A/B-тестирование без ошибок: пошаговый маршрут к росту бизнеса

Предположим, что нужно проверить гипотезу о том, что кнопка в карточке товара не привлекает внимание. Можно запустить два теста: один на проверку текста, а другой — цвета. В первом случае тестируем варианты «Купить в 1 клик» и «Купить сейчас». Во втором меняем оттенок на более яркий, сразу привлекающий внимание к кнопке. При этом каждый раз выставляем определенную выборку аудитории и задаем сроки A/B-тестирования от двух недель и более.

Когда используют A/B-тесты:

• При запуске новых продуктов и функций.
• Перед масштабными изменениями.
• При оптимизации рекламных кампаний.
• Для проверки эффективности скидок, акций или бонусных программ.

Зачем нужен A/B-тест

Рассмотрим ключевые преимущества A/B-тестирования.

Улучшение конверсии

С помощью A/B-тестирования можно:

• улучшить дизайн целевой страницы, чтобы привлечь больше заявок;
• оптимизировать формы заявок, чтобы сократить количество отказов;
• Увеличить кликабельность.

Оптимизация поведенческих факторов

A/B-тестирование помогает улучшить поведение пользователей на сайте или в приложении:

• Увеличение времени, проводимого на сайте.
• Сокращение показателя отказов (bounce rate).
• Увеличение количества просмотренных за сеанс страниц.

Например, при проверке нового блока «Рекомендуемые статьи» в конце публикации результаты теста показали увеличение среднего время на сайте и количество переходов на другие материалы. То есть это улучшило показатель вовлеченности пользователей.

Повышение удовлетворенности пользователей

UX влияет на лояльность и удержание аудитории. С помощью A/B-тестирования определяют, как можно улучшить пользовательский опыт:

• Проверка удобства навигации.
• Определение того, какие из элементов интерфейса вызывают затруднения.
• Оптимизация, которая делает процесс покупки или оформления заявки более интуитивным.

Увеличение эффективности рекламных кампаний

A/B-тестирование позволяет настроить рекламу таким образом, чтобы она приводила больше клиентов с меньшими затратами. Это достигается за счет:

• подбора лучших креативов и текстов;
• оптимизации целевых сегментов;
• выявления наиболее эффективных форматов рекламы — видео, карусели, статичные баннеры.

Тестирование цен и скидок

С помощью A/B-тестов определяют оптимальную ценовую стратегию и формат акций, которые привлекут больше клиентов:

• Проверка реакции аудитории на разные уровни скидок.
• Поиск наиболее привлекательных акций.
• Оценка влияния сезонных предложений.

Оптимизация контента

A/B-тестирование помогает определить контент, который лучше воспринимается пользователями. Это может быть:

• формат статей — короткие заметки против лонгридов;
• использование изображений или видео;
• добавление авторов;
• размещение ссылок для расшифровки терминов и перехода на услуги и продукты.
• тематика материалов, которая вызывает наибольший интерес.

Экономия бюджета

Вместо того чтобы вкладывать ресурсы в масштабные изменения, можно протестировать гипотезы на небольшом сегменте аудитории. Это даст понимание, в каком направлении двигаться и что скорректировать.

На что обратить внимание при A/B-тесте

• Статистическая значимость. Для получения достоверных результатов выборка аудитории должна быть достаточно большой, чтобы исключить влияние случайности. Рекомендуем использовать инструменты для анализа данных.
• Продолжительность теста. Тестирование должно длиться достаточно долго, чтобы охватить все возможные сценарии поведения пользователей. Например, если трафик сильно зависит от времени суток, охватите как минимум еще один полный день.
• Релевантность аудитории. Тестовая группа должна соответствовать ЦА. Исли вы, к примеру, тестируете дизайн мобильной версии — убедитесь, что эти пользователи используют смартфоны.
• Единичные изменения. Тестируйте только один элемент за раз, чтобы точно определить, что именно повлияло на результат. Если вы одновременно измените и текст кнопки, и ее цвет, будет сложно понять, что конкретно стало причиной роста конверсии.
• Учет внешних факторов. Обратите внимание на сезонность, поведение аудитории в выходные или будние дни и прочие внешние события, которые могут повлиять на результаты теста.

