Руководство по A/B-тестированию в 2022 году (с примерами и стратегиями)

Когда посетитель заходит на ваш сайт, вы несете ответственность за то, чтобы обеспечить ему отличный опыт — и потому, что это ваша работа, и потому, что это лучший способ повысить конверсию.

И A/B-тестирование — отличное место для начала.

Если вы не знакомы с A/B-тестированием, это основанный на данных способ узнать, что находит отклик у посетителей вашего сайта. С помощью информации, которую вы получаете в результате A/B-тестирования, вы можете улучшить работу сайта и увеличить шансы на рост вашего бизнеса.

В этой статье вы узнаете:

• Что именно означает A/B-тестирование в цифровом маркетинге
• Что вы должны протестировать
• Как управлять процессом A/B-тестирования от начала до конца.

Мы даже включим несколько реальных примеров A/B-тестов, чтобы вдохновить вас.

Нажмите на любой из заголовков ниже, чтобы прочитать интересующий вас раздел:

• Что такое A/B-тестирование в маркетинге?
• Когда следует использовать A/B-тестирование?
• Что вы можете A/B-тестировать?
• Как провести A/B-тестирование за 5 простых шагов
• Примеры A/B-тестирования
• Как начать A/B-тестирование с ActiveCampaign

Что такое A/B-тестирование в маркетинге?

В маркетинге A/B-тестирование включает в себя создание эксперимента, чтобы выяснить, какая версия веб-сайта, электронной почты или рекламы работает лучше, чем другая.

Вы создаете два разных варианта (вариант A и вариант B), а затем распределяете трафик между этими вариантами 50/50. Вы записываете, как этот трафик ведет себя в каждом варианте, чтобы определить, какой дизайн дал наилучший результат.

После того, как у вас есть предпочтительный вариант, вы направляете 100% своего трафика на этот вариант и удаляете другой — будучи уверенными, что теперь вы предлагаете своим посетителям более оптимизированный опыт.

A/B-тестирование помогает маркетологам лучше понять, чего хотят их пользователи или посетители, чтобы донести это до них и поощрить результат.

Типичным примером является изменение целевых страниц, чтобы увидеть, какой дизайн обеспечивает более высокую конверсию. Вариант может быть таким же простым, как тестирование заголовка или изображения заголовка, чтобы увидеть, как реагируют пользователи.

Цель состоит в том, чтобы увидеть, какая из различных версий более популярна среди ваших клиентов.

Когда следует использовать A/B-тестирование?

На этот вопрос нет однозначного ответа.

A/B-тестирование направлено на улучшение пользовательского опыта и повышение вовлеченности. Это означает, что существует множество ситуаций, в которых можно использовать A/B-тестирование.

Чтобы дать вам представление о том, что это такое, мы наметили несколько распространенных сценариев.

1. Выявить болевые точки посетителей

Если вы хотите знать, почему ваш коэффициент конверсии не растет или как улучшить качество обслуживания клиентов, вам необходимо определить болевые точки.

И здесь может помочь A/B-тестирование. Это позволяет вам найти области, в которых посетители испытывают затруднения на вашем сайте.

Представьте, что у вас высокий процент отказа от корзины. Чтобы выяснить, почему посетители покидают корабль, вы проводите A/B-тест.

Вы подозреваете (гипотеза вашего A/B-теста), что пользователи могут испытывать трудности с тем, как долго длится процесс оформления заказа. Таким образом, наряду с исходным процессом оформления заказа вы создаете более короткую версию (Вариант Б).

Вы отправляете 50% своего трафика через исходный процесс оформления заказа и 50% через новый.

Результаты подтверждают то, что вы думали: пользователи предпочитают более короткий вариант. Показатели завершения оформления заказа увеличиваются на 17 % в ходе выполнения теста.

Запустив A/B-тест, вы определили препятствие, с которым столкнулись потребители, и теперь вы можете внести необходимые изменения, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов в будущем (и, надеюсь, увеличить количество конверсий).

2. Чтобы снизить показатель отказов и повысить вовлеченность

A/B-тестирование — отличный способ убедиться, что ваш письменный контент нравится вашей аудитории.

Вы можете узнать, что ищут ваши посетители, как они хотят перемещаться по вашему блогу или программному обеспечению и с чем они, скорее всего, будут взаимодействовать.

В результате пользователи будут тратить меньше времени на уход с вашего сайта и больше времени на просмотр вашего контента.

