Что такое A/B-тестирование и почему пора внедрять?

Когда онлайн-рынок развивается стремительно, так же стремительно меняются предпочтения пользователей. И то, что было для маркетинга в тренде в 2023 году, в 2024 может показать меньшую эффективность или совсем утратить актуальность.

Когда “правила игры” постоянно изменяются, A/B-тестирование можно рассматривать как значимый элемент стратегии развития любого успешного бизнеса. В основе этого метода лежит сравнение двух версий рекламного креатива, элемента сайта или приложения, продукта, по тем или иным параметрам конверсии.

Метод A/B-тестирования: в чем суть

A/B-тестирование также известно как split testing. С помощью этой методики сравнивается эффективность двух разных версий страниц сайта, рекламных материалов, приложений. Эффективность может оцениваться по различным критериям. Пользователи разделяются на группы случайным образом и каждой из групп демонстрируется только один из вариантов. Проанализировав поведение пользователей, компании могут сделать выводы о том, какие из изменений оказывают на него существенное влияние.

Компоненты, из которых состоит сплит-тестирование – это вариант A и вариант B:

• Вариант A: Это актуальное состояние элемента сайта или рекламного макета, который будет демонстрироваться контрольной группе пользователей и сравниваться с альтернативными вариантами.
• Вариант B: Это измененный вид страницы, макета или их элемента, создаваемый с целью проверки выдвинутой гипотезы об улучшении конверсии. Этот вариант будет показан другой группе пользователей. 

Ключевым принципом A/B-тестирования является изменение только одного элемента между вариантами A и B. Такой подход позволяет убедиться, что улучшению результатов способствовал именно этот конкретный элемент. Это помогает избежать путаницы при анализе данных и достоверно определить, какие изменения действительно влияют на поведение пользователей.

Значение сплит-тестирования в современном бизнесе или зачем вам нужно A/B-тестирование

В условиях, где конкуренция на рынке остается острой, а внимание пользователей – драгоценный ресурс, A/B-тестирование является важным элементом для успешной стратегии маркетинга и разработки продукта. 

Внедрение A/B-тестирования может принести множество преимуществ для бизнеса, в числе которых:

1. Оптимизация конверсии. Проведение сплит-тестов позволяет итеративно улучшать веб-сайт, приложение или маркетинговые материалы, что приводит к повышению конверсии и, следовательно, увеличению доходов.
2. Удовлетворенность пользователей. Сплит-тестирование позволяет выявить предпочтения и потребности пользователей, чтобы создавать простые, понятные и удобные интерфейсы.
3. Экономия ресурсов. A/B-тесты позволяют оптимизировать ресурсы, так как позволяет идентифицировать эффективные изменения и избегать затрат на неэффективные стратегии.
4. Решения, подкрепленные данными. Сплит-тестирование обеспечивает получение объективной информации о том, какие изменения действительно оказывают влияние на поведение пользователей. Решения, принятые на основе этих сведений, полностью обоснованы практическими результатами.
5. Снижение рисков. A/B-тестирование позволяет проводить эксперименты на небольших выборках пользователей, что снижает риски неудач при внедрении изменений на полную мощность.
6. Развитие культуры экспериментов. Внедрение A/B-тестирования способствует развитию культуры экспериментов в организации, где решения принимаются на основе данных и результатов тестирования, а не на основе предположений или интуиции.
7. Конкурентное преимущество. Компании, активно использующие A/B-тестирование, способны быстрее адаптироваться к изменениям рынка и предложить пользователю наиболее релевантный продукт или услугу.

Использование сплит-тестов способствует оптимизации процессов и повышению эффективности в онлайн-бизнесе, помогая компаниям достичь своих целей и оставаться конкурентоспособными на рынке.

A/B-тестирование на реальных примерах

Большинство крупных российских и зарубежных компаний активно используют сплит-метод для проверки различных гипотез прежде, чем воплотить их в жизнь. В их число входят такие международные гиганты, как Google и Microsoft, а также лидеры российского рынка – Яндекс, Mail.ru Group, Сбербанк и другие. 

В качестве примера A/B-тестирования, которое принесло компании колоссальный доход, можно привести случай из истории Google. Компанией был проведен ряд сплит-тестов, чтобы понять, какой из 41 оттенка синего цвета, используемого в рекламных ссылках в поиске Google, нравится пользователям больше. В результате изменение всего лишь одного оттенка принесло компании дополнительные 200 миллионов долларов годового дохода.