Что обычно тестируют с помощью A/B-тестов

Исследования позволяют оценить влияние изменений на ключевые показатели и выявить, что лучше работает для целевой аудитории. Рассмотрим основные элементы, которые тестируют чаще всего.

Рекламные кампании

Рекламные кампании — одна из самых популярных сфер применения A/B-тестов. Малейшие изменения в тексте объявления или выборе креатива могут значительно повлиять на CTR и ROI.

Что тестируется:

• Заголовки и тексты объявлений.
• Креативы.
• Призыв к действию (CTA).
• Сегменты целевой аудитории.
• Формат рекламы.

Элементы сайтов, сервисов и приложений

A/B-тестирование помогает оптимизировать страницы, чтобы улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию.

Что можно тестировать:

• Заголовки и тексты.
• Кнопки.
• Формы заявок.
• Изображения и видео.
• Навигация и меню.
• Структура страницы.
• Цены и предложения.
• Призывы к действию.

Целевые страницы

Оптимизация целевых страниц помогает конвертировать трафик. Такое исследование еще называют сплит-тестированием. Оно позволяет проводить эксперименты двух вариантов одной страницы, которые отличаются друг от друга одним элементом.

Что тестируется:

• Основной заголовок и подзаголовки.
• Формы заявок.
• Призыв к действию.
• Формат предложений.
• Видео, изображения или общий дизайн.

Email-рассылки

A/B-тестирование в email-маркетинге позволяет определить, какие письма лучше открываются, читаются и приводят к целевым действиям.

Что тестируется:

• Тема письма.
• Имя отправителя.
• Призыв к действию.
• Длина письма.
• Время отправки.

Программы лояльности и скидки

Системы поощрения клиентов и акции тестируют, чтобы определить, какие из них наиболее привлекательны для аудитории.

Что тестируется:

• Тип скидки.
• Бонусы.
• Баннеры.
• Условия акции.

Push-уведомления

Мобильные приложения активно используют push-уведомления для привлечения пользователей.

Что тестируется:

• Текст уведомления.
• Тайминг.
• Использование эмодзи и стиля общения с пользователем.

Контент и блог

Для сайтов с большим количеством контента важно понимать, какие статьи или форматы лучше работают.

Что тестируется:

• Заголовки статей.
• Длина текста.
• Формат.
• Карточки товаров.

Инструменты для проведения A/B-тестов

Разберем сервисы для проведения A/B-тестирования.

Яндекс.Директ

Яндекс.Директ — это платформа для запуска контекстной рекламы. Здесь можно проводить эксперименты с кампаниями и объявлениями на поиске и в РСЯ.

Также через инструмент Яндекс.Аудитории тестируют сегменты пользователей. Система дополнительно связана с Яндекс.Метрикой, в которой можно посмотреть результаты исследования в разделе «Источники — Яндекс.Директ, эксперименты».

VK Ads

VK Ads — сервис для запуска таргетированной рекламы в социальной сети ВК и на площадках партнеров. Ранее в старом кабинете A/B-тесты были в отдельной вкладке, в новом же нужно создать объявления и сегментировать аудиторию.

Varioqub

Varioqub — сервис Яндекса для проведения тестов на сайте или в мобильном приложении. Инструмент встроен в Яндекс.Метрику.

Полученные данные можно проверить в Яндекс.Метрике, а также воспользоваться Вебвизором, проверкой форм и картами ссылок, кликов и скроллинга. Это поможет отследить взаимодействие аудитории с сайтом.

Calltouch

Calltouch — сервис сквозной аналитики, в котором можно провести A/B-тестирование, чтобы проверить, как изменения в РК и на сайте влияют на звонки, заявки и конверсии. Получить результаты можно по запросу или в личном кабинете — это зависит от того, отличаются ли у вас номера на разных версиях сайта или нет.

UX Rocket

UX Rocket — платформа продуктовой аналитики и A/B-тестирования на сайтах и в приложениях. Здесь можно собирать события, отслеживать метрики, настраивать воронки, изучать поведение пользователей, проводить различные тесты и даже использовать визуальный редактор.

