Про A/B-тестування часто пишуть та говорять у сфері продажу. Ця тактика застосовується для поліпшення інтернет-інструментів бізнесу – веб-ресурсів, лендингів, постів у соцмережах тощо.
Однак незважаючи на велику кількість згадок, метод не завжди правильно використовується рекламодавцями та бізнесменами.
У статті наші партнери - команда ROMI center докладно розбере суть A/B-тестування та правила його використання для компаній сегменту e-commerce. До сфери e-comm відносяться інтернет-магазини та інші сайти, мета яких – продаж товарів чи послуг через всесвітню мережу.
А/В-тестування: матчність
Що таке A/B тестування? Це порівняння кількох версій одного і того ж рекламного оголошення, посадкової сторінки або унікальної торгової пропозиції. За результатами порівняння проводиться аналіз і вибирається той варіант, який дає більш високі показники необхідного параметра, наприклад залучення користувачів, підписок на корисний контент або покупок. Варто розуміти, що еквівалент об'єкту вимірювання результатів тестування залежить від того, навіщо ви взагалі його проводите. Якщо йдеться про A/B-тестування в e-commerce, то порівняння часто береться кілька версій посадкової сторінки. Той лендинг, який приніс власнику більше конверсій, вибирається як найвдаліший. Якщо необхідні подальші поліпшення, нові варіанти порівнюються з поточним, «переміг».
Важливий момент: версії порівнюються за рівних умов. Тобто на сторінку A та сторінку B залучають трафік із однакових джерел. А потім аналізують, на якому лендінг користувачі зробили більше покупок. Тобто, по суті, порівнюється коефіцієнт конверсії — величина конверсії, поділена на трафік. Оскільки трафік у A і B однаковий, то стартові умови у сторінок рівні. І можна спокійно орієнтуватися лише кількість цільових дій (конверсію).
A/B-тестування у дії
Розберемо поетапно, як проводиться тестування, навіщо воно взагалі потрібне і як до нього підготуватися.
Принцип роботи
Ви створюєте дві версії лендингу – позначимо їх A та B. Приймемо обсяг аудиторії вашого бізнесу за 100%. Половину ЦА ви направляєте на сторінку A, половину — на сторінку B. Розподіл має бути рівноцінним за статевою, соціально-демографічною та географічною ознаками. Тобто не можна, щоб у якійсь половині опинилася лише молодь зі столиці, а в іншій — пенсіонери із регіонів. І порівняння потрібно вести за той самий період. Якщо одну сторінку ви показували 2 тижні, а іншу 3 дні, це не A/B-тест.
Потім користувачі здійснюють цільову дію на лендинг: купують товар, підписуються на новинні оновлення або залишають свої контактні дані у формі заявки в обмін на корисні матеріали. Це залежить від того, яка мета конверсії.
Ви спостерігаєте за цим і записуєте, де конверсія була більшою — на сторінці A або B. Якщо, як на зображенні, варіант A приніс вам 17% угод, а варіант B дав 25%, то B перемагає.
Тепер ви з чистою совістю можете вкладати більше грошей у рекламу сторінки B. Версію A слід переробляти або видаляти.
У майбутньому ви, можливо, захочете знову збільшити прибуток. Тоді ви створюєте нову сторінку та порівнюєте її зі сторінкою B. Тепер минула переможниця може і програти, оскільки ви знову зробили низку покращень. А може, взагалі змістили фокус на іншу аудиторію.
Приклад
Ви рекламуєте путівки на море. На одній версії лендингу ви пропонуєте знижку сім'ям з дітьми, а на другій — таку саму акцію для бізнес-леді. Ви показали половині аудиторії першу сторінку, а другій половині другу. Потім підрахували: на першій сторінці клієнти купили 40 путівок, а на другій лише 15. Отже, ви вибираєте перший варіант як більш вдалий. І робите собі висновок, що УТП, орієнтоване на сім'ї з дітьми все ж таки результативніше.
Далі ви вирішили перевірити, де краще розмістити відгуки вгорі сторінки або внизу. Ви створюєте два різні за оформленням лендингу. Потім знову показуєте половині аудиторії одну посадкову сторінку, а половині іншу. І з'ясовуєте, наприклад, що відгуки, розташовані у верхній частині лендінгу, користувачі читають частіше, ніж у нижніх блоках. Так ви крок за кроком знайдете оптимальні параметри для посадкової сторінки. І отримайте більше конверсій, ніж до A/B-тестів.
Для чого потрібне А/B-тестування у сфері e-commerce?
У середовищі електронної комерціїA/B-тестування оголошень постійно допомагає рекламодавцям. Завдяки порівнянню кількох версій сайту бізнес отримує зворотний зв'язок від відвідувачів - де можна отримати більше конверсій при тому ж трафіку.
Приклад
Сторінка A. Ви заплатили за рекламу 1000 рублів та отримали на лендингу 20 відвідувачів. З них 10 людей купили ваш товар за 250 рублів. Разом ви отримали 2500 рублів, чистий прибуток 2500 - 1000 = 1500.
Сторінка B. Ви заплатили за рекламу 1000 рублів та отримали на лендингу 20 відвідувачів. З них лише 1 людина купила ваш товар за 250 рублів. Усього ви отримали 250 рублів. Ви у збитку на 750 рублів.
