A/B-тестирование: что это такое и зачем им заниматься в 2022 году

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тесты, также называемые сплит-тестами, позволяют пользователям сравнивать две версии чего-либо, чтобы определить, какая из них более эффективна. Проще говоря, ваши клиенты больше предпочитают версию A или B?

Идея аналогична научному методу. Если вы хотите знать, что происходит, когда вы что-то меняете, вы должны создать сценарий, в котором изменяется только одна вещь.

Вспомните эксперименты, которые вы проводили в начальной школе. Например, если вы посадите два семени в две чашки с землей и поместите одно в шкаф, а другое возле окна, вы получите разные результаты. Этот тип эксперимента называется A/B-тестированием.

Почему вам стоит задуматься об A/B-тестировании?

Бизнесы в B2B сегодня недовольны бесчисленным количеством потенциальных клиентов, которые они получают каждый месяц; Магазины электронной коммерции, напротив, борются с высоким уровнем отказа от корзины. Тем временем издательские и медиакомпании также борются с низкой вовлеченностью своих зрителей. Кроме того, на этот фундаментальный показатель конверсии влияют типичные проблемы, такие как пробелы в этой воронке конверсий, пропуски на страницах оплаты и т. д.

Давайте рассмотрим причины, по которым вам следует проводить A/B-тесты:

1. Помогите устранить болевые точки посетителя

Посетители посещают ваш сайт для достижения определенной цели, к которой они стремятся. Например, это может быть желание узнать больше о вашей услуге или продукте, приобрести определенный продукт или услугу, узнать больше об определенной теме или просто просмотреть. Какой бы ни была цель посетителя, они могут столкнуться с общими проблемами при достижении своей цели. Например, может быть трудно понять текст или найти кнопку призыва к действию, например, купить сейчас или запросить демонстрацию или демонстрацию и т. д.

Неспособность достичь своих целей приводит к неудовлетворительному пользовательскому опыту. Это создает трения и в конечном итоге снижает коэффициент конверсии. Вместо этого используйте данные, собранные с помощью инструментов анализа поведения посетителей, таких как тепловые карты, Google Analytics или веб-опросы, для решения проблем ваших посетителей. Это верно для любого бизнеса, такого как путешествия, электронная коммерция, SaaS, образование, издательское дело, СМИ и многое другое.

2. Увеличьте рентабельность инвестиций от существующего трафика

Как признают многие опытные оптимизаторы, затраты на получение высококачественного трафика на ваш веб-сайт огромны. A/B-тестирование помогает вам получить максимальную отдачу от вашего текущего трафика и позволяет увеличить конверсию, не тратя лишних денег на привлечение новых посетителей. Кроме того, A/B-тестирование может обеспечить вам высокую отдачу от инвестиций, поскольку иногда даже самые незначительные изменения на вашем сайте могут повысить конверсию бизнеса.

3. Уменьшите показатель отказов

Важнейшим показателем, который вы должны отслеживать для оценки эффективности вашего веб-сайта, является показатель отказов. Может быть несколько причин высокого показателя отказов вашего веб-сайта, например, наличие множества вариантов выбора, несоответствие ожиданий реальности, запутанная система навигации, чрезмерное использование технической терминологии и так далее.

Поскольку разные веб-сайты преследуют разные цели и обслуживают разные группы пользователей, не существует универсального решения для снижения показателя отказов. Однако проведение A/B-тестирования может оказаться полезным. Используя A/B-тестирование, вы можете экспериментировать с различными версиями элемента на вашем сайте, пока не получите наиболее эффективную версию. Это поможет вам определить любые трения или проблемы и улучшить общее впечатление, заставив их проводить больше времени на вашем веб-сайте и, возможно, стать платными клиентами.

4. Внесите небольшие коррективы

Вносите небольшие постепенные изменения в содержание вашего сайта с помощью A/B-тестов вместо того, чтобы оживлять всю страницу. Это снижает вероятность ухудшения существующих коэффициентов конверсии.

A/B-тестирование позволяет вам нацеливать свои ресурсы на получение максимальной отдачи с небольшими изменениями, что приводит к большей рентабельности инвестиций. Один пример можно изменить на описание продукта. Возможно проведение A/B-тестирования, если вы намерены удалить или изменить описания своих продуктов. Однако знать, как ваши клиенты, скорее всего, отреагируют на изменения, сложно. Если вы проведете A/B-тест, вы сможете изучить реакцию ваших гостей и определить, в какую сторону будут наклонены весы.

5. Внесите статистически значимые улучшения

Поскольку данные полностью управляют A/B-тестированием, и нет места для догадок, интуиции или интуиции, легко различить разницу между «победителем» и «проигравшим», анализируя статистически значимые улучшения таких показателей, как количество время, которое вы проводите на странице, количество запросов на демонстрации, скорость отказа от корзины или рейтинг кликов и многое другое.