Mindbox

Mindbox — инструмент для запуска рассылок и автоматизации маркетинга. В личном кабинете и на сайте есть калькулятор достоверности A/B-тестов, позволяющий быстро рассчитать размер выборки аудитории, а также примерные результаты.

Рекомендации для проведения правильного A/B-теста

Чтобы результаты экспериментов были достоверными, требуется подготовка и четкое понимание того, для чего именно вы проводите тест. Разберем шаги для проведения A/B-тестирования.

1. Подготовительные работы

Перед началом работ нужно провести несколько исследований, чтобы обнаружить недочеты и понять ситуацию с продуктом:

• Изучение продукта и ЦА.
• Юзабилити-аудит для поиска проблемных зон и формирования первых гипотез.
• Проведение глубинного интервью для проверки гипотез и получения инсайтов.
• UX-тестирование и создание тест-кейсов для новых пользователей, изучение проблем, которые были обнаружены ранее.

2. Определите цель теста

Сформулируйте, какой показатель нужно улучшить исходя из полученных данных. Это может быть конверсия, кликабельность или снижение отказов.

Что важно:

• Фокусируйтесь на одной цели за тест.
• Убедитесь, что выбранный показатель можно измерить.

3. Сформулируйте гипотезу

На основе информации и статистики сформулируйте гипотезу, которую хотите проверить. Она должна включать изменение, которое вы предполагаете внедрить, и ожидаемый результат.

4. Создайте два или более варианта тестируемого элемента

Оригинальный вариант станет контрольной группой (A), а измененный — тестируемой (B). Внесите только одну модификацию за раз, чтобы можно было точно определить ее влияние.

5. Распределите трафик между вариантами

Распределение пользователей между группами должно быть равномерным и случайным. Например, 50 процентов посетителей видят оригинальный вариант (A), а другая половина — тестируемый (B).

6. Определите продолжительность теста

Тестирование должно длиться достаточно долго, чтобы охватить соответствующее количество пользователей и исключить влияние случайных факторов.

Как определить продолжительность:

• Используйте калькуляторы, чтобы рассчитать минимальное количество конверсий.
• Убедитесь, что тест охватывает несколько циклов поведения пользователей — например, рабочие дни и выходные.

7. Соберите и изучите данные

После завершения теста тщательно проанализируйте полученные результаты.

Что важно проверить:

• есть ли статистически значимое различие между вариантами;
• как изменение повлияло на другие метрики.

8. Не делайте выводы на основе одного теста

Один успешный тест не всегда гарантирует достоверный результат. Проведите дополнительные исследования для подтверждения гипотезы. Если при первом тестировании вариант B показал рост конверсии на 20%, попробуйте повторить его через месяц, чтобы убедиться в стабильности.

9. Внедрите изменения

Если тестируемый вариант показал улучшение ключевых метрик, внедрите его в работу. При этом продолжайте мониторинг показателей, чтобы убедиться в правильности решения. Если исследование оказалось неудачным, это тоже результат — вы исключили неэффективное изменение.

Советы для успешного A/B-тестирования

• Ставьте четкие цели. Тесты ради тестов бессмысленны, нужно понимать, что именно вы хотите улучшить.
• Работайте с реальной аудиторией. Убедитесь, что тестируемые пользователи соответствуют вашему целевому сегменту.
• Избегайте поспешных выводов. Не завершайте тест раньше времени, даже если разница между вариантами кажется очевидной.
• Тестируйте регулярно. Постоянные эксперименты помогают адаптироваться к изменениям в поведении пользователей.

Подведем итоги

A/B-тестирование — это инструмент улучшения ключевых бизнес-показателей. Он позволяет проверять гипотезы и внедрять изменения, которые приносят реальный результат.

Ошибки, которых следует избегать:

• Недостаточное время. Слишком короткий период может не показать реальной картины.
• Изучение сразу нескольких изменений. Это затрудняет понимание, какая именно модификация повлияла на результат.
• Игнорирование статистики. Недостаточный объем данных может привести к ошибочным выводам.

Главное правило успешного A/B-тестирования — системность и постоянство. Использование инструментов и учет всех факторов, таких как сезонность и поведение аудитории, помогут избежать ошибок.