Что такое A / B-тестирование?

Как работает A/B тестирование, детали и интересные моменты с веб студией НадоСайт.

A / B-тестирование (также известное как сплит-тестирование или групповое тестирование) — это метод сравнения двух версий веб-страницы или приложения друг с другом, чтобы определить, какая из них работает лучше. AB тестирование — это, по сути, эксперимент, в котором два или более варианта страницы показываются пользователям наугад, а статистический анализ используется для определения того, какой вариант лучше подходит для данной цели конверсии.

Запуск теста AB, который напрямую сравнивает вариант с текущим опытом, позволяет вам задавать сфокусированные вопросы об изменениях на вашем веб-сайте или в приложении, а затем собирать данные о влиянии этого изменения.

Тестирование сводит на нет догадки по оптимизации веб-сайта и позволяет принимать решения на основе данных, которые переводят деловые разговоры с «мы думаем» на «мы знаем». Измеряя влияние изменений на ваши показатели, вы можете убедиться, что каждое изменение дает положительные результаты.

Как работает A / B-тестирование?

В тесте A / B вы берете экран веб-страницы или приложения и изменяете его для создания второй версии той же страницы. Это изменение может быть простым заголовком или кнопкой или полностью изменить дизайн страницы. Затем половина вашего трафика отображается в исходной версии страницы (известной как элемент управления), а половина — в измененной версии страницы (вариант).

Поскольку посетителям предоставляется контроль или изменение, их взаимодействие с каждым опытом измеряется и собирается на аналитической панели и анализируется с помощью статистического механизма. Затем вы можете определить, было ли изменение опыта положительным, отрицательным или не влияло на поведение посетителей.

Почему вы должны делать A / B тестирование?

A / B-тестирование позволяет отдельным лицам, командам и компаниям вносить тщательные изменения в свои пользовательские интерфейсы, собирая данные о результатах. Это позволяет им строить гипотезы и лучше понимать, почему определенные элементы их опыта влияют на поведение пользователя. С другой стороны, они могут оказаться ошибочными — их мнение о наилучшем опыте для данной цели может быть подтверждено с помощью А / Б-теста.

A/B Тестирование может использоваться не только для ответа на разовый вопрос или для разрешения разногласий, но и для постоянного улучшения данного опыта, улучшая единственную цель, такую  как коэффициент конверсии с течением времени.

Например, компания, специализирующаяся на технологиях B2B, может захотеть улучшить качество и объем продаж, используя целевые страницы кампании. Чтобы достичь этой цели, команда попробует A / B-тестирование изменений заголовка, визуальных образов, полей формы, призыва к действию и общего макета страницы.

Тестирование одного изменения за раз помогает им определить, какие изменения повлияли на поведение посетителей, а какие — нет. Со временем они могут объединить эффект нескольких выигрышных изменений от экспериментов, чтобы продемонстрировать ощутимое улучшение нового опыта по сравнению со старым.

Этот метод внесения изменений в пользовательский опыт также позволяет оптимизировать его для достижения желаемого результата и может сделать важные шаги в маркетинговой кампании более эффективными.

Протестировав рекламный текст, маркетологи могут узнать, какая версия привлекает больше кликов. Протестировав следующую целевую страницу, они могут узнать, какой макет лучше всего превращает посетителей в клиентов. Общие затраты на маркетинговую кампанию могут быть фактически уменьшены, если элементы каждого шага работают максимально эффективно для привлечения новых клиентов.

A / B-тестирование также может быть использовано разработчиками и дизайнерами продукта для демонстрации влияния новых функций или изменений в пользовательском интерфейсе. С помощью A / B-тестирования можно оптимизировать процесс регистрации продукта, вовлечение пользователей, модальные условия и опыт работы с продуктом, если цели четко определены и у вас есть четкая гипотеза.

Процесс A / B тестирования

Ниже приведена схема A / B-тестирования, которую можно использовать для запуска тестов:

Сбор данных: ваша аналитика часто дает представление о том, где вы можете начать оптимизацию. Это помогает начать с областей с высоким трафиком вашего сайта или приложения, поскольку это позволит вам быстрее собирать данные. Ищите страницы с низким коэффициентом конверсии или высоким коэффициентом возврата, которые можно улучшить.

Определите цели. Цели конверсии — это показатели, которые вы используете, чтобы определить, является ли вариант более успешным, чем исходная версия. Цели могут быть чем угодно: от нажатия кнопки или ссылки до покупки продукта и регистрации по электронной почте.

Создайте гипотезу. Как только вы определили цель, вы можете начать генерировать идеи А / Б тестирования и гипотезы, почему вы думаете, что они будут лучше, чем текущая версия. Как только у вас будет список идей, расставьте их приоритеты с точки зрения ожидаемого воздействия и сложности реализации.

Создайте варианты. С помощью программного обеспечения A / B-тестирования (например, Optimizely) внесите необходимые изменения в элемент своего веб-сайта или приложения для мобильных устройств. Это может быть изменение цвета кнопки, изменение порядка элементов на странице, скрытие элементов навигации или что-то совершенно другое. Многие ведущие инструменты A / B-тестирования имеют визуальный редактор, который облегчит эти изменения. Обязательно проверьте свой эксперимент, чтобы убедиться, что он работает как положено.

Запустите эксперимент: начните эксперимент и ждите, пока посетители примут участие! На этом этапе посетители вашего сайта или приложения будут случайным образом назначены для контроля или изменения вашего опыта. Их взаимодействие с каждым опытом измеряется, подсчитывается и сравнивается, чтобы определить, как каждый из них выполняет.

Анализ результатов. После завершения эксперимента самое время проанализировать результаты. Ваше программное обеспечение A / B-тестирования представит данные эксперимента и покажет разницу между двумя версиями вашей страницы и наличием статистически значимых различий.

Если ваш вариант победитель, поздравляю! Посмотрите, сможете ли вы применить полученные уроки на других страницах вашего сайта и продолжить итерацию эксперимента, чтобы улучшить свои результаты. Если ваш эксперимент дает отрицательный результат или нет, не волнуйтесь. Используйте эксперимент в качестве учебного опыта и создайте новую гипотезу, которую вы можете проверить.

Какими бы ни были результаты вашего эксперимента, используйте свой опыт, чтобы информировать о будущих тестах и постоянно повторять оптимизацию работы вашего приложения или сайта.

Наши работы

Контакты