6. Создайте веб-сайт, чтобы увеличить будущую прибыль бизнеса.

Редизайн может быть чем угодно: от небольшого CTA и изменения цвета до конкретных веб-страниц до полной перестройки сайта. Решение о выборе того или иного варианта должно основываться на данных, полученных во время A/B-тестирования. Не прекращайте тестирование, пока не будет разработан дизайн. Когда новая версия будет запущена, вы сможете протестировать другие элементы страницы, чтобы убедиться, что именно она будет наиболее интересной для ваших посетителей.

Как проводить A/B-тестирование

1. Выберите одну переменную для тестирования.

Если вы пытаетесь оптимизировать страницы своего веб-сайта и сообщения электронной почты, у вас может быть много переменных, которые вы хотели бы попытаться измерить. Однако, чтобы определить, насколько эффективна модификация, вы должны определить одну «независимую переменную » и определить эффективность этой переменной. Без этого вы не определите, какая переменная является причиной изменения производительности.

Можно протестировать несколько переменных для одной страницы веб-сайта или электронного письма, но убедитесь, что вы тестируете их все одновременно.

При определении вашей переменной исследуются компоненты ваших маркетинговых инструментов и их потенциальные альтернативы для формулировки, дизайна и макета. Другие элементы, которые вы можете попробовать, — это строки темы электронной почты, имена отправителей и другие методы для настройки ваших сообщений электронной почты.

Имейте в виду, что небольшие изменения, такие как изменение изображения, которое вы используете в своих электронных письмах, или текст на кнопке призыва к действию, значительно улучшится. Эти виды изменений обычно легче измерить, чем более значительные.

2. Определите свои цели.

Несмотря на то, что вы будете тестировать несколько аспектов в одном тесте, вы должны выбрать один основной показатель, на котором следует сосредоточиться, прежде чем приступить к тесту. Вы должны сделать это до того, как настроите второй вариант. « Зависимая переменная » может меняться в зависимости от того, как вы изменяете свою независимую переменную.

Подумайте, где вы хотели бы, чтобы зависимая переменная была, когда вы закончите тест. Можно даже выдвигать неофициальные гипотезы и затем рассматривать результаты в соответствии с этой идеей.

Если вы не будете откладывать на потом, чтобы решить, какие метрики имеют значение для ваших приоритетов и какие изменения вы предлагаете, могут повлиять на поведение пользователей. Если вы этого не сделаете, возможно, вы не сможете настроить свои тесты наиболее эффективным методом.

3. Выберите страницу, которую вы будете тестировать.

Начните с вашей основной страницы. Страница может служить вашей домашней страницей или целевой страницей с высоким трафиком. В любом случае, это будет основным фактором в нижней строке вашего бизнеса.

4. Принятие решения о метриках разделения и оценки

Следует учитывать две вещи: где и как мы будем делить наших пользователей на разные группы экспериментаторов, когда они посещают веб-сайт, а также какие показатели мы будем использовать для измерения эффективности или неудачи нашей экспериментальной модификации. Тип единицы, которую мы выбираем для отклонения (момент, когда мы разделяем наблюдение на разные группы), может повлиять на используемые нами показатели оценки.

Контрольная группа, также известная как группа «А», увидит исходную домашнюю страницу, а экспериментальная группа, также известная как «Б», получит новый сайт, посвященный 7-дневной пробной версии.

5. Создайте свою контрольную группу и тестовую группу.

После того, как вы определили нулевую и альтернативную гипотезы, следующим шагом будет создание контрольной группы и тестирование (вариантного) класса. В ходе этого процесса необходимо учитывать две ключевые идеи: выборка и размер выборки.

Выборка

Случайная выборка — один из самых популярных методов выборки. Это связано с тем, что каждая выборка населения имеет шанс быть отобранной. Случайная выборка имеет решающее значение при проверке гипотез, поскольку она уменьшает систематическую ошибку при выборке, и крайне важно избегать систематической ошибки, поскольку вы хотите, чтобы результаты теста были репрезентативными для всей совокупности, а не только для самой тестовой выборки.

Размер образца

Крайне важно установить минимальный размер выборки для вашего A/B-теста перед его проведением, чтобы исключить систематическую ошибку из-за недостаточного охвата и систематическую ошибку из-за выборки слишком большого количества наблюдений.

6. Накопить данные

Это фаза ожидания и наблюдения. С помощью инструментов A/B-тестирования, таких как Crazy Egg, данные собираются автоматически. Вы можете отслеживать прогресс во время тестирования в любой момент, а когда тест закончится, вы получите информацию о том, сколько людей посетило каждый вариант, какие устройства они использовали и другие подробности.

