- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
A/B тестирование – это не только модное словечко. Многие грамотные маркетологи и дизайнеры используют его с целью лучше понять поведение посетителей сайта и увеличить коэффициент конверсии. Однако, A/B тестирование все еще используется не настолько часто, как, например, SEO, веб-аналитика и действия по улучшению юзабилити. Дело в том, что многие просто не знакомы с этим подходом, с тем, что он из себя представляет, как его использовать и чем он может быть полезен. Эта статья призвана помочь вам разобраться, что же такое A/B тестирование.
Суть A/B тестирования заложена в его названии: у вас обычно имеется две версии одного элемента (A и B) и метрика, определяющая успешность каждой версии. Чтобы определить, какая версия лучше, вы тестируете обе версии одновременно. Затем вы измеряете, какая версия показала лучшие результаты и выбираете ее для практического использования. Похоже на проведение экспериментов на уроках естествознания. Вспомните эксперимент, в котором вы использовали различные вещества, чтобы посмотреть, какие из них способствуют росту растения, а какие подавляют его. С разными интервалами вы измеряли высоту растений, которые росли в разных условиях, и в конце концов отслеживали, какие условия благоприятны для их роста.
A/B тестирование сайта очень похоже на этот эксперимент. Вы рассматриваете 2 варианта дизайна сайта: А и В. Обычно А – это уже существующий дизайн (называемый контрольным), а В — новый. Вы направляете поток посетителей на разные версии сайта и измеряете их эффективность, используя наиболее важные для вас метрики (коэффициент конверсии, число продаж, процент отказов и т. п.). Затем вы выбираете ту версию, которая имеет лучшие показатели.
Выбор объекта тестирования напрямую зависит от ваших целей. Например, если ваша цель – увеличение количества подписчиков, вы можете протестировать следующие элементы: длину регистрационной формы, типы заполняемых полей, наличие/отсутствие информации о политиках конфиденциальности, «социальное доказательство» и проч. Цель A/B тестирования в данном случае — выяснить, почему посетители отказываются от регистрации на сайте. Возможно, форма регистрации слишком длинная, или посетители беспокоятся о безопасности своих личных данных. А может быть, информация на сайте не убеждает пользователей в необходимости регистрации. Все это можно проверить при помощи тестирования соответствующих элементов вашего сайта.
Несмотря на то, что параметры A/B тестирования в каждом отдельном случае уникальны, наиболее часто тестируются следующие элементы:
Когда вы определились с тем, что тестировать, следующим вашим действием, несомненно, должен стать выбор инструмента для тестирования. Если вы хотите использовать обычную бесплатную программу и не возражаете против работы с HTML или JavaScript, используйте Google Website Optimizer [2]. Если же вам нужен более легкий вариант с дополнительными функциями, используйте Visual Website Optimizer [3] (это мой стартап). Возможны также другие альтернативы, о которых мы поговорим позже. Создания базового теста проходит более или менее одинаково для всех программ.
Вы можете создать A/B тест одним из двух способов:
После того, как вы создали варианты, используя один из указанных методов, вам нужно задать цели конверсии. Как правило, вы получите небольшой фрагмент кода на JavaScript, который нужно будет скопировать и вставить на ту страницу, куда посетитель попадет после успешного совершения операции на тестируемом участке сайта. Например, если вы – владелец интернет-магазина и тестируете цвет кнопки «Купить сейчас», целью конверсии будет страница «Спасибо за покупку», на которую попадают клиенты после совершения покупки.
Как только посетитель попадает на эту страницу, инструмент A/B тестирования регистрирует, какая версия тестируемого элемента была ему показана. Когда наберется достаточное количество посетителей и конверсий, вы сможете проверить результаты и определить, какой вариант оказался наиболее успешным. Вот и все! Создавать и проводить A/B тесты на самом деле довольно просто.
Хотя концепция A/B тестирования очень проста, все же необходимо обратить внимание на некоторые практические стороны процесса. Эти выводы — результат моего личного опыта проведения множества A/B тестов (читай: результат множества ошибок).
Чего не следует делать:
Что следует сделать:
Рассмотрим несколько примеров, чтобы лучше понять, как применять его на практике
Тестирование заголовков [7]: страница подписки Highrise
37signals протестировали заголовок на странице с тарифами. Выяснилось, что заголовок «30-дневная бесплатная версия для всех» вызвал на 30% больше подписок, чем заголовок «Создайте аккаунт на Highrise».
Тестирование CTA: «Подписаться на мой аккаунт в Twitter можно здесь» (Дастин Кертис [8])
Это широко известное сплит-тестирование включило в себя проверку множества версий названия CTA для увеличения количества подписчиков Дастина в Twitter. Дастин обнаружил, что фраза «Подписаться на мой аккаунт в Twitter можно здесь» работает на 173% лучше, чем его контрольная фраза «Мой аккаунт в Twitter».
Кейс с изображениями [9]: фотографии людей удваивают коэффициент конверсии
К интересному заключению привели 2 отдельных A/B теста: фотографии людей, помещенные на сайт, увеличивает коэффициент конверсии в 2 раза. Ученые, проводившие исследования в данной области, подтверждают этот факт. