Чек-листы по В2В маркетингу увеличивающие продажи на 40%
Icon PDF 7,4 МБ
Скачать бесплатно

A/B-тестирование: кому нужно и как проводить

24.01.2024
537
Время чтения:
Обновлено: 24.01.2024
A/B-тестирование
Содержание
  1. Суть A/B-тестирования
  2. Задачи A/B-тестирования
  3. Важные метрики при A/B-тестировании сайта
  4. Этапы A/B-тестирования
  5. Шаг 1: обозначить цель
  6. Шаг 2: определение метрики
  7. Шаг 3: сформулировать гипотезы
  8. Шаг 4: подобрать дизайн
  9. Шаг 5: эксперимент в рамках тестирования
  10. Шаг 6: изучите полученные данные
  11. Сложности A/B-тестирования
  12. Парадокс Симпсона (проблема, связанная с объединением)
  13. Чувствительность метрик
  14. Показатель волатильности
  15. Время на A/B-тестирование
  16. Инструменты для A/B-тестирования
  17. Примеры использования A/B-тестирования
  18. Издательства, медиа-компании
  19. А/В-тестирование в электронной коммерции
  20. Сфера туризма
  21. Ошибки при проведении A/B-тестирования
  22. Тестирование сразу двух идей (элементов)
  23. Тестирование в последовательном порядке
  24. Мало данных для проведения эксперимента
  25. Часто задаваемые вопросы о A/B-тестировании
  26. Является ли А/В-тестирование обязательной необходимостью?
  27. Существуют ли иные методы проверки жизнеспособности новых гипотез?
  28. Может ли поменяться SEO при проведении А/В-тестирования?

25 стратегий привлечения лидов, которые должен знать каждый маркетолог

Что это такое? A/B-тестирование – проверка эффективности двух вариантов, например, дизайна лендинга или формы кнопки «купить». В ходе эксперимента аудитории демонстрируются различные версии и оценивается ее реакция на каждую из них. После этого выбирается финальный вариант, который и будет применен.

Где применять? A/B-тестирование используется для улучшения юзабилити, повышения конверсии, снижения числа отказов на сайте и в целом для минимизации рисков в работе с аудиторией.

Суть A/B-тестирования

А/В-тестированием (по-другому еще говорят – сплит-тестирование) называют исследование объекта посредством сравнения двух его вариантов. К примеру, это может быть определенная, выбранная на сайте страница. Людям предлагают ознакомиться с ней, а затем смотрят, какой из вариантов вызывает лучший отклик.

суть A/B-тестирования

Метод А/В-тестирования демонстрирует, что нужно изменить в проекте, чтобы повысить его эффективность (к примеру, поднять конверсию). Вот когда требуется применение метода:

  • показатели требуют улучшения, и есть варианты, как их можно поднять;
  • члены команды разошлись во мнениях по поводу изменений;
  • изменения, предлагаемые клиентом, вызывают сомнения;
  • есть новая версия инструмента (продукта), и нужно продемонстрировать её жизнеспособность.

Сплит-тестирование, проведенное в описанных случаях, даст конкретные цифры, на которые можно будет опираться при принятии решений. Это так называемый data-driven-подход.

Далее – простой пример применения метода. Пусть сайт дает конверсию 5 %. Маркетолог говорит, что эту цифру можно поднять до 7 %, если сделать кнопку «Купить» синей (сейчас она зеленая).

Подключаете к сайту специальный сервис вроде AB Tasty и т.п., который делит весь поток трафика на две части, чтобы одни пользователи (половина всего потока) видели зеленую кнопку, а другие – синюю. Информация собирается в течение трех недель. Результат применения А/В-тестирования: конверсия со старой страницы так и осталась 5 %, а с новой – возросла до 7,5 %.

