Что такое АВ-тестирование сайта?

АБ-тестирование сайта – это маркетинговый метод оценки эффективности потенциальных изменений на сайте путем сравнения их результатов. Его еще называют сплит-тестированием (с англ. split testing). A/B-тест помогает дать количественную и качественную оценку работе двух вариантов конкретной страницы и выбрать наиболее эффективный. Так вы найдете компоненты, которые повышают результативность сайта и увеличивают конверсию.

Суть метода проста и состоит в сравнении результатов. Представим, вы намерены внедрить всплывающий виджет, изменить цвет кнопки или подобрать оптимальный заголовок для лендинга с призывом к действию. Вы создаете две страницы – A и B, с разными вариантами изменений. Страницу A – показываете одной группе посетителей, страницу B – второй. А затем сравниваете, какая из страниц дала больше конверсий, и выбираете победителя. Простой принцип с простыми правилами.

Чтобы проверить ваши предположения и гипотезы. Любое потенциальное изменение на сайте – лишь субъективное убеждение, основанное на личном опыте того, кто его внедряет. Его взгляд совсем не обязательно совпадает с мнением аудитории, каким бы опытным экспертом он не был. А/Б-тестирование даст ответ, работает гипотеза или нет. Иначе есть риск попасть «пальцем в небо». Поверьте, результаты могут вас удивить.

В практическом смысле тест помогает:

1. Узнать логику поведения пользователей, понять, чего они действительно хотят
2. Минимизировать риски и определить целесообразность внесения изменений
3. Сегментировать аудиторию и персонализировать предложения, контент на сайте

Объектом тестирования может быть любой визуальный элемент сайта. Все зависит от того, на какое конкретно целевое действие нужно влиять. Когда нужно уменьшить показатель отказов – тестируют дизайн, цветовую гамму, читабельность шрифтов. Если же задача – прирост подписок, есть смысл протестировать новую кнопку CTA.

Вообще, маркетологи любят экспериментировать над:

• названием, размером, расположением конверсионных кнопок
• заголовками страниц, описанием к товарам
• макетами, дизайном лендинга
• ценой, скидкой, иные элементы предложений
• иллюстрациями
• цветовой гаммой страницы
• формами, подсказками и примерами заполнений
• объемом текста и другого контента на сайте

Но что бы ни было объектом тестирования, сравнивать результаты имеет смысл по трем ключевым показателям. Первый – это конверсия.

Конверсия

АБ тестирование поможет узнать, какой из вариантов изменений даст больший процент лидов. Например:

• на каком лендинге будет больше заполненных форм
• какой вариант кнопки привлечет больше подписок на новости или регистраций на сайте
• какого цвета рекламный блок принесет больше кликов и т.д.

Экономические метрики

С помощью теста можно узнать, как оптимизация сайта отразится на показателях среднего чека, объема выручки, числа продаж за определенный период времени, суммы дохода и прочих экономических показателях. Чем больше средний чек или количество продаж – тем лучше вариант изменений.

Поведенческие факторы

А еще можно посмотреть, как изменения отразятся на интересе клиентов к сайту, к контенту на нем. Для этого по каждому из вариантов замеряем:

• глубину просмотра страницы
• среднюю продолжительности нахождения на сайте
• показатели отказов
• коэффициент удержания

Тот вариант, который больше заинтересует пользователей, очевидно, принесет больше денег.

Их всего пять.

Выявить проблему

Первое, что нужно сделать – это выявить на сайте слабые места. Элементы, изменение которых привлечет больше конверсий. Понять, где и что не так, помогут:

1. Инструменты веб-аналитики. Тот же GA наглядно продемонстрирует, где и какой показатель отказов, какие страницы скролят хуже, какая конверсия посетителей в подписки и заявки на сайте
2. Тепловая карта кликов. Такая, например, есть в Яндекс Метрике. Она поможет провести юзабилити-аудит и понять, с какими элементами страницы пользователи взаимодействуют лучше, с какими хуже
3. Анализ данных службы поддержки. Узнайте, на что клиенты жалуются больше всего
4. Опрос клиентов. В конце концов, можно обзвонить всех своих постоянных покупателей и узнать, чего им не хватает на сайте

Выдвинуть гипотезу

Если вы знаете, что нужно исправить, пришло время определиться, как это сделать. На этом этапе определяем, что конкретно изменится, какой элемент страницы. Важно иметь перед глазами четкую картинку: фрагмент сайта, варианты его изменений и предполагаемый результат. Если четкой картинки нет, наймите того, кто ее видит. Это будет ваша гипотеза. Ее мы будем проверять. Одна гипотеза – один эксперимент. Тестировать нужно каждую правку, каждый вариант изменений по отдельности. А иначе как понять, что оказалось удачнее?