Сплит-тестирование полезно и эффективно не только для топовых брендов и корпораций. Посмотрите, каких результатов удалось достигнуть небольшим компаниям: 

• Школа вождения грузовых автомобилей 160 Driving Academy провела тесты, заменив размещенное на сайте изображение из фотостока на “живое” фото студента автошколы на фоне грузовика с фирменным логотипом. В результате поток заявок на обучение увеличился на 161%. 
• Компания Bionic Gloves предположила, что часть пользователей покидает интернет-магазин на странице оформления заказа, чтобы найти в поисковике промокод и ввести его в соответствующее поле, и не возвращается. Сплит-тесты подтвердили эту гипотезу: удаление блока с промокодом позволило увеличить общий доход на 24.7%.
• Интернет-магазин косметики NuFace провел эксперимент, добавив на сайт всего лишь один элемент: блок с текстом, обещающим бесплатную доставку при заказе на сумму более 75$. Результаты подтвердили правильность гипотезы, показав, что количество заказов выросло почти в 2 раза, а сумма среднего чека стала выше на 7.32%.

Впечатляет, не так ли? Если вы еще не применяете A/B-тестирование, сейчас самое время задуматься о том, чтобы начать его использовать. 

Этапы A/B тестирования

Сплит-тестирование состоит из нескольких этапов: 

1. Создание гипотезы и определение цели.
2. Выбор и настройка инструментов для тестирования
3. Проведение тестов
4. Анализ результатов

Формулируем гипотезу и определяем цели

Первый шаг в процессе внедрения A/B-тестирования - определение конкретных целей, которые вы хотите достичь. Это могут быть увеличение конверсии, повышение среднего чека и т.д. Помимо целей, необходимо определить ключевые метрики успеха, которые вы будете отслеживать во время тестирования.

На основе определенных целей формулируются гипотезы, предполагающие, какие изменения могут привести к достижению этих целей. Гипотезы должны быть конкретными, измеримыми и релевантными для бизнеса. Например: "Изменение цвета кнопки 'Купить' на странице товара с зеленого на оранжевый увеличит конверсию на 20%".

В создании гипотезы может помочь изучение метрик сайта, а также обратная связь от пользователей.

Выбираем и настраиваем инструменты

Удобнее и проще проводить тестирование с помощью специальных сервисов, например: Leadpages, Kameleoon, Optimizely Experiment, AB Tasty, Varioqub. Изучите их особенности и функционал, чтобы выбрать наиболее подходящий. Большинство сервисов имеют бесплатные или триальные версии, которых будет достаточно для проведения тестов с сайтом. Для тестирования рекламных кампаний в Яндекс.Метрике есть встроенный инструмент Эксперименты. 

Чтобы начать сплит-тесты, необходимо подключить дополнительно метрики сервиса, с помощью которого будет проводиться тестирование. Для этого потребуется вставить на страницу сайта код, сгенерированный сервисом. 

Также нужно будет указать параметры теста: 

• как долго будет длиться тестирование, 
• для какой аудитории показывать вариант A, а для какой B,
• сколько пользователей нужно для участия в эксперименте (определить минимально необходимый размер выборки можно с помощью специальных калькуляторов, например калькулятора от Mindbox).

Если не указаны конверсионные цели, их потребуется настроить.

Проводим эксперимент

На этом этапе создаются два или более вариантов (A и B) элемента, который вы хотите протестировать. Это может быть изменение дизайна, контента, цветовой схемы и т.д. Затем тесты реализуются на целевой аудитории. Важно, чтобы тестирование проходило в контролируемых условиях, чтобы избежать внешних факторов, которые могут повлиять на результаты.

Стандартный срок выполнения исследования составляет 2 недели. Проводить эксперимент менее 10 дней не рекомендуется. 

Оцениваем результат

Когда все тесты завершены, результаты по каждой из групп выгружаются из сервиса для последующего анализа. Используя статистические методы, определяется, есть ли статистически значимые различия между вариантами и достигнуты ли цели, определенные на первом этапе. Для оценки достоверности теста можно использовать калькулятор от Mindbox или другой калькулятор достоверности A/B тестирования.

Если результаты A/B тестирования положительные, вы можете принять изменения и внедрить их на сайт или в рекламную кампанию.

Советы и рекомендации

Чтобы тестирование принесло пользу, важно правильно подойти к вопросам тестирования и правильно оценить его результаты. Не менее важным будет знать о самых распространенных ошибках, связанных со сплит-тестами, и не допускать их. 

Мы собрали полезные советы и рекомендации, которые помогут глубже понять тему A/B тестирования и достичь лучших результатов. 

