Статья от эксперта сервиса ROMI center
Чтобы сайт привлекал новых клиентов и наращивал продажи, его нужно постоянно улучшать. Но как узнать, на что ваша аудитория лучше всего откликается? Самое очевидное — просто внести нужные изменения и посмотреть, что произойдет. Но это — время и деньги, которые не хочется тратить впустую.
Здесь на помощь приходит А/Б-тестирование. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться.
Что такое А/Б-тестирование
A/B-тест — это сравнение двух вариантов веб-страницы. Другие варианты названия: split testing — сплит-тестирование, А/Б-тестирование. Сплит-тестирование проводят, чтобы выявить самый эффективный вариант страницы и повысить коэффициент конверсии.
Обычно в A/B-тесте сайта участвует:
- вариант А — страница без изменений, «контрольный» вариант;
- вариант Б — версия, как правило, с одним изменением.
Если вариантов страниц больше, процесс называют A/B/N-тестированием.
Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию.
Разместите на странице А кнопку с надписью «Получить бесплатную консультацию», а на такой же странице Б — кнопку «Получить расчет цены».
Если увидите, что на одной из страниц больше кликов, оставьте выигравшую надпись на кнопке как основной вариант и продолжайте тестировать другие элементы страницы: цвет кнопки, ее расположение, фон страницы.
Статья по теме:
Зачем использовать A/B-тестирование
Выложить материал на сайт и забыть о нем — плохая стратегия. Если вы хотите, чтобы сайт приводил вам клиентов и продавал, вам придется регулярно его обновлять. А еще нужно постоянно проверять, как контент воспринимают посетители и улучшать его, чтобы получить максимальную отдачу.
AB-тест сайта избавляет вас от догадок. После тестирования у вас на руках реальные данные — доказательства или опровержения того, что изменения улучшат производительность веб-ресурса, увеличат процент вовлеченности посетителей, продажи и конверсии.
Что проверяют с помощью сплит-тестирования:
- Рекламные тексты. В платной рекламе неубедительный текст может привести к сливу бюджета. То же самое и на сайте. Чем интереснее и релевантнее ваш контент, тем меньше вероятности, что посетитель потеряет к нему интерес и уйдет до покупки.
- Призывы к действию. Важно, чтобы ваша аудитория реагировала на сайт: подписывалась на рассылку, покупала, делилась контентом. Тестирование призывов к действию поможет найти правильный тон сообщений и грамотно разместить кнопки с call-to-action на страницах сайта. Пробуйте разные формы и размеры кнопок, текст и графику, чтобы увидеть, какие элементы приносят больше конверсий.
- Отдельные страницы. Тестируйте не только элементы рекламной кампании — креативы или тексты, но и обычные страницы. Анализируйте цвет фона, релевантность контента, расположение блоков.Так вы будете точно знать, какие элементы сайта пользователям нравятся, а какие раздражают и заставляют закрывать страницу.
- Письма из рассылки. Проверяйте темы, содержание, макет и другие элементы писем. Разделите аудиторию пополам, отправьте одно и то же письмо с разными темами, а затем посмотрите, с какой темой чаще открывали рассылку. Сплит-тест поможет определить, на что лучше реагирует ваша аудитория, и со временем быстрее «нащупывать» удачные варианты.
- Формы подписки. В формах для генерации лидов важно все, от цветов кнопок до текста. Такие нюансы могут серьезно повлиять на реакцию пользователя — сократить время на обдумывание покупки или вовсе заставить уйти с сайта. AB-test поможет улучшить формы подписки и повысить CTR — коэффициент кликабельности.
🔗 Обзор книги «Проектирование прибыльных веб-сайтов»
Как проводить А/Б-тестирование
Базовые этапы A/B-тестирования выглядят так:
Шаг 1. Выдвинуть гипотезу
Формулируем свое видение об одном, максимум двух изменениях, которые улучшат коэффициент конверсии страницы и ее производительность.
Например, мы хотим изменить цвет кнопки призыва к действию с красного на зеленый или переместить ссылку на правила возврата товаров из футера в боковое меню.
Чтобы провести тестирование, на этом этапе надо четко сформулировать гипотезу и определить, как мы будем измерять результат.
Предположим, изменение цвета приведет к тому, что кнопка будет больше бросаться в глаза и по ней начнут чаще кликать. По увеличенному количеству кликов мы поймем, что изменение пошло на пользу.
Перемещение ссылки на политику возврата в другое место сделает ее, наоборот, менее заметной. Пользователей, которые заполняют форму на этой странице, должно стать меньше.
Шаг 2. Создать варианты страницы
У нас есть контрольная страница А с красной кнопкой и проверочная страница Б — с зеленой. Та же логика, если тестируете размещение политики возвратов: страница А в неизменном виде, со ссылкой в нижнем меню, страница Б с новым местом расположения ссылки, сбоку.
Если вам нужно протестировать несколько изменений, не применяйте их все на одной-единственной странице Б. Это приведет к путанице — вы не сможете определить, какое из изменений оказалось эффективным. Лучше разбить процесс: сначала тестируйте одно изменение, затем второе.
Проведите A/B тестирование хостинга и почувствуйте разницу с HOSTiQ.ua 😉
Чтобы потенциальный клиент дошел до страницы покупки, сайт должен быстро загружаться. Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента.
