А/Б-тестирование

А/Б- или сплит-тестирование — это вариант маркетингового исследования, цель которого сравнить две версии рекламного объявления, лендинга, элемента сайта, которые отличаются одним параметром. А/Б-тест определяет, какой вариант больше привлекает целевую аудиторию, приносит наибольшую конверсию.

Пример: маркетологу нужно прорекламировать новый шампунь. Он хочет протестировать, какое предложение приводит больше клиентов. Гипотеза: возможно, скидка не влияет на размер конверсии, а только уменьшает доходы компании.

На первом варианте лендинга компания добавляет баннер с предложением скидки 30%. Второй лендинг выглядит так же, как и первый, только на нём нет баннера с предложением скидки.

Маркетолог настраивает А/Б-тест: в случайном порядке половина пользователей видит лендинг со скидкой (вариант А), а другие — версию без скидки (вариант B). Через неделю маркетолог изучает показатели и видит, что второй вариант привёл больше клиентов.

Зачем нужен А/Б-тест

1. Чтобы быстрее проверять гипотезы. Если не устраивает конверсия в продажи, можно поменять весь сайт. Это долго, дорого и не гарантирует роста конверсии. А/Б тест поможет сэкономить и получить результат за пару недель — изменяйте элементы, которые вызывают сомнения, например, кнопки или основные тексты, настраивайте тестирование и отслеживайте изменение показателей.

2. Чтобы принимать решения на основе данных, а не интуиции. Бывает так, что опыт эксперта не совпадает со взглядами целевой аудитории. Используйте экспертизу для построения гипотез, тестируйте, чтобы убедиться в их эффективности.

3. Чтобы лучше узнавать свою аудиторию. Тестирование поможет определить, как работать с аудиторией, что ей больше всего нравится, что привлекает внимание и стимулирует продажи. Результаты тестов помогут в будущих проектах. Например, вы узнали, что у баннеров с отзывами клиентов высокая конверсия. В дальнейшем будете делать так все баннеры — их лучше воспринимает ваша аудитория.

Что можно анализировать с помощью А/Б-теста

Тестировать можно любой элемент коммуникации — в лендингах, в рассылках, на сайтах, в рекламных объявлениях:

1. Кнопки — СТА, внешний вид, расположение.
2. Заголовки и описания — в статье, на лендинге, в постах, в рассылках.
3. Формы обратной связи — дизайн, расположение, СТА.
4. Дизайн страницы — расположение элементов, цвета, стиль.
5. Картинки продуктов.

Как провести А/Б-тестирование в Roistat

Roistat — маркетинговая платформа, сервисы которой помогают компаниям повысить эффективность маркетинга. В Roistat есть сервис «А/Б-тесты»: с его помощью можно самостоятельно создавать и проводить А/Б-тесты посадочных страниц, рассчитывать прибыльность каждого варианта. Можно протестировать любой элемент сайта или лендинга и отследить не только конверсию в заявку, но и в покупку.

Как провести А/Б-тест в Roistat:

1. Определить, что нужно улучшить. Проще формировать цель через показатели — какой вариант поможет увеличить конверсию сайта в заявку.

2. Разработать гипотезу — что тестировать и зачем. Предполагаем, какой элемент нужно заменить и почему, какие результаты ожидаем получить.

3. Настроить тест в Roistat. Открываем сервис, переходим в главное меню и выбираем пункт А/Б-тесты. Мы протестируем стили — визуальную часть сайта или лендинга. Кликаем «Создать тест стилей».

Появляется окно с настройками.

Нажимаем Посмотреть, чтобы проверить, как будут отображаться каждый из вариантов в тесте.

Если всё в порядке, кликаем «Создать тест».

4. Указать продолжительность теста. Новый тест появится на основном экране сервиса. Прописываем даты начала и окончания тестирования.

5. Определить выборку. Roistat автоматически показывает пользователям разные варианты сайтов и лендингов. Иногда для А/Б-тестов нужно определить выборку — это аудитория, которая увидит разные варианты теста. Минимальный размер выборки можно рассчитать с помощью калькулятора — Яндекса или Mindboх.

Подробнее о том, что такое А/Б-тестирование и как оно помогает бизнесу, рассказали в нашем блоге и в ролике на YouTube-канале:

Как оценивать результат А/Б-теста

Можно использовать такие метрики:

• количество регистраций и скачиваний;
• CTR;
• трафик;
• количество отказов;
• выручка.

Бесплатные калькуляторы оценивают тесты по основным показателям — по конверсии, CTR, Open Rate. Но эти данные не всегда полезны бизнесу, где важно знать, какой вариант из А/Б тестов принёс больше прибыли.

