Об A/B-тестировании часто пишут и говорят в сфере продаж. Данная тактика применяется для улучшения интернет-инструментов бизнеса — веб-ресурсов, лендингов, постов в соцсетях и т. д.
Однако несмотря на большое количество упоминаний метод не всегда правильно используется рекламодателями и бизнесменами.
В статье наши партнеры - команда ROMI center подробно разберёт суть A/B-тестирования и правила его использования для компаний сегмента e-commerce. К сфере e-comm относятся интернет-магазины и другие сайты, цель которых — продажа товаров или услуг через всемирную Сеть.
А/B-тестирование: матчасть
Что такое A/B-тестирование? Это сравнение нескольких версий одного и того же рекламного объявления, посадочной страницы или уникального торгового предложения. По результатам сравнения проводится анализ и выбирается тот вариант, который дает более высокие показатели требуемого параметра — например вовлеченности пользователей, подписок на полезный контент или покупок. Стоит понимать, что эквивалент объект измерения результатов тестирования зависит от того, зачем вы вообще его проводите. Если речь идет об A/B-тестировании в e-commerce, то для сравнения часто берется несколько версий посадочной страницы. Тот лендинг, который принес владельцу больше конверсий, выбирается как наиболее удачный. Если необходимы дальнейшие улучшения, то новые варианты сравниваются с текущим, «победившим».
Важный момент: версии сравниваются в равных условиях. То есть на страницу A и страницу B привлекают трафик из одинаковых источников. А затем анализируют, на каком лендинге пользователи совершили больше покупок. То есть по сути сравнивается коэффициент конверсии — величина конверсии, деленная на трафик. А так как трафик у A и B одинаковый, то стартовые условия у страниц равные. И можно спокойно ориентироваться только на количество целевых действий (конверсию).
A/B-тестирование в действии
Разберем поэтапно, как проводится тестирование, зачем оно вообще нужно и как к нему подготовиться.
Принцип работы
Вы создаете две версии лендинга — обозначим их A и B. Примем объем аудитории вашего бизнеса за 100%. Половину ЦА вы направляете на страницу A, половину — на страницу B. Деление должно быть равноценным по половому, социально-демографическому и географическому признакам. То есть нельзя, чтобы в какой-то половине оказалась только молодежь из столицы, а в другой — пенсионеры из регионов. И сравнение нужно вести за один и тот же период. Если одну страницу вы показывали 2 недели, а другую 3 дня, то это не A/B-тест.
Затем пользователи совершают целевое действие на лендинге: покупают товар, подписываются на новостные обновления или оставляют свои контактные данные в форме заявки в обмен на полезные материалы. Это зависит от того, какова цель конверсии.
Вы наблюдаете за этим и записываете, где конверсия была больше — на странице A или B. Если, как на картинке, вариант A принес вам 17% сделок, а вариант B дал 25%, то B побеждает.
Теперь вы с чистой совестью можете вкладывать больше денег в рекламу страницы B. Версию A следует переделывать или вовсе удалять.
В будущем вы, возможно, захотите снова увеличить прибыль. Тогда вы создаете новую страницу и сравниваете ее со страницей B. Теперь прошлая победительница может и проиграть, так как вы снова сделали ряд улучшений. А может быть, и вовсе сместили фокус на другую аудиторию.
Пример
Вы рекламируете путевки на море. На одной версии лендинга вы предлагаете скидку семьям с детьми, а на второй — такую же акцию для бизнесвумен. Вы показали половине аудитории первую страницу, а другой половине — вторую. Потом подсчитали: на первой странице клиенты купили 40 путевок, а на второй — только 15. Следовательно, вы выбираете первый вариант как более удачный. И делаете для себя вывод, что УТП, ориентированное на семьи с детьми все же результативнее.
Далее вы решили проверить, где лучше разместить отзывы — вверху страницы или внизу. Вы создаете два разных по оформлению лендинга. Затем снова показываете половине аудитории одну посадочную страницу, а половине — другую. И выясняете, например, что отзывы, расположенные в верхней части лендинга, пользователи читают чаще, чем в нижних блоках. Так вы шаг за шагом найдете оптимальные параметры для вашей посадочной страницы. И получите больше конверсий, чем было до A/B-тестов.
Для чего нужно А/B-тестирование в сфере e-commerce?
В среде электронной коммерции A/B-тестирование объявлений постоянно помогает рекламодателям. Благодаря сравнению нескольких версий сайта бизнес получает обратную связь от посетителей — где можно получить больше конверсий при том же трафике.
Пример
Страница A. Вы заплатили за рекламу 1000 рублей и получили на лендинге 20 посетителей. Из них 10 человек купили ваш товар за 250 рублей. Итого вы получили 2500 рублей, чистая прибыль 2500 – 1000 = 1500.
Страница B. Вы заплатили за рекламу 1000 рублей и получили на лендинге 20 посетителей. Из них только 1 человек купил ваш товар за 250 рублей. Итого вы получили 250 рублей. Вы в убытке на 750 рублей.