Самый востребованный гайд
Доступно до
29 февраля
10 рабочих способов увеличения количества лидов в 2 раза для 76 ниш
  • Проверено на 150+ проектах
Как внедрить аналитику и сократить расходы бюджета
  • разбор кейсов
  • обзор топ 5 сервисов
  • гайд по сквозной аналитике

Разработчикам остается сменить цвет кнопки (по заданию маркетолога). Выгода очевидна: расходы на подтягивание трафика те же, а объёмы продаж в полтора раза возрастают.

Главное, для чего проводится А/В-тестирование – выбрать максимально выгодный для бизнеса вариант продукта или объекта. Объекты, с учетом сферы деятельности, могут быть самыми разными.

  • Маркетологи выявляют таким способом самые рабочие тексты для рекламы, призывы к действию, заголовки для лид-форм и прочее. Сплит-тестирование позволяет проверить эффективность рекламы, воронки, сайта и т.п.
  • Продакт-менеджеры с помощью данного метода продвигают продукт. К примеру, находят пути улучшения сервиса, максимально подстраиваясь под пожелания клиентов. Ведь от этого напрямую зависит прибыль, приносимая продуктом.
  • Дизайнеры корректируют интерфейсы сайтов, приложений, сервисов. В частности, метод позволяет увидеть, какой вид корзины либо товарных карточек более привлекателен для клиентов лучше стимулирует к покупкам.
  • Аналитики в общем оценивают, насколько эффективен сайт, реклама, приложение, сервис. На результаты проведенных аналитиками А/В-тестов опираются и маркетологи, убеждаясь в правильности либо ошибочности своих предположений.

Задачи A/B-тестирования

Первичная цель проведения А/В-тестирования – поднять показатели, опираясь на поведение пользователей, которые, кстати, чаще всего даже не догадываются, что участвуют в каком-то эксперименте. Вот какие цели обычно тут преследуются:

  • Повышение качества юзабилити. К примеру, оптимизация функционала. Параллельно можно проводить коридорное тестирование.
  • Персонализированный подход к взаимодействию с пользователями. Тут обычно имеется в виду улучшение текстов (на страницах, в сообщениях, в формах для обратной связи, на кнопках и т.д.).
  • Рост показателя конверсии. Меняют формы для подписок, вид кнопок и прочих значимых элементов на страницах.
  • Максимально полное удовлетворение актуальных пользовательских запросов. За трендами нужно следить, их популярность быстро меняется, и тут важно соответствовать ожиданиям аудитории.
  • Сведение к минимуму количества отказов. Нужно находить и анализировать возможные причины: бланк заявки неудобен, люди не получают то, чего ожидали и т.п. Если на одной из страниц в ходе изменений показатели улучшились, значит и другие страницы можно проработать по аналогии.
  • Проведение изменений без особых рисков. Метод хорош тем, что при его использовании продажи не могут упасть. Ведь половина пользователей взаимодействуют со старой версией, и если внесенные новшества не особо эффективны, то на показателях конверсии это глобально не отразится.
задачи A/B-тестирования

Важные метрики при A/B-тестировании сайта

  • Уровень конверсии. Данный показатель можно считать одним из главных. Конверсия показывает в процентах, сколько посетителей выполнили целевое действие (купили, оформили подписку, оставили свои данные в форме). По конверсии на разных (двух или больше) вариантах сайта видно, что нужно сделать для улучшения результатов.
  • Время пребывания на странице. По этому показателю видно, интересно ли посетителям у вас на сайте, насколько они вовлечены. А/В тестирование помогает понять, с помощью каких элементов и контента можно увеличить время, проведенное пользователями на той или иной странице.
  • Число просмотров. Количество просмотров показывает, какие именно версии сайта притягивают большую аудиторию, вызывают заинтересованность. Если просмотров в итоге больше, значит дизайн и контент вы поменяли грамотно.
  • Кликабельность. Имеется в виду число кликов по кнопкам, ссылкам, баннерам, размещенным на сайте. Из результатов А/В-тестирования становится ясно, какие цвета, тексты и расположения работают лучше и приносят большую конверсию.
  • Число отказов. По показателю отказов понятно, какие версии сайта не вызывают отклика у посетителей и приводят к нежеланию взаимодействовать с ним. А/В-тестирование помогает понять причины отказов и провести изменения, которые положительно отобразятся на пользовательском опыте.
  • Средняя стоимость привлечения одного покупателя. А/В-тестирование может выступать в качестве ценного маркетингового и стратегического инструмента. Изучая эффективность нескольких вариантов сайта, вы определяете, по каким каналам привлечение клиентов обходится дешевле, и где получается лучший ROI (Return on Investment).