Проверить метрики

Есть. Варианты изменений предложены, гипотезы сформированы. Теперь проверяем, все ли метрики, необходимые для оценки результатов, мы фиксируем. Вам нужно наглядно видеть все взаимосвязанные KPI, по которым в конце теста предстоит делать выводы. Показатели среднего чека или числа продаж, конверсии, число отказов, глубина скроллинга – все это должно учитываться и демонстрироваться в количественном выражении.

Запустить тест

Перед запуском вам предстоит:

1. Подготовить оба варианта изменений одновременно. Если тестировать Страницу А и Страницу B в разные периоды времени, есть риск, что результаты исказятся. Например, на них может влиять сезонность, колебания курса, праздники, любые другие сторонние факторы
2. Определить размер выборки. Это минимальное число посетителей, которое должно участвовать в эксперименте, чтобы его результаты были репрезентативными. Для этого используйте онлайн-калькуляторы, например, driveback.ru. Представим, конверсия на вашем сайте – 3%, задача – поднять минимум до 4%. Значит, минимальный эффект –25%. Вводим эти данные в калькулятор и получаем минимальное число пользователе в каждую ветку теста. В нашем случае – по 8408 на каждую

3. Учесть все типы устройств и браузеров. Если тестирование охватывает весь трафик сайта, нужно проверять внешний вид изменений и для десктопной, и для мобильной версий. Если по-хорошему, проверьте тестовые варианты в разных браузеров. Кто знает, может быть, ваши клиенты до сих пор пользуются Internet Explorer

4. Поставить фильтр на внутренний трафик. Чтобы действия работников не влияли на репрезентативность статистики, внесите их IP-адреса в фильтр GA

Теперь можно запускать тестирование.

Проанализировать результаты

Итак, сплит-тест завершен. Вы получили статистические результаты – нужно принимать решение. Представим, что вместо 4%, изменения принесли лишь 3,3% конверсии. То есть положительный эффект есть, но он далек от ожидаемых результатов. У вас есть два варианта:

• Запускать победителя теста на сайт. Радоваться, что конверсия выросла, хоть и не так сильно, как хотелось
• Искать новые варианты изменений и тестировать новые гипотезы

Для запуска теста вам потребуется специализированный сервис, коих масса. Если вам предстоит провести первый в вашем опыте тест, имеет смысл использовать Google Optimize. Он простой и бесплатный, и это его главные, но далеко не все преимущества. Продвинутые маркетологи используют более продвинутые сервисы. Вот небольшое сравнение популярных инструментов.

Google Optimize не только бесплатный. Он позволяет сразу протестировать 5 гипотез. Это уже получается не A/B, а целое A/B/C/D/E-тестирование! Длительность теста – от 2 недель до 3 месяцев. Вот алгоритм, чтобы его запустить:

1. Сначала создаем варианты изменений, отдельные всплывающие блоки, кнопки, иные объекты, которые будем менять и демонстрировать посетителям
2. Входим в аккаунт, создаем новый проект. Вписываем название, адрес тестируемой страницы, жмем «Создать»
3. Добавляем условия таргетинга, определяем KPI, по которым будем делать выводы, цели для теста. В «Оптимизации» доступны стандартные показатели, вроде числа просмотров, длительности сессий или произведенных транзакций, так и индивидуальные цели из Гугл Аналитики
4. Теперь определяем аудиторию, геоданные, процент распределения показов между вариантами. Можно, например, распределить варианты A и B в отношении 20 на 80%. Тут же определяем ту часть пользователей, которая будет участвовать в тесте. Например, показываем изменения не всем, а только каждому пятому посетителю. Все зависит от рискованности гипотезы – возможно, нет смысла рисковать половиной трафика
5. Создаем код эксперимента и вставляем его на страницу. Для этого нужны минимальные знания в HTML или свой веб-мастер
6. Если все сделано верно, система разблокируем кнопку «ОК», тестирование можно запускать.

