Как максимально эффективно использовать A/B-тестирование, чтобы повысить коэффициент конверсии

Один из самых простых (и наиболее распространенных) типов CRO-тестов называется A/B-тестом. A/B-тестирование, которое обязательно должно быть в арсенале любого маркетолога по оптимизации, может показаться пугающим из-за его технического и статистического характера. На самом деле это один из самых четких и эффективных способов повышения коэффициента конверсии. Выявляя конкретные варианты элементов вашей кампании, которые хорошо работают с вашей аудиторией, A/B-тесты избавляют CRO от догадок и превращают теорию в приложение.

Готовы совершить прыжок? Давайте рассмотрим, что такое A/B-тестирование, и обсудим некоторые передовые методы, которые позволят вам быстро провести тестирование как профессионал.

Для тех, кто предпочитает смотреть, а не читать...

Что такое A/B-тестирование?

Основы

Проще говоря, A/B-тестирование — это маркетологская версия контролируемого эксперимента. Также известное как сплит-тестирование, A/B-тестирование позволяет вам тестировать варианты некоторых элементов кампании, таких как целевая страница, параллельно друг другу. Результаты позволят вам определить, какая версия является наиболее эффективной. Из-за своей довольно простой природы это один из самых популярных тестов, используемых для оптимизации коэффициента конверсии.

Как работает A/B-тестирование

A/B-тестирование начинается с создания двух (или более) версий контента. Любая желаемая переменная может быть изменена, и считается лучшей практикой делать эти версии существенно отличными друг от друга, но только одним способом. Затем материалы представляются аудитории одинакового размера, а показатели отклика и конверсии каждой группы регистрируются и анализируются с помощью CRO-тестирования и/или аналитического программного обеспечения.

Получите контрольный список оптимизации кампании, который поможет вам определить, какие части вашей кампании неэффективны, чтобы вы могли расставить приоритеты в своих усилиях по тестированию.

Процесс A/B-тестирования

Итак, давайте перейдем к мельчайшим деталям и подробно рассмотрим, как проводится эффективное A/B-тестирование.

1. Выберите свою переменную

Как и в случае с научным методом, вы хотите выделить одну «независимую переменную» для проверки. Чтобы уточнить, A/B позволяет тестировать более одного варианта, если они тестируются по одному. Любые элементы макета или дизайна, которые вам интересны, готовы к тестированию, от шрифтов целевой страницы до размещения кнопок CTA и строк темы электронной почты. Рассмотрите возможность разработки гипотезы для оценки с использованием ваших результатов и помните о простоте — не тестируйте несколько переменных одновременно!

2. Определитесь с метриками

«Зависимой переменной» будет метрика, на которой вы будете фокусироваться на протяжении всего теста. Коэффициент конверсии кажется наиболее очевидным, но другие метрики, относящиеся к CRO, могут включать в себя процент брошенных корзин, время, проведенное на странице, показатель отказов и Найдите время, чтобы найти KPI (ключевые показатели эффективности), наиболее подходящие для конкретной тестируемой детали.

Еще одним соображением является желаемая статистическая значимость ваших результатов. Установка уровня достоверности на более высокий процент эквивалентна инвестированию в точность результатов. Мы видим некоторую слабую статистическую грамотность в мире CRO в отношении этой темы и предлагаем этот блог о статистике A/B-тестирования, чтобы исправить это.

3. Настройте свои группы

Оставшийся элемент эксперимента, который необходимо определить, — это контроль, который будет представлять собой неизмененную версию образца, который вы будете тестировать. Создав контроль и тест, вы можете разделить свою аудиторию на случайные группы одинакового размера для тестирования. Если это кажется трудным для реализации, не беспокойтесь — это работа для ваших инструментов тестирования, важнейший компонент вашей CRO-стратегии.

Размер выборки будет зависеть как от возможностей используемого инструмента, так и от характера теста. При тестировании чего-то вроде веб-страницы с постоянно растущим числом посетителей продолжительность теста будет напрямую определять размер выборки; изучить существующие показатели посещаемости, чтобы понять, как долго ее проводить. С другой стороны, при A/B-тестировании электронных писем рекомендуется протестировать определенную часть вашего списка рассылки.

4. Запустите этот тест!