Этапы A/B-тестирования

Данный вид тестирования представляет собой несколько последовательно выполненных шагов:

Шаг 1: обозначить цель

Цель ставится с учетом общих целей компании. Пусть, для примера, речь идет о предприятии, выпускающем и продающем пластиковые окна. Компания дает контекстную рекламу, она и подтягивает трафик на лендинг. Главная цель тут – поднять объёмы продаж с него.

То есть, нужно провести тестирования, которые дадут рост числа заявок на посадочной странице. В частности, рассматривается идея сделать на ней все кнопки круглыми, а не квадратными (как было изначально).

Не нужно тратить время и ресурсы компании на проверку гипотез, которые никак не связаны с основной целью компании. Без правильно намеченных ориентиров это будут напрасные расходы и усилия.

Шаг 2: определение метрики

Для А/В-тестирования это важный момент. Какие метрики имеет смысл изучать и проверять? Имеются в виду основные показатели бизнеса, а именно: число продаж, покупателей, объём выручки, прибыль в чистом виде, процент конверсии, отказов и т.п. Метрика – это что-то вроде термометра, по которому видно, довольны ли клиенты, хороший ли компания получает доход и проч.

В данном конкретном примере ключевая метрика – число поступающих с лендинга заявок, а именно – уже оплаченных заказов, оформленных на сайте.

При проведении А/В тестирования лучше работать с одной выбранной метрикой, иногда можно с несколькими (рассматривая их как дополнительные). Не «замахивайтесь» сразу на всё!

Эффективность теста будет слабой, если пытаться отследить одновременно десятки показателей. На этом оконном предприятии в качестве дополнительных метрик можно просматривать еще сумму среднего чека и размер чистой прибыли.

Шаг 3: сформулировать гипотезы

То есть, предполагаете: если поменять «вот это», то получится ли «вот это»? Получиться должно то, что намечено у вас в качестве основной метрики. В данном примере: «замена прямоугольных кнопок на круглые даст рост конверсии на странице с 3-5% до 8-10%?».

Чтобы оценка результатов получилась верной, рассматривают два варианта гипотез:

  • Нулевую. Изменения не дадут роста конверсии. Такая гипотеза требует опровержения.
  • Альтернативную. Изменения поднимут конверсию до 8-10%.

Если в результаты А/В-тестирования подтвердили правильность нулевой гипотезы, то изменения нецелесообразны. Если же верной оказалась альтернативная гипотеза, то правки имеют смысл, и можно вносить их целиком, демонстрируя всей аудитории. Разумеется, если эффект нулевой, то на лендинге всё остается, как было, и нужно искать иные способы улучшения ключевой метрики.

Шаг 4: подобрать дизайн

Еще один очень важный шаг. Иногда он скорее технический, в других случаях – нет. Тут всё делается с учетом возможностей предприятия и имеющихся специалистов.

В Яндексе, к примеру, есть встроенная автоматическая система. Когда нужно провести тест, она сама делит посетителей на группы и задает объем выборки. Выборка – это численность группы, достаточная для получения такого количества информации, которое позволит принять оптимальные меры.

Работать над дизайном теста начинайте после ответа на следующие 4 вопроса:

  • кто участвует в тестировании: новые пользователи, старые, все подряд, один выбранный сегмент и т.д.;
  • как идет деление на группы: по регионам, населенным пункта и проч.
  • объём каждой выборки;
  • длительность проведения теста;
  • допустимый показатель значимости (обычно он устанавливается равным 90-95%).