7. Просмотрите статистику A/B-тестирования

Посмотрите, какой вариант оказался победителем: чемпион или претендент. Как только вы узнаете, что ваша аудитория предпочитает больше — и насколько — вы сможете начать этот процесс из 10 шагов, представив новый вариант.

6 лучших программ для A/B-тестирования

1. АБ Вкусный

Ab Tasty — это недорогой и простой в использовании инструмент, который служит надежным стартом для компаний, которые только начинают свой путь к оптимизации конверсии.

AB Tasty предлагает A/B-тестирование и сплит-тестирование. Многовариантное тестирование Воронкообразное тестирование и возможности воронкообразного тестирования. Использование редактора AB Tasty в визуальном формате позволяет быстро и легко создавать варианты и тесты, а также получать отчеты в режиме реального времени, обеспечивающие уровень достоверности ваших целей.

2. Google Оптимизация 360

Google Optimize 360 ​​— это платная или премиальная версия Google Optimize. Он включает в себя все основные функции бесплатной версии, такие как A/B-тестирование и встроенную интеграцию с Google Analytics, таргетинг по URL-адресам, геотаргетинг и многое другое, но без различных ограничений, доступных в бесплатной версии. Как и все инструменты тестирования, которые мы обсуждали до сих пор, с помощью Optimize 360 ​​у вас есть возможность:

• Попробуйте до 36 комбинаций, выполняющих многовариантное обследование.
• Одновременно можно проводить более 100 экспериментов
• Одновременно можно создать более 100 персонализаций

Помните, Google Optimize 360 ​​— это более дорогая альтернатива без дополнительных преимуществ или преимуществ по сравнению с VWO, Optimizely или AB Tasty.

3. Adobe Target

Adobe Target — это очень популярный корпоративный инструмент, который предлагает целевое тестирование, а также персонализацию.

Adobe Target проведет вас через три этапа рабочего процесса, в котором вы создаете вариант, а затем выбираете вариант на основе сегментации пользователей. Наконец, вы сможете установить свои собственные цели и предпочтения для тестирования. При таком типе таргетированной рекламы неудивительно, что самая интересная функция автоматически персонализируется.

4. Google Аналитика

Google Optimize — отличный выбор для опытных оптимизаторов, которые только начинают свое исследование. Продукт Google, это программное обеспечение позволяет создавать и тестировать различные версии веб-сайтов, а затем анализировать, какая из них лучше.

Поскольку Google Analytics поддерживает его, вы получаете преимущества комплексного инструмента исследования. Используя Google Optimize, вы можете проводить простые A/B-тесты, тесты с разделением URL-адресов и многовариантные тесты.

5. Проводники

Conductrics — это передовой инструмент, который предоставляет методы A/B-тестирования и машинного обучения, чтобы обеспечить лучший опыт для каждого пользователя автоматизированным способом.

Его можно использовать как сервер на стороне клиента или как инструмент на стороне сервера, и вы можете настроить его практически так, как хотите.

6. Платформа Wasabi для A/B-тестирования

Услуги A/B-тестирования васаби — это работающий продукт корпоративного уровня, полностью управляемый API, который позволяет вам использовать собственные данные для проведения тестов в Интернете, на мобильных устройствах и на настольных компьютерах. Он быстрый, простой в использовании, с множеством функций и минимальным набором инструментов. Wasabi — это платформа для экспериментов, которая поддерживает TurboTax, QuickBooks, Mint.com и другие продукты Intuit.

Сколько времени занимает A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это не однодневная задача. В зависимости от объема трафика, который вы получаете, можно проводить тесты на срок от нескольких дней до нескольких недель. Имейте в виду, что вы должны проводить только один тест в данный момент времени, чтобы получить наиболее точные результаты.

Тест, который выполняется с небольшой продолжительностью, может привести к искажению результатов, поскольку количество участников недостаточно для того, чтобы сделать тест статистически надежным. Слишком длинный тест может привести к несбалансированным результатам, поскольку на тест влияет больше элементов, которые вы не можете контролировать в течение длительного периода времени.

Обязательно будьте в курсе любых изменений, которые могут повлиять на результаты ваших тестов, чтобы иметь возможность учитывать любые статистические несоответствия в результатах ваших тестов. Если вы не уверены, пройдите тест еще раз.

Если принять во внимание влияние, которое A/B-тестирование оказывает на вашу прибыль, стоит потратить несколько недель на то, чтобы убедиться, что тесты проведены должным образом. Попробуйте один тест в заданное время и дайте каждому тесту правильное время для запуска.

Получите неограниченное количество услуг по графическому и видеодизайну на RemotePik, забронируйте бесплатную пробную версию

Чтобы быть в курсе последних новостей электронной коммерции и Amazon, подпишитесь на нашу рассылку на www.cruxfinder.com.