прокручуванні залишається видимою для користувача;
• заберіть зайві поля. Можливо, відвідувач не хоче вказувати певні дані й через це відмовляється вчинити дію;
• збільшіть термін безкоштовного тестування вашого продукту;
• «пограйте» із кольором конверсійних кнопок. Іноді позитивну динаміку дає агресивний червоний, а часом виграшним стає спокійний зелений.

Не опускайте руки після першої невдачі. Тестування тому й називається тестуванням, щоб перевіряти, пробувати та експеріментувати.

Висновки

Незалежно від того, став ваш експеримент вдалим чи ні, ставтеся до тестування як до можливості для навчання. Користуйтеся набутими навичками у створенні та перевірці подальшої гіпотези. У будь-якому випадку рано чи пізно пощастить знайти ті самі точки зростання, які допоможуть підвищити показники метрик та знайти найкраще рішення для розвитку бізнесу.