Как задавать объём выборки? Тут опирайтесь на уже имеющийся опыт работы. Прикиньте, какое число пользователей нужно привлечь для проверки гипотезы, чтобы заметить изменения нужного вам размера.

Тут в частности речь о компании, продающей окна. Трафик на лендинг идет с контекста, поэтому имеет смысл рассматривать новых пользователей. Это примерно 10% от всего потока. Делить на группы их не нужно. Средний показатель посещаемости страницы за стуки – 100 человек. Пусть тестирование длится один месяц. Тогда на измененный сайт зайдут 300 потенциальных клиентов. Для принятия верного решения этого вполне достаточно.

подобрать дизайн

Шаг 5: эксперимент в рамках тестирования

После того, как тест запущен – остается ждать. Просто следите, чтобы всё корректно работало и обе группы нормально взаимодействовали с сайтом. На начальном этапе главное – анализировать результаты.

Бывает так, что сразу подтверждается альтернативная гипотеза. Вот тут большая ошибка – останавливать тестирование (а новички часто так и делают). Бывает, что на начальном этапе изменения улучшают ключевую метрику, но под конец эффект может ослабеть, а то и вовсе результат оказывается отрицательным. Поэтому обязательно завершите эксперимент, заканчивайте его именно в намеченный срок.

Шаг 6: изучите полученные данные

Теперь можно проанализировать, что у вас получилось: какая имеется разница в результатах, не случайны ли эти показатели. И дальше уже решайте, вносить изменения на весь поток пользователей, или оставить всё как было изначально.

В приведенном примере лендинг с круглыми кнопками дал 27 оплаченных заказов, а это означает, что конверсия составила 9%.

Сложности A/B-тестирования

В А/В-тестировании выделяют три основные проблемы:

Парадокс Симпсона (проблема, связанная с объединением)

Это когда для проведения тестирования (с целью, например, подсчета статистики, формирования тренда) считают целесообразным несколько групп пользователей объединить в одну.

Представьте себе, что по оси Y отображается радость пользователей. А некие показатели по оси Х влияют на эту радость. Зависимость такая: если Х растет, то и радость увеличивается. Так вот, бывают ситуации, в которых сформированный именно для объединенной группы пользователей тренд получается противоречивым, теряет свою значимость или даже вовсе исчезает. Тогда эксперимент не дает объективных результатов, а ваши выводы по нему в итоге ошибочны. Это и есть парадокс Симпсона.

сложности A/B-тестирования

То есть, специалист, проводящий А/В-тестирование, объединяет аудиторию в группы и при этом теряет тренд, вносит изменения, из-за которых часть пользователей вообще «отваливается», а оставшиеся ведут себя, как и раньше. Одни люди положительно отреагируют на нововведения, а другие – наоборот.

Чувствительность метрик

Чувствительностью называют способность метрики к окрашиванию.

Что такое per-user- и Ratio-метрика:

  • per-user: метрика говорит о том, что пользователь не интересовался контентом, но начал его просматривать;
  • Ratio-метрика: например, это среднее время за неделю, проведенное человеком на сайте. Данный показатель может очень отличаться, ведь одни люди на протяжении всего дня заходят и изучают контент, а другие лишь глянут разок что-то вечером и всё.

При проведении А/В-тестирования важна быстрота окрашивания метрик. Ускорить процесс можно разными методами, в частности, линеарными и иными.

Показатель волатильности

Нередко для проведения эксперимента выбираются метрики, склонные к изменениям. Поэтому изначально убедитесь, что получаете достаточно точные показатели.

Тут помогает А/А-тест, по которому видно, что выбранная метрика остается неизменной при отсутствии на нее каких-либо воздействий. Но без истории, которая не всегда имеется в наличии, А/А-тест не провести (а его нужно делать перед А/В-тестом). И тут может выручить А/А/В-тестирование.

Время на A/B-тестирование

Решать, как долго проводить А/В-тест, нужно с учетом поставленной цели и размера аудитории (она должна быть достаточной для получения достоверной статистики).