3. Чтобы повысить рентабельность инвестиций (ROI) от кампаний

Запустив A/B-тестирование ваших маркетинговых или рекламных кампаний, у вас больше шансов увеличить рентабельность инвестиций.

Допустим, вы планируете маркетинговую кампанию по электронной почте с большими инвестициями в праздничный сезон. Перед запуском вы проводите A/B-тестирование стандартного макета информационного бюллетеня, чтобы увидеть, какой из них работает лучше.

Благодаря результатам этого теста вы знаете, как лучше всего структурировать свои электронные письма, когда кампания будет запущена. Вы знаете, что работает лучше всего, поэтому вы, вероятно, увидите лучшие результаты.

Что вы можете A/B-тестировать?

Если бы мы собирались ответить на этот вопрос полностью, список был бы довольно длинным.

Чтобы дать вам некоторое представление о том, что вы можете протестировать (и избавить вас от бесконечного списка), мы рассмотрели некоторые из наиболее популярных областей.

Платная реклама

Сплит-тестирование ваших платных объявлений невероятно полезно.

Он может подсказать вам, как лучше структурировать ваши объявления, что включить в них и на кого вы должны ориентироваться. И все это поможет вам получить максимальную рентабельность инвестиций.

Но что именно вы можете протестировать с платной рекламой?

Вот несколько элементов, которые вы можете протестировать:

• Заголовки. Заголовки объявлений — это первое, что видят пользователи, когда сталкиваются с вашим объявлением, что делает их очень важными. Тестирование этих заголовков означает, что вы можете выяснить, какие формулировки лучше всего подходят для вашей аудитории.

(Источник изображения)

• Копия объявления: это фактическая копия вашего объявления. Чтобы протестировать копию объявления, вы можете настроить контент и посмотреть, какой из них работает лучше. Например, вы можете сравнить короткую и привлекательную рекламу с длинной и подробной рекламой. Взгляните на наше рекламное объявление в качестве примера:

(Источник изображения)

• Таргетинг: большинство социальных платформ позволяют нацеливать рекламу на определенную аудиторию. A/B-тестирование позволяет выяснить, что лучше всего работает для каждого сегмента аудитории.

Целевые страницы

Оптимизированные целевые страницы играют важную роль в повышении конверсии.

Но не всегда легко понять, как лучше структурировать целевые страницы. К счастью, A/B-тестирование позволяет найти структуру, которая лучше всего подходит для вашей аудитории.

Вот некоторые из самых популярных элементов, которые вы можете протестировать на целевой странице:

• Заголовки. Когда пользователь попадает на ваш сайт, заголовок — это первое, что он видит. Он должен быть четким, кратким и побуждать пользователя к действию. A/B-тестирование позволяет найти формулировку, которая лучше всего подходит для вашей аудитории.

Взгляните на домашнюю страницу ActiveCampaign в качестве примера:

• Призыв к действию (CTA): CTA побуждают пользователей взаимодействовать с вашим бизнесом, обычно прося их предоставить свою контактную информацию или совершить покупку. Чтобы увеличить свои шансы на конверсию, вы можете протестировать различные призывы к действию, чтобы увидеть, какие из них работают лучше всего. Взгляните на наш блог о типах CTA для вдохновения.
• Макет страницы. Макет страницы может влиять на поведение посетителей. Если на вашем веб-сайте сложно ориентироваться, скорее всего, он не задержится надолго. Чтобы узнать, что лучше всего подходит для вашей аудитории, вы можете разделить тест на несколько разных макетов.

электронные письма

A/B-тестирование ваших электронных писем помогает вам создавать привлекательные электронные письма, которые пользователи действительно хотят читать. А поскольку к 2025 году ожидается, что количество отправленных и полученных электронных писем достигнет 376,4 миллиарда, вам понадобится вся возможная помощь, чтобы преодолеть этот шум.

(Источник изображения)

Вот несколько областей, которые вы можете протестировать в своих электронных письмах:

• Строки темы: Ваша тема побуждает пользователей открывать ваше электронное письмо, поэтому она должна быть хорошей. Тестирование того, какой тип строки темы работает лучше всего, означает, что у вас больше шансов увеличить открываемость и рейтинг кликов. Взгляните на наш генератор строк темы для вдохновения.

• Дизайн: как и в случае с вашими целевыми страницами, дизайн вашего электронного письма может влиять на то, как с ним взаимодействует ваша аудитория. Вы можете провести A/B-тестирование нескольких различных шаблонов электронной почты (включая HTML или обычный текст, чтобы выяснить, что работает лучше всего).
• CTA: поэкспериментировав с различными типами CTA, вы поймете, что лучше всего подходит для вашей аудитории. Будь то изменение места размещения призыва к действию, внешнего вида или языка, который вы используете.