Виходить, що трафік той самий — 20 відвідувачів. Але сторінка A приносить вам прибуток, а сторінка B – ні. Отже, необхідно орієнтуватися на перший лендинг як більш зручний. Можливо, там краще юзабіліті, простіше оформляється покупка, сайт не зависає і т.д.
Цей спрощений приклад показує, що за однакового трафіку ви можете отримувати різний прибуток з веб-ресурсу. Саме A/B-тестування допомагає достовірно з'ясувати оптимальні налаштування лендингу та збільшити конверсію. За підсумками тесту ви зможете вкладати більше грошей у вдалі варіанти сайту та позбавлятися неефективних каналів просування. Ваші клієнти теж будуть задоволені, що ви покращуєте ресурс для їхньої зручності.
Підготовка до тестування А/В: ваша гіпотеза
Перед початком тесту вам потрібно сформулювати гіпотезу. Це не просто абстрактна ідея, а конкретне припущення про чіткий параметр вашого сайту.
Зручно складати гіпотезу за такою схемою:
- бо я бачив [початкові дані] Приклад: ви спостерігали надто низьку конверсію на сторінці оформлення замовлення.
- я припускаю, що [зміни в рамках A/B-тесту] призведуть до [очікуваного результату] Приклад: менша кількість миготливих банерів розвантажить сторінку, зробить покупку зручнішою та підвищить конверсію.
- щоб перевірити гіпотезу, я вимірю це за допомогою [метод вимірювання] Приклад: підрахунку кількості конверсій до та після розвантаження сторінки.
За цією стандартною схемою ви можете сформулювати гіпотезу, що потрібно поліпшити на ресурсі. Методом спроб і помилок ви скоро знайдете ідеальний варіант лендінгу, який принесе вам більше прибутку.
Що використовувати A/B тест?
Немає однозначної вказівки, що саме потрібно A/B тестувати. У кожному сегменті бізнесу є свої особливості. Ефективність ресурсу в e-commerce залежить від кількох факторів, у тому числі від юзабіліті сайту, географії, складу ЦА тощо.
Під час A/B тестування спирайтеся на ваші дані. Почніть із ретельного аналізу того, що маєте на даний момент.
Що перевірити насамперед?
- наскільки швидко відкривається сторінка;
- можна оформити покупку з мобільного телефону, планшета тощо;
- які розділи сайту не відвідують, не можуть знайти або завантажити;
- чи працює розділ пошуку, наскільки він ефективний;
- у якому порядку користувачам зручніше оформляти замовлення: спочатку спосіб доставки, а потім спосіб оплати або навпаки, тощо;
- візуальна складова: чи добре сприймається кольорова гама сайту, чи немає занадто дрібного або великого шрифту, чи не дратують спливаючі вікна тощо.
Такі характеристики веб-ресурсу слід досліджувати, щоб виявити потенційно слабкі місця.
Які методи допоможуть вам знайти проблему та сформулювати гіпотезу для A/B-тесту?
- Онлайн-опитування та форми зворотного зв'язку для відвідувачів. Якщо ви, наприклад, запропонуєте знижку за відгук про ваш сайт, ви отримаєте чесну думку з боку покупця.
- Інструменти наскрізної аналітики. Перевірте, наскільки коректно все налаштовано відповідно до потреб бізнесу та цільової аудиторії. Переконайтеся, що ви спираєтеся на достовірні дані про трафік, конверсію тощо.
- Проведіть тестування на користувачах сайту. Ви можете звернутися до друзів чи давніх клієнтів. Нехай знайдуть конкретний розділ сайту або вказаний товар і покладуть його в кошик. А потім розкажуть вам, що саме було зручно чи незручно в інтерфейсі.
- Перегляд сесій. За допомогою доданого до сторінки коду слідкуйте за діями реальних відвідувачів. Це не шпигунство, а спосіб аналізу: де покупець затримався? Де передумав робити покупку? Ви можете дізнатись багато нового про свій сайт.
На основі запропонованих параметрів та інструментів виявлення проблем ви отримаєте відмінну базу для A/B-тестування. Така корисна статистика надасть вам повноцінний фундамент для подальшого покращення веб-ресурсу.
Сервіси для А/B-тестування
Сучасні послуги дозволяють не збирати дані вручну. Є автоматизовані інструменти A/B-тестування, які ще й допоможуть вам розібратися в аналітиці спочатку.
- Google Optimize. Сервіс безкоштовний, інтегрується з Google Analytics та легко освоюється навіть новачками.
-
- Optimizely. Вартість вища за середню, але тут максимально зрозумілий інтерфейс навіть для рекламодавців без технічних знань.
- VWO. Підходить і новачкам, і сучасним користувачам. У другому випадку необхідно перейти в режим просунутого аналізу.
Після вибору сервісу A/B-тестування дотримуйтесь вказівок на сайті. Зазвичай, на сторінці є все необхідне, щоб розібратися з налаштуванням тесту.
Пам'ятайте, що головний інструмент аналізу – ваш мозок (і іноді інтуїція). Тільки за допомогою грамотних та сміливих ідей ви зможете дійти ідеальної версії лендингу. Лише цифрами тут не обійтися.
A/B-тестування для сайтів сегменту e-comm допомагає покращувати веб-ресурс та підвищувати конверсію. Експериментуйте з гіпотезами та змінними - і незабаром найкраща версія вашого сайту принесе вам відчутний прибуток!