Попробуйте хостинг от HOSTiQ.ua, он:
✔️ Быстрый: мы используем SSD-накопители и веб-сервер LiteSpeed, чтобы обеспечить быструю работу вашего сайта.
✔️ Надежный: мы гарантируем 99,9% uptime, чтобы ваш сайт был доступен всегда.
✔️ Понятный: на виртуальном хостинге бесплатно даем удобную панель управления cPanel, а в случае каких-либо вопросов с вами на связи наша круглосуточная служба поддержки.
Если сомневаетесь — протестируйте наш хостинг в течение 30 дней. Это бесплатно, потому что мы уверены в качестве своих услуг 😎
Шаг 3. Разделить входящий трафик
Для сплит-тестирования делим трафик поровну между вариантом Б и исходной страницей А.
Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования. Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой. Например, проведите A/B-тестирование с Google Analytics — если их счетчики установлены у вас на сайте. В Google Analytics есть отдельный функционал, целиком посвященный сплит-тестированию страниц — Google Optimize.
👉 Как провести A/B-тестирование в Google Optimize
Также для проведения А/Б-тестов можно установить плагины для CMS, которой вы пользуетесь. Вот несколько полезных ссылок:
Статья по теме:
Шаг 4. Запустить тестирование
Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста.
Считается, что продолжительность набора статистики по каждому варианту должна составлять не менее 7-10 дней. Только тогда можно с уверенностью говорить, что полученные данные — не результат случайности или влияния каких-то внешних факторов.
Например, вы тестируете изменение текста на кнопке. Прежний вариант «Расчет цены» меняете на «Бесплатная консультация». В это время конкуренты запускают большую рекламную кампанию в интернете и используют формулировку call-to-action «Рассчитать цену за 10 минут».
Вы проводите короткий A/B-тест для выяснения, какая из ваших двух формулировок эффективнее. Вполне вероятно, что тест может показать успех формулировки «Расчет цены»: на результат тестирования способна повлиять масштабная РК конкурентов. Но как только соперники прекратят маркетинговую акцию, возможно, «Бесплатная консультация» сработает лучше.
Так что при проведении А/Б-теста важно выбирать правильное время и не прекращать исследование раньше срока.
Шаг 5. Определить вариант, который победил
Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц. Результаты — это те метрики, которые мы хотели изначально улучшить. Например, количество подписок на рассылку, кликов по баннеру или продаж.
Может быть три основных варианта:
- Страница А лучше страницы Б: оставляем исходную страницу на сайте.
- Страница Б лучше страницы А: оставляем экспериментальную страницу в качестве основной.
- Страница А и страница Б показали одинаковые результаты: оставляем один из вариантов на свое усмотрение.
Важные моменты в А/Б-тестировании
Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей. Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее.
Статистическая значимость теста
Статистическая значимость теста — переменная, которую нужно иметь в виду при обработке результатов. Это достоверность исследования, которая вычисляется математически. Нормальным значением считается все, что выше 93-95%: если у А/Б-тестирования достоверность выше 93%, тест можно считать успешным и верить его результатам. Можно вносить на сайт те изменения, которые показали свою эффективность.
Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают всю работу за вас и выдадут результаты в упрощенном виде.
Вот несколько ссылок на калькуляторы статистической значимости тестов:
Если вы не хотите сопоставлять результаты А/Б-тестирования вручную по конверсиям, кликам, визитам и другим параметрам, проще воспользоваться базовыми возможностями Google Analytics. Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики. Особенно это пригодится владельцам интернет-магазинов, которые хотят знать, куда тратится каждая копейка и сколько в итоге приносят вложения в сайт.
Выборка
Статистически значимая выборка — группа посетителей, на которых мы тестируем изменения. Каждый человек, который посетит страницу сайта — это целевая аудитория, а вот выборка — это небольшая часть этой аудитории. Например, первая тысяча посетителей.
В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика. Допустим, если мы проверяем гипотезу на сотне человек, то увидим, что коэффициент конверсии составил 10%. Когда мы расширим выборку до тысячи человек, он останется таким же.
В реальной жизни все может быть совсем не так. На первых ста посетителях конверсия будет 10%. А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. Дело в том, что на уровень конверсии влияет не только тестируемые элементы, но и множество внешних факторов — рекламные кампании конкурентов, о которых мы говорили выше, гендерные особенности и даже время суток.
Чтобы вычислить нужное число посетителей для проведения А/Б-теста, советуем пользоваться специальными калькуляторами. Они посчитают эту цифру в зависимости от желаемой конверсии и уникальных посетителей на страницу. Например, попробуйте простой сервис АБ-тестирования от ABTestGuide.
Кратко о главном
А/Б-тестирование — это инструмент, который поможет найти самые эффективные варианты для продвижения вашего сайта. Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения.
В завершение статьи три коротких совета о том, как правильно проводить A/Б-тестирование сайта:
- Тестируйте только одну гипотезу. Один A/B-тест — одна гипотеза.
- Выдерживайте время тестирования и не завершайте его раньше времени. Оптимальный срок — неделя и больше.
- Анализируйте результаты исследования. Это ваша опора при планировании дальнейших действий.
Задавайте вопросы об A/B-тестировании в комментариях, будем рады ответить!