Правильный выбор метрик для тестирования

Выбор метрик для оценки играет решающую роль в определении эффективности изменений и принятии обоснованных решений. Вот несколько принципов, которые помогут в этой задаче:

1. Соответствие бизнес-целям. Метрики должны быть прямо связаны с основными целями вашего бизнеса. Например, если ваша цель - увеличение выручки, то конверсия и средний чек могут быть ключевыми метриками.
2. Чувствительность к изменениям. Выберите метрики, которые чувствительны к изменениям, вносимым в тест. Например, если вы изменяете макет страницы, метрика "количество кликов на кнопку" может быть более информативной, чем общее количество посещений.
3. Определение первичных и вторичных метрик. Выделите основные метрики успеха (первичные метрики), которые напрямую связаны с целью тестирования, а также дополнительные метрики (вторичные), которые могут предоставить более глубокое понимание поведения пользователей.
4. Разнообразие метрик. Учитывайте различные аспекты пользовательского опыта. Например, помимо конверсии, рассмотрите время нахождения на сайте, скорость загрузки страницы, отказы и т.д.
5. Учет контекста. Помните, что выбор метрик может зависеть от контекста вашего бизнеса, аудитории и специфики проводимого теста.

Исходя из этих принципов, важно подбирать метрики, которые наилучшим образом отражают успех вашего теста и помогают принимать информированные решения.

Как интерпретировать результаты тестов

Подходы к интерпретации результатов A/B-тестирования помогают понять, какую пользу можно извлечь из проведенного эксперимента, и принять решения. 

Одним из основных подходов является определение статистической значимости различий между вариантами A и B. Используйте статистические методы, такие как t-тесты или доверительные интервалы, чтобы определить, есть ли статистически значимые различия между группами. Но даже если различия статистически значимы, они могут быть не практически значимы с точки зрения бизнеса. Оцените влияние изменений на ключевые метрики и цели вашего бизнеса.

Внимательно анализируйте побочные эффекты или неожиданные последствия внесенных изменений. Иногда изменения, которые улучшают одну метрику, могут негативно сказаться на других аспектах пользовательского опыта. Учитывайте контекст и особенности вашей аудитории при интерпретации результатов. Например, изменения, которые работают для одного сегмента пользователей, могут не сработать для другого.

Убедитесь, что ваш тест был проведен в течение достаточного времени, чтобы собрать репрезентативный объем данных. Не делайте преждевременных выводов, не обладая всей полнотой информации.

Также важно документировать все шаги тестирования и результаты, чтобы иметь возможность вернуться к ним в будущем.

Как избежать типичных ошибок в A/B-тестировании

Избежание типичных ошибок в A/B-тестировании критически важно для достижения точных результатов и принятия информированных решений. Рассмотрим некоторые распространенные ошибки, чтобы понять, как их можно предотвратить:

• Недостаточный объем данных. Ошибкой будет принимать решение, основываясь на минимальном количестве данных. Чтобы ее предотвратить, рассчитывайте заранее необходимый объем данных для теста и убедитесь, что тест проводится достаточно долго для сбора репрезентативной выборки.
• Неслучайные выборки. Нерепрезентативные или смещенные выборки могут привести к искаженным результатам. Предотвращение: используйте случайное назначение участников теста в группы A и B, чтобы обеспечить репрезентативность выборки.
• Преждевременная оценка результатов. Если интерпретировать результаты теста до достижения ими статистической значимости, это может привести к преждевременным выводам и неправильным решениям. Чтобы этого избежать, установите заранее определенный временной интервал для анализа результатов и придерживайтесь его.
• Недостаточный учет побочных эффектов. Изменения, внесенные в одной группе, могут негативно сказаться на других метриках. В целях предотвращения этого, внимательно анализируйте все метрики и убедитесь, что изменения не вызывают нежелательных побочных эффектов.
• Неправильное исключение данных. Исключение определенных данных без обоснованной причины может исказить результаты теста. Предотвращение: подробно документируйте причины и процедуры исключения данных и обсудите их со всей командой.

Избегая этих типичных ошибок, вы сможете улучшить качество ваших A/B-тестов и делать более точные выводы на основе данных.

В качестве итога

A/B-тестирование – достаточно простой, но мощный инструмент для оптимизации веб-сайтов, приложений и рекламы. Его ценность заключается в возможности тестировать различные изменения и принимать решения, основанные на статистических данных, а не на предположениях или интуиции. 

A/B-тестирование представляет собой необходимый инструмент для современных бизнесов, стремящихся к оптимизации своих продуктов и услуг. Внедрение A/B-тестирования сегодня позволит вашей компании стать более гибкой, эффективной и конкурентоспособной на рынке.