Оценить результаты тестирования по выручке и прибыли можно в инструменте «А/Б-тесты» от Roistat. Он покажет расширенные данные по тестам — какую прибыль принёс каждый вариант, сколько было посещений, какая конверсия в заявки и в продажи, какой средний чек. Также Roistat автоматически рассчитает показатели CBA и CBA+ — показатели вероятности, что в А/Б-тесте победит тот или иной вариант.

Какие показатели важны в A/B-тестировании сайта

Конверсия

Один из основных показателей эффективности A/B-тестирования. Конверсия измеряет процент пользователей, совершивших целевое действие, такое как покупка, подписка или заполнение формы. Сравнение конверсии между двумя или более вариантами сайта позволяет определить, какие изменения приводят к наилучшим результатам.

Время на странице

Длительность пребывания пользователей на странице является важным показателем, который отражает степень заинтересованности и вовлечённости посетителей. A/B-тестирование позволяет определить, какие элементы и контент привлекают больше внимания и удерживают пользователей на странице.

Количество просмотров страниц

Оценка количества просмотров страниц помогает определить, какие варианты сайта привлекают больше трафика и вызывают больший интерес у посетителей. Увеличение числа просмотров страниц может указывать на успешные изменения в дизайне или контенте.

Кликабельность элементов

A/B-тестирование позволяет оценить кликабельность различных элементов сайта, таких как кнопки, ссылки или баннеры. Изменение цвета, текста или расположения этих элементов может значительно повлиять на активность пользователей и, соответственно, на конверсию.

Отказы

Анализ показателя отказов позволяет определить, какие варианты сайта вызывают большее количество отказов и неудовлетворённость у пользователей. Путём проведения A/B-тестирования можно выявить причины отказов и внести соответствующие изменения для улучшения пользовательского опыта.

Средняя стоимость привлечения клиента

A/B-тестирование также может быть полезным в определении наиболее эффективных маркетинговых каналов и стратегий. Сравнение различных вариантов сайта позволяет оценить, какие каналы привлекают клиентов по более низкой стоимости и обеспечивают лучший ROI (Return on Investment).

Что можно проверить с помощью A/B-тестирования сайта

• Заголовки и тексты — A/B-тестирование позволяет определить наиболее привлекательные и убедительные заголовки и тексты для вашего сайта. Вы можете проверить разные варианты текста на главной странице, на страницах товаров или услуг, а также в рекламных баннерах и электронных письмах.
• Дизайн и компоновка — изменения в цветовой схеме, размещении элементов, кнопках навигации и других аспектах дизайна могут оказывать значительное влияние на привлекательность и удобство использования сайта.
• Кнопки призыва к действию (CTA) — A/B-тестирование позволяет определить наиболее эффективные CTA-кнопки, которые мотивируют пользователей на действия. Вы можете провести сравнение разных текстов и цветов кнопок, а также их расположения на странице для оптимизации конверсии.
• Формы и поля ввода — сможете определить наиболее удобные и простые для заполнения формы и поля ввода. Изменения в форматировании, порядке полей и добавление/удаление обязательных полей могут повысить конверсию на странице регистрации или оформления заказа.
• Визуальные элементы — используйте A/B-тестирование для проверки визуальных элементов, таких как изображения, видео и иллюстрации. Это поможет выявить, какие изображения привлекают больше внимания и эмоционально связываются с вашей целевой аудиторией.

Ошибки при проведении A/B-тестирования сайта

Неправильная выборка

Ошибка заключается в неправильном подборе аудитории для проведения теста. Если выборка не является репрезентативной или недостаточно большой, могут возникнуть искажения результатов. Убедитесь, что ваша выборка достаточно большая и представляет целевую аудиторию.

Недостаточная длительность теста

Часто тест проводится недостаточно долго. Помните, что результаты A/B-тестирования должны быть статистически значимыми, что требует определённого объёма данных. Не спешите делать выводы на основе неполных результатов, убедитесь, что тест проведён достаточно длительное время.

Несоответствующая метрика успеха

Метрика должна быть чёткой, измеряемой и привязанной к вашим целям. Не забывайте учитывать ключевые показатели производительности (KPI) вашего бизнеса при выборе метрики успеха.

Несоответствие тестируемых вариантов

Ошибка заключается в том, что тестируемые варианты слишком сильно отличаются друг от друга. Чтобы получить надёжные результаты, варианты должны быть максимально схожими, за исключением одного изменяемого элемента. Это позволит вам точно определить, какие изменения влияют на результаты.