Как настроить A/B-тестирование за 5 простых шагов

К настоящему времени вы, вероятно, задаетесь вопросом, как проводить A/B-тестирование.

Чтобы помочь вам, мы описали, как выполнить A/B-тестирование за 5 простых шагов, чтобы оптимизировать любое объявление, целевую страницу или электронную почту.

1. Определите цель вашего теста

Прежде всего, вам нужно обозначить свои цели. Это даст вам надежную гипотезу для A/B-тестирования и поможет вам не сбиться с пути на протяжении всего процесса.

Не говоря уже о том, что это способствует общему успеху компании. Четко обозначив цели вашего A/B-тестирования, вы можете быть уверены, что ваши усилия будут способствовать росту и успеху вашего бизнеса.

Так как же понять, какими должны быть ваши цели?

Ответ прост.

Спросите себя, что вы хотите узнать из A/B-тестирования.

Хотите повысить активность в социальных сетях? Улучшить конверсию вашего сайта? Увеличить открываемость электронной почты?

Ответы на эти вопросы подскажут вам, какими должны быть ваши цели.

Но что бы вы ни делали, не прыгайте и не начинайте тестировать случайные цвета кнопок. Ваши тесты должны иметь цель, чтобы сделать их полезными.

2. Определите переменную для тестирования

Вы обозначили свои цели. Теперь вам нужно найти правильную переменную для тестирования, и здесь данные пригодятся.

Используя прошлые данные и аналитику, вы можете определить свои неэффективные области.

Например, предположим, что ваша цель — улучшить взаимодействие с пользователем на вашем веб-сайте.

Чтобы найти правильную переменную, вы просматриваете Google Analytics, чтобы найти страницы с самым высоким показателем отказов.

(Источник изображения)

После того, как вы сузили область поиска, вы можете сравнить эти страницы с вашими наиболее успешными целевыми страницами.

Есть ли между ними разница?

Если ответ да, это ваша переменная для тестирования.

Вы даже можете использовать многомерное тестирование для проверки более чем одной переменной.

Это может быть что-то такое же простое, как заголовок, изображение заголовка или формулировка вашего CTA.

Это также ваша гипотеза: «Если мы изменим [X вещь], мы повысим [цель]». Теперь вам просто нужно доказать свою правоту.

3. Используйте правильный инструмент тестирования

Чтобы максимально эффективно использовать A/B-тестирование, вам нужно использовать правильный инструмент тестирования.

Давайте использовать ActiveCampaign в качестве примера.

Если вы хотите провести сплит-тестирование своих электронных писем, правильным выбором будет такая платформа, как ActiveCampaign.

Наше программное обеспечение оборудовано для тестирования электронной почты. Вы можете отслеживать свои кампании, автоматизировать сплит-тесты и легко просматривать результаты.

Но не все программы так удобны и интуитивно понятны, как ActiveCampaign.

Если вы сделаете неправильный выбор, вы застряли на платформе, которая ограничивает ваши возможности тестирования. В результате ваши A/B-тесты могут пострадать, и вы получите ненадежные результаты.

Поэтому убедитесь, что вы нашли инструмент тестирования, который идеально подходит для вашего A/B-теста. Это делает весь процесс более эффективным, простым в управлении и поможет вам извлечь максимальную пользу из тестирования.

4. Настройте свой тест

Независимо от того, какую платформу вы выбрали, пора приступить к работе.

К сожалению, мы не можем дать вам пошаговое руководство по настройке теста, потому что каждая платформа отличается.

Но мы советуем вам проводить A/B-тесты с одним источником трафика (а не смешивать трафик, например).

Почему?

Потому что результаты будут более точными.

Вам нужно сравнивать похожие на похожие. Убедитесь, что вы сегментировали свои результаты по источнику трафика, чтобы вы могли просматривать свои результаты с максимальной ясностью.

5. Отслеживайте и измеряйте результаты

На протяжении всего теста вам необходимо постоянно отслеживать производительность. Это позволит вам вносить любые изменения, если тест не выполняется по плану.

А когда тест закончится, вы сможете измерить результаты, чтобы найти выигрышный вариант и просмотреть успехи и неудачи.

На этом этапе вы можете определить изменения, которые необходимо внести, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов.

Но если разница между вашими тестами практически отсутствует (менее %), вам, возможно, придется оставить ее в рабочем состоянии.

Почему?

