Що таке A/B-тестування та чому варто його використовувати?

Що таке А/Б-тестування?

А/Б-тестування, або спліт-тестування, — це метод порівняння двох версій, за допомогою якого можна обрати варіант, що найкраще розв’язує поставлене завдання. Порівнювати можна все що завгодно: вебсторінки, окремі елементи сторінок (наприклад, кнопки), мобільні застосунки, шаблони електронних листів тощо.
Наприклад: у вас є думка, що кнопка «Купити» червоного кольору замість зеленого привабить більше замовників. За допомогою А/В-тесту можна поділити аудиторію сайту на дві групи. Перша бачитиме стандартну версію сторінки із зеленою кнопкою. Друга — з червоною. Після оцінки результатів легко зрозуміти, який варіант виявився кращим.
Тож будь-який A/B-тест — це контрольований маркетологічний експеримент. Він дає можливість обирати найкращий варіант, відштовхуючись від об’єктивних результатів. Це допомагає ефективніше досягти мети та знизити ризики. Метод найчастіше використовують у випадках, коли треба підвищити конверсію, розширити аудиторію, вивести бізнес на новий рівень.

Що перевіряють за допомогою A/B-тесту?

Правильно організований процес split testing дає змогу проаналізувати будь-який елемент на сайті, в рекламному оголошенні, на лендингу або в електронному листі:

• заголовки й описи публікацій (ефективність);
• дизайн сторінок (кольори, стиль, розташування головних елементів);
• форми зворотного зв’язку (їх оформлення, розміщення, заохочення до дії);
• зображення продуктів на сторінках інтернет-магазинів і под.

Вам може здаватися, що все ідеально. Та будь-який продукт, наприклад сайт, є віддзеркаленням бачення обмеженого кола осіб: вашого (як замовника) та команди розробників. Але чи сподобається він вашим клієнтам? Чи слушними є припущення спеціалістів щодо комерційної привабливості продукту? Відповіді на ці запитання якраз і можна одержати за допомогою спліт-тестів.
A/B-тести розв’язують як мінімум чотири проблеми:

1. Допомагають перевіряти гіпотези. Це захищає від ризикових експериментів, непередбачуваних видатків і неефективної витрати часу. Значно простіше провести split testing і за два тижні отримати рішення, ніж витрачатися на зміни, впроваджені навмання.
2. Дають можливість вирішувати на основі перевірених даних, а не інтуїції. Буває, що думка та досвід маркетолога чи іншого експерта не збігаються зі світоглядом більшості реальних клієнтів бізнесу. Так це чи ні, можна перевірити за допомогою тестування.
3. Сприяють вивченню цільової аудиторії. Результати експериментів демонструють, що подобається клієнтам, що їх заохочує та яким чином можливо підвищити продажі. Ця інформація дуже допомагає в роботі над новими проєктами.

Як провести А/B-тестування?

Ідея А/Б-тестування проста: треба взяти групу ваших клієнтів і поділити її на сегменти. Перший сегмент (його позначають літерою А) є контрольним. Використовуючи його дані, можна оцінювати ефект від внесених до продукту змін. Другий сегмент (позначений літерою В) взаємодіє зі зміненою версією продукту.
Важливо, щоби представники двох сегментів не взаємодіяли між собою. При цьому експеримент проводять одночасно для сегментів А та В. Треба, щоб вони перебували в однакових умовах і на чистоту експерименту не впливали зовнішні фактори. Умовно: якщо представники групи А взаємодіяли з продуктом, користуючись швидкими сучасними пристроями, а сегмент В був змушений працювати на повільних комп’ютерах із неякісним інтернет-підключенням, результати не будуть об’єктивними.
Крім впливу зовнішніх факторів, обмежують вплив внутрішніх. Важливо, щоб із представниками сегментів не взаємодіяли оператори служби підтримки, адміністратори чи розробники продукту.
Де брати користувачів для А/Б-тестування?