Неправильное интерпретирование результатов

Важно учитывать статистическую значимость, доверительные интервалы и другие факторы, чтобы извлечь правильные выводы. Обратите внимание на маркетинговые отчёты, которые помогут вам анализировать результаты теста более точно.

А/Б‑тесты Roistat: возможности и преимущества

Этот инструмент помогает бизнесу изучать и оптимизировать пользовательский опыт, улучшать конверсию и повышать эффективность маркетинговых кампаний. Рассмотрим возможности и преимущества A/B-теста Roistat:

Разделение трафика

Roistat позволяет разделить трафик между различными версиями страницы или элементами сайта. Это даёт возможность сравнить результаты и определить, какие изменения приводят к наилучшим результатам.

Множество вариантов тестирования

С помощью Roistat вы можете проводить не только A/B-тесты, но и множество других видов тестирования, таких как A/A-тесты (для проверки стабильности результатов) и мультивариантные тесты (для сравнения нескольких вариантов одновременно). Это расширяет возможности и позволяет проводить более сложные эксперименты.

Интеграция с другими инструментами

Roistat позволяет интегрировать A/B-тесты с другими маркетинговыми отчётами и инструментами аналитики. Вы можете совместно использовать данные и результаты тестирования с целью более глубокого анализа и принятия обоснованных решений. Это помогает вам получить более полную картину о влиянии изменений на ваши маркетинговые цели.

Например, можно интегрировать инструмент со сквозной аналитикой, чтобы оценить, как работает реклама от клика до покупки. Подробно про сквозную аналитику рассказали в блоге.

Подробная аналитика и отчёты

Вы получаете доступ к ключевым метрикам, статистической значимости, графикам и сегментации данных. Это помогает вам легко интерпретировать результаты и принимать обоснованные решения на основе данных.

Удобный интерфейс и простота использования

Roistat предлагает интуитивно понятный интерфейс, который позволяет управлять и контролировать весь процесс A/B-тестирования. Вы можете легко создавать новые тесты, устанавливать параметры и просматривать результаты. Это сокращает время и усилия, необходимые для проведения тестов, и позволяет вам сосредоточиться на анализе и оптимизации.

Roistat предлагает мощный инструментарий для проведения A/B-тестирования сайта. Возможности интеграции, подробная аналитика и простой интерфейс делают его оптимальным выбором для бизнесов, стремящихся улучшить пользовательский опыт, повысить конверсию и достичь маркетинговых целей.

Как определить оптимальный размер выборки для A/B-тестирования?

Это зависит от нескольких факторов, таких как уровень значимости, ожидаемый эффект, уровень статистической мощности и допустимая ошибка. Чаще всего применяются статистические калькуляторы, которые помогают определить необходимый размер выборки для достижения достаточной статистической мощности.

Как долго проводить A/B-тестирование и как часто вносить изменения на основе его результатов?

Продолжительность A/B-тестирования зависит от многих факторов, включая трафик сайта, размер эффекта, статистическую значимость, длительность покупательского цикла и другие. Обычно рекомендуется проводить тестирование в течение определённого времени, чтобы убедиться в получении достаточного объёма данных. Частота внесения изменений на основе результатов тестирования может варьироваться в зависимости от сложности изменений и их влияния на пользовательское поведение.

Как оценить эффективность A/B-тестирования и измерить его влияние на бизнес-показатели?

Нужно заранее понимать определённые цели и метрики теста. Можно использовать сравнение ключевых показателей производительности между контрольной и тестируемой группами, а также статистические методы для определения значимости различий. Важно также учитывать контекст и специфику бизнеса при интерпретации результатов и оценке их влияния на конечные цели.

• A/B-тестирование является итеративным процессом, который требует постоянного мониторинга и анализа результатов. Постепенное внесение изменений на основе полученных данных позволяет постепенно улучшать пользовательский опыт и достигать более высоких показателей эффективности.
• Важно учитывать контекст и специфику своего сайта при проведении A/B-тестирования. То, что работает на одном сайте, может не сработать на другом. Поэтому необходимо принимать во внимание особенности своей аудитории, бизнес-модели и целевых показателей.
• Важно помнить о значимости правильного анализа и интерпретации результатов A/B-тестирования. Некорректное применение статистических методов и недостаточная проработка данных может привести к неверным выводам и ошибочным решениям.
• A/B-тестирование требует систематического подхода и тщательного планирования. Определение целей, выбор релевантных метрик, правильное разделение аудитории и проведение теста в контролируемых условиях — ключевые аспекты успешного A/B-тестирования.

Подписывайтесь на каналы Roistat в Telegram. Делимся статьями из блога и полезными видео, рассказываем о последних обновлениях продукта Roistat.