Что делать, когда хочется экспериментов и увеличения конверсий на сайте или в приложении?

На помощь приходит A/B тестирование

A/B тестирование (или сплит-тестирование) — это метод маркетингового исследования, при котором две или более версии одной и той же веб-страницы, приложения или продукта (A и B) показываются различным группам пользователей для того, чтобы определить, какая версия лучше работает для достижения целей бизнеса, таких как повышение конверсии, улучшение пользовательского опыта или увеличение продаж.

В процессе А/B тестирования, пользователи случайным образом распределяются между контрольной группой (версия A) и тестовой группой (версия B), их поведение и реакция на каждую версию записывается и анализируется. Обычно используются специальные инструменты для проведения тестирования и статистического анализа результатов, такие как Google Optimize, Optimizely, VWO и др.

А/B тестирование - это эффективный инструмент для улучшения пользовательского опыта и повышения конверсии. Оно позволяет сократить риски при изменении сайта или продукта, и основываться на данных, а не на гипотезах и предположениях.

Ограничения A/B тестирования

1)     Недостаточный объем выборки: для получения статистически значимых результатов тестирования, необходимо иметь достаточный объем выборки. Если выборка слишком мала, то результаты тестирования могут быть недостоверными.

2)     Длительность тестирования: для получения достоверных результатов, тестирование должно длиться достаточно долго. Если тестирование заканчивается слишком быстро, то результаты могут быть неточными.

3)     Сезонные колебания: некоторые бизнесы могут иметь сильные сезонные колебания, которые могут повлиять на результаты тестирования.

4)     Эффекты порядка: порядок, в котором показываются версии A и B, может повлиять на результаты тестирования.

5)     Эффекты взаимодействия: некоторые элементы на странице могут взаимодействовать между собой и влиять на поведение пользователей. В таких случаях, A/B тестирование может не дать точных результатов.

6)     Стоимость: проведение A/B тестирования может быть дорогостоящим, особенно если требуется использование специального программного обеспечения.

Кому это нужно?

A/B тестирование может быть полезным для различных типов компаний и организаций, которые стремятся оптимизировать свои веб-сайты и улучшить пользовательский опыт. В первую очередь, A/B тестирование рекомендуется использовать:

1)      Онлайн-магазинам, которые хотят улучшить конверсию и продажи.

2)      Компаниям, которые хотят повысить количество регистраций или подписок на свои сервисы.

3)      Сайтам, которые хотят улучшить показатели вовлеченности пользователей (например, время нахождения на сайте, количество просмотренных страниц, уменьшение отказов).

4)      Сайтам, которые хотят оптимизировать маркетинговые кампании, такие как рекламные баннеры и электронные письма.

5)      Крупным корпорациям, которые хотят убедиться, что новый продукт или функция будет успешно принят рынком.

Что лучшего всего тестировать?

1)      Заголовки: заголовок является одним из наиболее важных элементов на сайте или в приложении, поскольку он является первым элементом, который пользователь видит. Изменение заголовка может значительно повлиять на конверсию и другие показатели.

2)      Вызывающие действия (CTA): вызывающие действия, такие как кнопки "купить" или "зарегистрироваться", являются ключевыми элементами для преобразования пользователей в клиентов. Тестирование различных вариантов CTA может помочь улучшить конверсию.

3)      Формы: формы для регистрации, подписки и заказов могут быть сложными и запутанными, что может отталкивать пользователей. Тестирование различных вариантов форм может помочь улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию.

4)      Изображения: изображения могут оказывать большое влияние на конверсию и другие показатели. Тестирование различных вариантов изображений, таких как размеры, цвета и расположение, может помочь улучшить эффективность сайта или приложения.

5)      Цвета и шрифты: цвета и шрифты могут оказывать большое влияние на эмоциональное восприятие пользователей и их поведение на сайте или в приложении. Тестирование различных вариантов цветов и шрифтов может помочь улучшить пользовательский опыт.

6)      Расположение элементов: расположение элементов, таких как заголовки, CTA и изображения, может оказывать большое влияние на конверсию и другие показатели. Тестирование различных вариантов расположения элементов может помочь определить оптимальное расположение для улучшения пользовательского опыта.

Кроме того, могут быть протестированы и другие элементы, такие как цены, описания продуктов, уровень скидок и многие другие. Важно выбирать те элементы, которые имеют наибольшее влияние на цели сайта или приложения и его пользователей.

Кейсы

1)      Тестирование блока аптек на сайте клиента фармы. В тесте были протестированы два варианта блока аптек: первый вариант - единый блок аптек на фоне сайта, а второй вариант отдельные блоки под каждую аптеку с отличным от фона сайта цветом. По результатам теста оказалось, что второй вариант привел к увеличению конверсий по переходам в аптеку на 7%

2)      Тестирование кнопки «Купить» на сайте клиента фармы. Во время теста была выдвинута гипотеза, что кнопка не заметна пользователю и был протестирован вариант с переносом кнопки в верхнюю часть первого экрана с изменением цвета на контрастный. В результате, новый вариант показал увеличение конверсий на 8.5%

3)      Тестирование блока преимуществ на сайте фарм клиента. Была выдвинута гипотеза, что преимущества, указанные на сайте клиента не являются первостепенными для пользователя, после чего блок был переработан и проведен А/В тест. В результате теста, количество переходов с обновленного блока преимуществ на страницу покупки возросло на 4%

Гипотезы и этапы их формирования для A/B теста

Гипотезы для A/B тестирования формируются на основе анализа данных и интуитивных предположений. Хорошая гипотеза должна быть специфичной, измеримой и иметь потенциал для улучшения показателей, таких как конверсия, средний чек, время нахождения на сайте и т.д.

1)      Сбор данных: просмотрите данные, чтобы определить проблемные области и слабые места, которые могут быть улучшены.

2)      Определение цели: определите конкретную метрику, которую вы хотите улучшить, такую как конверсия, количество заказов или средний чек.

3)      Определение причины: определите, почему метрика не является оптимальной. Это может быть связано с дизайном, текстом, макетом или другими факторами.

4)      Формулирование гипотезы: на основе данных и предположений, сформулируйте гипотезу, которая описывает, какой элемент или изменение может улучшить метрику.

5)      Проверка гипотезы: создайте две версии (А и В) и запустите тест. Сравните результаты двух версий и определите, какая версия приводит к лучшим показателям.

6)      Анализ результатов: анализируйте результаты, чтобы узнать, была ли гипотеза подтверждена, и определить дальнейшие шаги для улучшения сайта или приложения.

Важно помнить, что гипотезы должны быть тщательно проработаны и основываться на данных, а не только на интуиции. Кроме того, не следует делать слишком много изменений в одном тесте, чтобы можно было понять, какие изменения привели к улучшению показателей.

В целом, A/B тестирование — это эффективный способ улучшения производительности сайта или приложения, позволяющий определить, какие изменения могут улучшить показатели. Однако для достижения наилучших результатов необходимо правильно сформулировать гипотезы, провести тесты на достаточно большой выборке и правильно проанализировать результаты.