Минимальный срок использования целого ряда инструментов для А/В-тестирования – две недели. Этого хватает для сбора нужной информации, если изменения предстоят не глобальные. Поведение аудитории в разные дни недели (а оно может очень отличаться) тоже отображается. Но если выборка довольно масштабная, изменения серьезные и статистическая значимость большая, то тестирование может занять даже не один месяц (до трех).

время на A/B-тестирование

Придерживайтесь тут двух простых, но важных правил:

  • Не прерывайте тестирование, не дойдя до наименьшего значения размера выборки и не получив статистически значимых показателей.
  • Не прерывайте тестирование до завершения хотя бы одного бизнес-цикла. К примеру, если с момента первого посещения сайта и до совершения покупки проходит в среднем три недели, значит столько же, как минимум, должно длиться и тестирование.

При этом не спешите делать выводы раньше времени, поверхностно глянув на ситуацию. Тогда эксперимент станет бессмысленным, потому что показатели могут резко меняться.

Инструменты для A/B-тестирования

Функционал для проведения А/В-тестирования бывает встроен прямо в конструктор сайта. Ещё эксперимент можно запустить самостоятельно. Для этого просто разделить трафик и изучать собранные данные. Но существуют и специально разработанные для этого инструменты.

  1. Калькулятор для А/В-тестов. Его удобно использовать, когда нужно сравнить результаты по нескольким рекламным каналам. Оценка выполняется следующим образом:
  • «Да» означает, что данный вариант показывает лучшие результаты, по сравнению с вариантом А. То есть, настройки в изучаемом сегменте срабатывают эффективнее.
  • «Нет» – значит, что данный вариант уступает варианту А.
  • «?» — означает, что изучаемые варианты не особо отличаются по результативности.
  1. Google Optimize. При использовании этого сервиса вы можете тестировать сразу пять вариантов страницы, то есть, несколько разных гипотез. Доли трафика можно распределять вручную, как и устанавливать продолжительность эксперимента (от двух недель до трех месяцев). Результаты поступают в личный кабинет, где они всегда доступны для просмотра.
  2. com. Сервис завоевал наибольшую популярность в мире и является одним из самых удобных. Позволяет проводить обширную аналитику, снабжен удобным функционалом для визуализации.
  3. me. Тоже хороший инструмент, имеющий встроенную интеграцию с Google Analytics. Тут можно формировать цели, которые на автомате загружаются в программу. Прочий набор функциональных возможностей – стандартен: визуализация, настройка таргетинга по геолокации и мобильникам пользователей.
  4. com. Из плюсов – интеграция с Google Analytics, то есть, возможность синхронизации и взаимодействия с уже существующей системой сбора данных.
  5. ru. Продукт российских разработчиков, хороший, простой и удобный в применении.
  6. com. Инструмент от зарубежных специалистов. Функционал серьезный, ну тут нужно знать, как работать с вёрсткой.

Примеры использования A/B-тестирования

Издательства, медиа-компании

Издания заинтересованы в увеличении числа подписчиков, читателей, просмотров, в том, чтобы они как можно больше времени проводили на сайте или в социальных сетях. Тут есть смысл тестировать формы подписок, регистрации, проверять, какие кнопки лучше работают и какой контент привлекает больше внимания.

К примеру, Netflix популярен у зрителей. И не в последнюю очередь благодаря регулярным тестированиям любых нововведений. В частности, Netflix обеспечивает персонализацию главной страницы для удобства пользователей. То есть, на главной странице человеку показывают материалы (фильмы, телешоу), взаимосвязанные с тем, что он уже раньше смотрел. Тут нет случайной выборки, посетитель видит то, что ему заведомо интересно.

Остальные страницы проработаны в том же ключе. Персонализация применена к миниатюрам, заголовкам. Когда нужно – система «подбрасывает» социальные доказательства, влияющие на принятие решений. И это лишь малая часть всего, что тут предусмотрено.