Хотя ваши варианты должны тестироваться одновременно, нет ничего плохого в том, чтобы стратегически выбирать время тестирования. Например, своевременные кампании по электронной почте принесут результаты быстрее; определение того, какое это время, требует некоторого исследования демографии и сегментов ваших подписчиков. Как уже упоминалось, в зависимости от характера материала, посещаемости вашего сайта и статистической значимости, которую необходимо достичь, тест может занять от нескольких часов до нескольких недель.

Если вы заинтересованы в получении дополнительной информации о причинах реакции ваших посетителей, подумайте о том, чтобы запросить качественную обратную связь. Выходные опросы и опросы можно достаточно легко добавить на страницы сайта на время периода тестирования. Эта информация может повысить ценность и эффективность ваших результатов.

5. Изучите результаты

Используя вашу заранее установленную гипотезу и ключевые показатели, пришло время интерпретировать ваши выводы. Принимая во внимание уровни достоверности, необходимо будет определить статистическую значимость с помощью вашего инструмента тестирования или другого калькулятора. Если один вариант окажется статистически лучше другого, поздравляем! Теперь вы можете принять соответствующие меры для оптимизации части кампании.

Но просто помните, что статистическая значимость не равна практической значимости. Вы всегда должны принимать во внимание время и усилия, которые потребуются для реализации изменений, и стоит ли отдача. Если это так же просто, как отправить один шаблон электронной почты поверх другого одним нажатием кнопки, это не проблема. Но если дело доходит до того, чтобы разработчик обновил сотни целевых страниц на вашем сайте, вы должны убедиться, что это того стоит.

6. В случае «неудачного» теста

Если ни один из вариантов не дал статистически значимых результатов, то есть тест был неубедительным, доступны несколько вариантов. Во-первых, может быть разумно просто оставить исходный вариант на месте. Вы также можете пересмотреть свой уровень значимости или изменить приоритет определенных ключевых показателей эффективности в контексте тестируемой части. Наконец, может понадобиться более мощная или радикально отличающаяся вариация. Самое главное не бояться тестировать и еще раз тестировать; в конце концов, повторяющиеся усилия могут только помочь улучшить оптимизацию.

Сравнение A/B-тестирования и многовариантного тестирования

Многовариантное тестирование основано на том же ключевом принципе, что и его аналог A/B; разница заключается в большем количестве тестируемых переменных. Цель состоит в том, чтобы определить, какая конкретная комбинация вариаций работает лучше всего, и изучить «конвертируемость» каждой вариации в контексте других переменных, а не просто как отдельный процесс. Во многих отношениях это может быть более сложная практика.

Этот тип тестирования — отличный способ изучить более сложные взаимосвязи между оптимизируемыми элементами. Теоретически можно протестировать сотни комбинаций одновременно! Следует отметить, что многовариантные тесты имеют свои недостатки, особенно в отношении большего количества времени и количества посетителей сайта, необходимых для их эффективного проведения.

Какой тест мне следует запустить?

A/B-тестирование — идеальный метод для быстрого получения значительных и очевидных результатов независимо от размера компании, посещаемости сайта или возможностей вашего программного обеспечения. Легко интерпретируемый и менее пугающий для маркетологов, плохо знакомых с CRO, он в некоторых случаях даже используется в непрерывных циклах крупными компаниями, которые предпочитают его разработке многовариантных тестов. Если вы только начинаете свое путешествие в мир оптимизации, это может быть лучшим местом для начала.

Напротив, многовариантное тестирование часто рекомендуется для сайтов со значительным трафиком, чтобы учесть количество вариантов, которые необходимо протестировать. Конкретная тестируемая страница также должна иметь достаточную экспозицию. Многовариантные тесты лучше всего применять, когда вы хотите поэкспериментировать с более тонкими модификациями части контента и проследить взаимодействие различных элементов. Они также полезны для получения результатов, которые впоследствии можно систематически применять к дизайну вашего сайта в более широком масштабе.

Теперь, когда вы знаете, как проводить A/B-тестирование, как узнать, какой аспект вашей маркетинговой кампании следует рассмотреть в первую очередь? У нас есть идеальный ресурс для вас: контрольный список оптимизации кампании. Это поможет вам определить, какие части вашей кампании недостаточно эффективны, чтобы вы могли расставить приоритеты в своих усилиях по тестированию и оптимизации.

Этот блог является частью серии блогов «Полное руководство по оптимизации коэффициента конверсии».