Получается, что трафик один и тот же — 20 посетителей. Но страница A приносит вам доход, а страница B — нет. Значит, нужно ориентироваться на первый лендинг как более удачный. Возможно, там лучше юзабилити, проще оформляется покупка, сайт не зависает и т. д.
Этот упрощенный пример показывает, что при одинаковом трафике вы можете получать разную прибыль с веб-ресурса. Именно A/B-тестирование помогает достоверно выяснить оптимальные настройки лендинга и увеличить конверсию. По итогам теста вы сможете вкладывать больше денег в удачные варианты сайта и избавляться от неэффективных каналов продвижения. Ваши клиенты тоже будут довольны, что вы улучшаете ресурс для их удобства.
Подготовка к А/B-тестированию: ваша гипотеза
Перед началом любого теста вам нужно сформулировать гипотезу. Это не просто абстрактная идея, а конкретное предположение о четком параметре вашего сайта.
Удобно составлять гипотезу по такой схеме:
- так как я видел [исходные данные] Пример: вы наблюдали слишком низкую конверсию на странице оформления заказа.
- я предполагаю, что [изменения в рамках A/B-теста] приведут к [ожидаемый результат] Пример: меньшее количество мелькающих баннеров разгрузит страницу, сделает покупку удобнее и повысит конверсию.
- чтобы проверить гипотезу, я измерю это с помощью [метод измерения] Пример: подсчета количества конверсий до и после разгрузки страницы.
По этой стандартной схеме вы можете сформулировать гипотезу о том, что нужно улучшить на ресурсе. Методом проб и ошибок вы скоро найдете идеальный вариант лендинга, который принесет вам больше прибыли.
Что подвергать А/B-тесту?
Нет однозначного указания, что именно нужно A/B-тестировать. В каждом сегменте бизнеса свои особенности. Эффективность ресурса в e-commerce зависит от нескольких факторов, в том числе от юзабилити сайта, географии, состава ЦА и т. д.
При A/B-тестировании опирайтесь на ваши данные. Начните с тщательного анализа того, что имеете на данный момент.
Что проверить в первую очередь?
- насколько быстро открывается страница;
- можно ли оформить покупку с мобильного телефона, планшета и т. д.;
- какие разделы сайта не посещают, не могут найти или прогрузить;
- работает ли раздел поиска, насколько он эффективен;
- в каком порядке пользователям удобнее оформлять заказ: сначала способ доставки, а потом способ оплаты или наоборот, и т. д.;
- визуальная составляющая: хорошо ли воспринимается цветовая гамма сайта, нет ли слишком мелкого или крупного шрифта, не раздражают ли всплывающие окна и пр.
Подобные характеристики веб-ресурса нужно исследовать, чтобы выявить потенциально слабые места.
Какие методы помогут вам найти проблему и сформулировать гипотезу для A/B-теста?
- Онлайн-опросы и формы обратной связи для посетителей. Если вы, например, предложите скидку за отзыв о вашем сайте, вы получите честное мнение со стороны покупателя.
- Инструменты сквозной аналитики. Проверьте, насколько корректно все настроено в соответствии с потребностями бизнеса и целевой аудитории. Убедитесь, что вы опираетесь на достоверные данные о трафике, конверсии и т. д.
- Проведите тестирование на пользователях сайта. Вы можете обратиться к друзьям или давним клиентам. Пусть найдут конкретный раздел сайта или указанный товар и положат его в корзину. А затем расскажут вам, что именно было удобно или неудобно в интерфейсе.
- Просмотр сессий. С помощью добавленного к странице кода вы следите за действиями реальных посетителей. Это не шпионаж, а способ анализа: где покупатель задержался? Где передумал делать покупку? Вы можете узнать много нового о своем сайте.
На основе предложенных параметров и инструментов выявления проблем вы получите отличную базу для A/B-тестирования. Такая полезная статистика даст вам полноценный фундамент для дальнейшего улучшения веб-ресурса.
Сервисы для проведения А/B-тестирования
Современные сервисы позволяют не собирать данные вручную. Есть автоматизированные инструменты A/B-тестирования, которые еще и помогут вам разобраться в аналитике на первых порах.
- Google Optimize. Сервис бесплатный, интегрируется с Google Analytics и легко осваивается даже новичками.
-
- Optimizely. Стоимость выше среднего, но здесь максимально понятный интерфейс даже для рекламодателей без технических знаний.
- VWO. Подходит и новичкам, и продвинутым пользователям. Во втором случае нужно перейти в режим продвинутого анализа.
После выбора сервиса A/B-тестирования следуйте указаниям на сайте. Обычно на странице есть все необходимое, чтобы разобраться с настройкой теста.
Помните, что главный инструмент анализа — ваш мозг (и иногда интуиция). Только с помощью грамотных и смелых идей вы сможете прийти к идеальной версии лендинга. Одними только цифрами здесь не обойтись.
A/B-тестирование для сайтов сегмента e-comm помогает улучшать веб-ресурс и повышать конверсию. Экспериментируйте с гипотезами и переменными — и скоро лучшая версия вашего сайта принесет вам ощутимую прибыль!