А/В-тестирование в электронной коммерции

Интернет-магазины с помощью А/В-тестов увеличивают сумму среднего чека, улучшают воронку, снижают число оставленных корзин. Какие метрики тут можно тестировать? Цену товара, наличие доставки, тексты и цветовое оформление страниц с оплатой, бланком заявки, общий вид рейтингов, обзоров.

Лидером по оптимизации конверсии смело можно назвать Amazon. Да, тут, конечно, главный «козырь» – масштабность, однако большое значение имеет и постоянная забота об улучшении взаимодействия с клиентами.

Компания провела специальные исследования (конец 90-х) и ввела у себя функцию «Заказ в один клик». Это когда товар можно купить сразу, минуя его отправку в корзину. Нужно лишь единожды вбить в форму номер карты и свой адрес. А дальше весь процесс покупки сводится к нажатию одной единственной кнопки. В итоге люди перестают даже заглядывать на другие сайты и покупают только здесь.

Опция «Заказ в один клик» глобально повлияла на бизнес, и в 1999 году Amazon её запатентовал. А уже в 2000 году Apple приобрел для себя лицензию.

А/В-тестирование в электронной коммерции

Amazon любые идеи и изменения проверяет методом А/В-тестирования. Воронка на сайте, по сути, такая же, как и у всех, но здесь все элементы оптимально подстроены под пользовательские запросы и ожидания. На всех без исключения страницах нет лишней, отвлекающей информации, только то, что целенаправленно продвигает к следующей ступеньке воронки.

Для примера посмотрите, как устроено взаимодействие с корзиной.

Значок размещен справа в углу на главной странице сайта, и эта корзина всегда в поле зрения пользователя. Но кроме указания количества добавленных товаров, тут человеку предлагают выбрать пять вариантов действий:

  • Ещё повыбирать товары (если корзина пуста).
  • Ознакомиться с актуальными предложениями (если корзина пуста).
  • Заполнить вишлист (опять же, если корзина пуста).
  • Оформить заказ (если в корзине уже что-то есть).
  • Пройти авторизацию, чтобы воспользоваться опцией «Заказ в один клик» (если в корзине что-то есть).

То есть, человек жмет по маленькому значку корзинки и получает возможность выбора действий. Когнитивная нагрузка на посетителя снижается, плюс накапливается пользовательский опыт.

Сфера туризма

А/В-тестирование дает рост числа заказов, дополнительных продаж, улучшения идут и по иным позициям. Что здесь тестировать? Главную страницу, рекомендации сайта по сопутствующим продуктам, трекер с данными по заказу, страницу с выдачами и проч.

К примеру, Booking.com активно задействует в своей работе А/В-тестирование, что помогает успешно конкурировать и расширять свои позиции на рынке. Причем исследования проводятся постоянно и весьма масштабные. Там постоянно в действии примерно тысяча А/В тестов.

Booking.com больше десяти лет занимается подобными исследованиями, однако все равно стремится к упрощению взаимодействия с сайтом и к улучшению клиентского опыта. В этом состоит одно из явных преимуществ компании.

Тут работа поставлена так, что А/В-тестирование обозначено как постоянная задача на каждый день. Скорость проведения тестов специалисты подняли до текущей. При этом в приоритете здесь данные, а HiPPO (Highest paid person’s opinion) практически не оказывает на процесс никакого влияния. Но Booking.com на этом не останавливается. Здесь каждый сотрудник имеет возможность в любой момент протестировать собственную идею, и если она окажется удачной, то непременно поспособствует продвижению бизнеса.

Booking.com постоянно экспериментирует, преследуя цель улучшения взаимодействия посетителей с сайтом. Например, в 2017 году для расширения охватов компания стала предлагать желающим снимать жилье поблизости от отелей. Это происходило в рамках партнерского сотрудничества с Outbrain (нативная рекламная платформа, работающая по всему миру), который тоже имел свою выгоду в виде пополнения базы владельцев недвижимости.