Первые результаты появятся через несколько дней. Для этого каждый эксперимент имеет свою страницу с отчетами.

Чтобы эксперимент имел смысл, мало просто брать и тестировать рандомные изменения. Ток, кто занимается оптимизацией, должен четко представлять, какие элементы страницы, за что отвечают и понимать, почему их изменение принесет положительный эффект. Если это не про вас, наймите того, кто понимает. А вот когда идеи иссякнут, можно попробовать и стандартные варианты. Обязательно проверьте, как сработает:

1. Размещение на странице видео. Это должно задержать пользователей и снизить число отказов
2. Изменение цвета кнопок CTA. Лучше других работают большие красные кнопки «BRB» проверьте ту гипотезу
3. Скидка или бонус для следующих 50 заказчиков, иная акция
4. Удаление лишних полей в форме заявки. Возможно, достаточно имени и номера телефона
5. «Привязка» конверсионной формы к странице. Сделайте так, чтобы форма для заявки всегда оставалась перед глазами при скроллинге

Это нужно, чтобы постоянно оптимизировать, улучшать сайт и повышать эффективность отдельных страниц. Представьте, вы сможете экспериментировать с отдельными, незначительными элементами юзабилити и смотреть, как это влияет на различные экономические и пользовательские метрики. А оценив результаты, решать – внедрять или отказаться от внедрения изменений. На наш взгляд, это очень эффективно и снижает риски.

Какими бы успешными не представлялись кейсы сплит-тестов, тиражировать их бессмысленно. Каждая проблема в каждом конкретном случае решается индивидуально, исходя из ниши, проведенных исследований, сформулированных гипотез. Но посмотреть на примеры все равно полезно – можно найти свежую идею, проверить «чуйку» а заодно и увидеть, что результаты могут быть неожиданными. Вот 3 показательных кейса.

Кейс 1. Изменение СТА-кнопки и добавление элементов гарантии

Ниша: образовательные центры в сфере строительства.

Предположение: размещение на главной странице элементов гарантии (возврата денег, действительности документов) + изменение цвета и текста СТА-кнопки (смена коричневого на зеленый, изменение текста с «Оформить сертификат» на «Начать сейчас») повысит число переходов на страницу с реквизитами.

Результаты: за 3 недели в тесте приняли участие 7 тыс. человек. Количество переходов выросло на 33%, кликабельность кнопки – на 21%.

Вывод: Элементы гарантии повышают доверие, а менее обязательственный текст кнопки + ее выделение на фоне страницы привлекают больше кликов.

Кейс 2. Размещение визуальных элементов вместо сухого текста

Ниша: уход за престарелыми людьми.

Предположение: размещение большего количества визуальных информативных элементов вместо сухого текста должно увеличить конверсию.

Результаты: за 2 месяца разные варианты показали 30 тыс. человек. Выиграл тестовый вариант с изображениями и информацией, конверсия выросла на 3,86%. В денежном выражении это превысило $100 тыс.

Вывод: Визуальные элементы положительно влияют на конверсию в сравнении с сухой информацией.

Кейс 3. Размещение блока с бесплатной доставкой

Ниша: продажа косметики для омоложения.

Предположение: Размещение на страницах товара блока с текстом о бесплатной доставке при заказе на $70 увеличит продажи.

Результаты: объем продаж вырос на 90%, а сумма в среднем чеке – на 7,23%.

Вывод: Люди как и раньше любят «халяву», волшебное слово «бесплатно» продолжает работать.

Все описанное выше, безусловно, базовая информация для сплит-экспериментов. Этих знаний достаточно, чтобы провести тест, скажем, в Google Optimize и получить репрезентативные результаты. Но есть одно но: это ваши гипотезы. Если они не будут осмысленными, проведение А/Б-теста – пустая трата времени. Лучше наймите толкового маркетолога.