A/B-тестирование, также известное как сплит-тест— это эффективный метод, который компании используют для сравнения двух версий цифрового актива, чтобы определить, какая из них работает лучше. Это может включать любую интерактивную точку взаимодействия, где пользователи используют продукт или услугу, например веб-страницы, экраны мобильных приложений, кампании по электронной почте, цифровую рекламу, компоненты пользовательского интерфейса или определенные функции программного приложения.

• По данным Invesp, 60% компаний рассматривают возможность A/B-тестирования. самый важный Метод оптимизации коэффициента конверсии (CRO).
• VWO сообщает, что A/B-тестирование может увеличить средний коэффициент конверсии (CR) целевых страниц на 14 %.
• HubSpot обнаружил, что A/B-тестирование одной только кнопки с призывом к действию привело к увеличению конверсии на 202%.

Компании могут собирать конкретные данные о предпочтениях и поведении пользователей, систематически тестируя эти элементы. Этот подход, основанный на данных, помогает компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать взаимодействие с пользователем на цифровых платформах и, в конечном итоге, стимулировать рост за счет улучшения ключевых показателей эффективности.

Почему A/B-тестирование важно

A/B-тестирование имеет решающее значение для компаний, стремящихся улучшить свое цифровое присутствие и маркетинговые усилия. Вот почему:

• Принятие решений на основе данных: A/B-тестирование устраняет догадки и позволяет компаниям принимать решения на основе конкретных данных, а не предположений.
• Постоянное улучшение (CI): Компании могут постепенно улучшать свои показатели конверсии и удобство использования, постоянно тестируя и улучшая элементы.
• Снижение рисков: Тестирование изменений перед внедрением помогает компаниям избежать потенциально дорогостоящих ошибок.
• Пользовательско-ориентированный подход: A/B-тестирование помогает компаниям понять предпочтения и поведение пользователей, тем самым создавая более удобные для пользователя продукты и услуги.
• Повышенная рентабельность инвестиций: Оптимизируя результаты испытаний, компании могут повысить отдачу от инвестиций в маркетинг и разработку.

Распространенные ошибки A/B-тестирования, которых следует избегать

1. Тестирование слишком большого количества переменных: Сосредоточьтесь на одном изменении за раз, чтобы получить точные результаты.
2. Завершение тестов слишком рано: Избегайте прекращения испытаний до достижения статистической значимости.
3. Игнорирование маленьких побед: Даже небольшие улучшения могут со временем ухудшиться.
4. Без учета внешних факторов: Помните о сезонных тенденциях или событиях, которые могут повлиять на результаты.
5. Не удалось сегментировать результаты: Разные группы пользователей могут по-разному реагировать на изменения.

Руководство по эффективному A/B-тестированию

Выполните следующие шаги, чтобы провести эффективные A/B-тесты:

1. Определите свою цель: Четко определите, чего вы хотите достичь с помощью своего теста. Это может быть увеличение количества регистраций, повышение рейтинга кликов или увеличение продаж.
2. Выберите одну переменную: выберите один элемент для проверки. Это может быть заголовок, кнопка призыва к действию (включая ее цвет, текст или размещение), изображения, макет, структура цен или поля формы. Сосредоточив внимание на одном элементе, вы можете отнести любые изменения производительности к этой конкретной модификации, что сделает результаты ваших тестов более удобными и информативными.
3. Создайте две версии: Создайте две версии выбранного элемента: элемент управления (текущая версия) и вариант. Убедитесь, что в двух версиях различается только выбранная переменная.
4. Сегментируйте аудиторию: Случайным образом разделите аудиторию на две группы, каждая из которых будет иметь одну версию вашего теста. Используйте инструменты A/B-тестирования, чтобы обеспечить справедливое распределение.
5. Определите размер выборки и продолжительность теста: Рассчитайте необходимый размер выборки для статистической значимости.
   • Начальный коэффициент конверсии (%): Считайте это своей отправной точкой. Он показывает, как часто люди в настоящее время совершают важные для вас действия (например, что-то покупают, регистрируются, нажимают кнопку). Допустим, 5 из каждых 100 посетителей что-то покупают — ваш базовый показатель составляет 5%.
   • Минимальный обнаруживаемый эффект (%): Речь идет о постановке целей. Насколько улучшение повлияет на ваш бизнес? Если увеличение продаж с 5% до 5,1% не стоит затраченных усилий, минимальный обнаруживаемый эффект должен быть больше, возможно, 1% или 2%.
   • Статистическая мощность (%): Думайте об этом как о сети безопасности. Насколько вы хотите быть уверены в том, что ваш тест действительно улучшится, если он есть. Больше мощности означает меньший риск упустить хорошие изменения, но обычно для тестирования требуется больше людей.
   • Уровень значимости (%): Речь идет об избежании ложных тревог. Это определяет, насколько человек уверен в том, что любые изменения, наблюдаемые в тесте, не являются просто случайной удачей. Стандарт составляет 5 %, что означает, что существует 5 %-ная вероятность того, что вы думаете, что что-то сработало, но это не так.

Калькулятор размера выборки A/B-теста

Нажмите, чтобы открыть инструмент (не переведено)

6. Обеспечьте статические условия: Чтобы сохранить достоверность теста, сохраняйте как можно больше факторов постоянными между двумя версиями:
   • Запускайте обе версии одновременно, чтобы избежать переменных времени.
   • Используйте одни и те же источники трафика для обеих версий.
   • Не вносите никаких других изменений в веб-сайт или маркетинг во время теста.
   • Учитывайте внешние факторы (праздники, события), которые могут исказить результаты.
   • Используйте одни и те же критерии таргетинга для обеих групп.
7. Результаты анализа: После завершения теста проанализируйте данные с помощью калькуляторов статистической значимости. Прежде чем объявить победителя, убедитесь, что уровень достоверности составляет не менее 95 %.

Калькулятор победителя A/B-теста

8. Введите и повторите: Если ваш вариант лучше контрольного, внесите изменение. Затем начните планировать следующий тест, чтобы продолжить оптимизацию.