Команда Booking.com практически сразу обратила внимание на следующую картину: многие владельцы недвижимости начинают регистрироваться на сайте, однако дальше не двигаются. К слову говоря, регистрация происходила на страницах, предназначенных для рекламы.

Специалисты обеих компаний объединили свои усилия и подготовили три варианта лендинга на Booking.com, добавив на страницу социальные доказательства, награды, оценки посетителей и иное.

сфера туризма

Это А/В-тестирование продолжалось на протяжении двух недель и подняло число регистраций на 25%. Причем стоимость каждой регистрации существенно уменьшилась.

Ошибки при проведении A/B-тестирования

Вот перечень самых частых ошибок при подобных исследованиях:

Тестирование сразу двух идей (элементов)

Конечно, всегда есть желание упростить себе работу. Но при одновременной проверке сразу двух гипотез непонятно, какая из них заставила показатели измениться. Одна сработает положительно, другая – отрицательно, и вы все равно не разберетесь, что для сайта хорошо, а что плохо. Поэтому в одном тесте работайте с одной гипотезой, не более.

Тестирование в последовательном порядке

Имеется в виду, что на протяжении месяца (например) вы показываете людям вариант сайта А, а следующий месяц – вариант В. Но если товар сезонный, то такой подход не годится, потому что спрос в разное время неодинаков, и непонятно, сыграли тут свою роль изменения на сайте или нет.

Пусть вы торгуете санками и в феврале решили протестировать новый лендинг. Первый месяц демонстрируете старую страницу, а дальше – уже новый вариант. Понятно, что показатели во втором месяце будут снижаться, и дизайнеры тут не виноваты. Просто кому нужны санки в марте месяце?

Мало данных для проведения эксперимента

Это проблема тех, кто завершает исследование раньше намеченного срока. У одних время поджимает, другие захотели скорее провести презентацию. А результат – потеря сотен клиентов. Поэтому одна из самых больших ошибок при проведении А/В-тестирования – его преждевременная остановка. Уделите этому достаточно времени. Оптимальный показатель для статистической достоверности – не менее 95%.

Часто задаваемые вопросы о A/B-тестировании

Является ли А/В-тестирование обязательной необходимостью?

Такие исследования обязательно нужны, если вы ставите целью повышение прибыли, иных важных показателей, либо хотите подобрать новые маркетинговые инструменты для взаимодействия с аудиторией (через сайт, лендинг, с помощью рассылок, неких креативных идей).

Существуют ли иные методы проверки жизнеспособности новых гипотез?

В определенных случаях А/В-тестирование можно заменить другими подходами:

  • Юзабилити-тестирование. Хороший инструмент для проверки работы разных вариантов интерфейса.
  • Fake door тест. Проверка необходимости той или иной опции. Это когда на странице делают «пустую» кнопку и смотрят, часто ли посетители её нажимают.
  • Изучение ограниченного круга ЦА. При данном подходе вы показываете продукт лишь интересующей вас части аудитории, определенному городу, району и т.д.
  • Unbounce. Инструмент работает так: вы подготавливаете варианты страниц, а система подбирает аудиторию для проверки каждого из них.

Может ли поменяться SEO при проведении А/В-тестирования?

Пожалуй, да, поисковики могут рассматривать созданные вами альтернативные страницы, как дубли сайта. Но практика показывает, что такое случается лишь в случаях, когда эксперименты длятся слишком долго.

Резюмируя всё вышесказанное, можно с уверенностью утверждать, что сейчас без сплит-тестирования не обойтись маркетологам, разработчикам, аналитикам, дизайнерам и прочим современным специалистам, работающим над созданием, продвижением и реализацией тех или иных продуктов, брендов. Изучите и возьмите на вооружение данный механизм, если хотите занять твердые позиции, успешно конкурировать и продвигаться на рынке.

Оцените статью
Рейтинг: 5
( голосов 1 )
Поделиться статьей
Вам также может понравиться
Топ 10 связок для роста продаж
Скачать материалы