Потому что вам нужен больший набор данных, чтобы делать выводы.

Здесь на помощь приходит статистическая значимость.

Что такое статистическая значимость?

Статистическая значимость используется для подтверждения того, что результаты тестирования не появляются случайно. Это способ математически доказать, что конкретная статистика надежна.

Другими словами, A/B-тест имеет статистическую значимость, если он не является случайным.

Вот обзор статистического анализа более подробно:

А вот более подробная разбивка элементов статистической значимости:

• P-значение: это значение вероятности. Если есть небольшая вероятность того, что результаты появились случайно, статистика надежна. Другими словами, чем меньше P-значение, тем надежнее результаты (0,05 является стандартом для подтверждения статистической значимости).
• Размер выборки: насколько велик набор данных? Если он слишком мал, результаты могут быть ненадежными.
• Уровень уверенности: это уровень вашей уверенности в том, что результат теста не был получен случайно. Типичный уровень достоверности для статистической значимости составляет 95%.

Давайте используем пример, чтобы поместить это в контекст.

Представьте, что вы проводите A/B-тест на своей целевой странице.

На вашей текущей целевой странице кнопка CTA красная. На странице тестирования он синий.

После 1000 посещений сайта вы получаете 10 продаж с красной кнопки и 11 продаж с синей кнопки.

Поскольку эти результаты очень похожи, есть большая вероятность, что изменение цвета не имело никакого значения.

Это означает, что это не является статистически значимым.

Но если тот же тест показал 10 продаж с красной кнопки и 261 продажу с синей кнопки, маловероятно, что это произошло случайно.

Это означает, что это статистически значимо.

Если вам сложно определить, являются ли ваши результаты статистически значимыми, существуют платформы, которые могут вам помочь.

Примеры A/B-тестирования

Давайте взглянем на несколько успешных примеров A/B-тестирования, которые могут подойти и для вашего бизнеса.

Платная реклама

Strategyzer протестировал рекламу в Facebook. Их целью было увеличить продажи билетов на предстоящее мероприятие. Переменной было письменное содержание рекламы Facebook.

Версия А была короткой и милой, а версия Б — более подробной:

(Источник изображения)

Результаты, достижения?

Версия А получила одну продажу в течение трех недель. Версия B получила 92.

Результаты показывают, что более длинная и подробная копия больше понравилась их аудитории.

Целевые страницы

Brookdale Living использовала A/B-тестирование на своей странице «Найти сообщество».

Целью их сплит-теста было повысить конверсию с этой страницы. Переменными являются дизайн страницы, макет и текст.

Они протестировали свою исходную страницу (которая была очень насыщена текстом) вместе с новой страницей с изображениями и четким призывом к действию:

(Источник изображения)

Тест длился 2 месяца с более чем 30 000 посетителей.

За это время второй вариант увеличил коэффициент конверсии веб-сайта почти на 4% и увеличил ежемесячный доход на 100 000 долларов.

Так что можно с уверенностью сказать, что текстовый подход не сработал для их целевой аудитории.

Не забудьте провести собственные A/B-тесты

Все эти примеры показывают истории успеха A/B-тестирования.

Но то, что эти тесты сработали для этих предприятий, не означает, что такие же тесты будут работать и для вашего.

Чтобы выяснить, чего хочет ваша аудитория, вам нужно провести собственное тестирование. Вы можете прокрутить назад до раздела «Что вы можете A/B-тестировать?» раздел, чтобы узнать больше о тестировании платных объявлений.

Начните A/B-тестирование с ActiveCampaign

A/B-тестирование — отличный способ максимизировать результаты, которые вы в настоящее время получаете от своих маркетинговых кампаний, в краткосрочной и среднесрочной перспективе.

Если вы думаете о тестировании некоторых кампаний A/B, но не знаете, с чего начать, взгляните на ActiveCampaign.

Наше программное обеспечение позволяет легко разделить ваши кампании. Все, что вам нужно сделать, это выбрать «Сплит-тестирование» и подготовить письма к отправке.

Вы можете протестировать строки темы, изображения, содержимое электронной почты, призывы к действию и даже информацию «от».

Не говоря уже о том, что вы можете тестировать до 5 электронных писем одновременно.

И вы можете решить, какие показатели отслеживать для определения результатов. Будь то клики, открытия или конверсии, вы можете запускать тесты, наиболее подходящие для ваших целей.

Готовы провести A/B-тестирование некоторых дизайнов писем? Подпишитесь на бесплатную пробную версию ActiveCampaign и пройдите тестирование!