1. Для продукту, який уже має власний трафік і цільових клієнтів, використовують «рідну» аудиторію. Її ділять на сегменти та скеровують на дві різні версії за допомогою спеціальних програмних інструментів.
2. Для нового продукту підбирають тестову аудиторію, користуючись готовим «образом клієнта». Для залучення користувачів також існують спеціальні сервіси та платформи. Проте точність такого тестування не буде високою.

Основні етапи A/B-тестування

Всі A/B-тести готують під конкретного замовника. Тому нижче описана загальна схема проведення експерименту. Її можна змінювати чи доповнювати, залежно від нюансів і поставленої мети.

1. Побудова гіпотези

Робота починається з аналізу продукту, який планують тестувати. Маркетолог або ж група спеціалістів визначає, що саме можна змінити та як це покращить ефективність. Наприклад: фахівці побудували гіпотезу, що зміна дизайну форми зворотного зв’язку на сайті збільшить кількість кліків.
Формування гіпотези відбувається не на порожньому місці. Для цього користуються даними досліджень користувацького досвіду (тестувань, інтерв’ю, метрик з Google Analytics тощо).

2. Визначення мети

На цьому етапі визначають, що саме має бути показником успішних змін. Наприклад:

• зростання кількості заявок;
• підвищення інтенсивності натискання кнопок на сайті;
• активізація звернень до служби клієнтської підтримки;
• зміна частоти реєстрацій на сайті;
• найпопулярніша мета — зростання доходів із продажів онлайн.

3. Тестування

Перші 5–7 днів split testing — «чисті». Це означає, що статистичні дані лише збираються, а користувачі з групи B ще звикають до оновлення. Навіть якщо в цей період уже є явна перевага в котрійсь із груп, переривати експеримент зарано.

4. Робота з результатами

Після 10–14 днів саме час вивантажувати дані та проводити розрахунки. В кожного інструменту для спліт-тестування є власні калькулятори чи сервіси для полегшення цієї роботи. На основі отриманих цифр навіть можна визначити, чи є експеримент об’єктивним.

5. Формування висновків

Тут уже все стає зрозуміло. Суперечки «Який же варіант обрати?» врегульовує ринок. Порівнюємо цифри та бачимо, який підхід більш успішний. Буває навіть, що взаємодій і переходів більше з варіантом А, але продажі приніс тільки Б. 
Ось і відповідь, куди рухатись далі:)

Коли проводити A/B-тестування сайтів?

Ініціювати A/B-тести варто, коли перед власником і командою сайту постає задача:

• визначити, як окремі компоненти певної сторінки впливають на поведінку користувачів;
• ухвалити об’єктивні рішення щодо стратегії просування та знизити вплив факторів ризику;
• сконцентрувати ресурси на розвитку елементів, які дійсно є перспективними для бізнесу;
• провести CRO (оптимізацію конверсії) та збільшити метрики (зокрема середній чек, об’єм виторгу тощо).

Навіщо мені потрібне A/B-тестування?

Низький показник конверсії — одна з головних проблем онлайн-бізнесу. Конверсія — це співвідношення кількості відвідувачів, які виконали певну дію (скажімо, оформили замовлення), до загального показника відвідувань.
У кожного проєкту — власні проблеми. Для прикладу:

• власники інтернет-магазинів стикаються з масовим явищем «залишених кошиків»;
• компанії, які працюють на ринку B2B, змушені задовольнятися  2–3 замовленнями на 1000 залучених відвідувачів;
• інформаційні проєкти та ЗМІ стурбовані проблемою утримання читачів.

Маючи значний досвід у розробленні сайтів, ми знаємо: причиною можуть бути порушення логіки взаємодії користувача з сайтом або ж незрозумілий інтерфейс. Але як встановити проблему?
Ви як власник бізнесу вимушені вкладати значні кошти у просування та залучення відвідувачів. Тож ви зацікавлені в тому, щоб більша їх кількість перетворилася на клієнтів. У вас, спеціалістів вашої команди, маркетологів можуть бути різні припущення. Експериментувати з ними — значить витрачати час і кошти без впевненості у результаті. Саме тому ми радимо провести А/В-тестування, щоб визначити потенційно успішну стратегію. Це — найдешевший і найшвидший спосіб для пошуку варіантів покращення продукту.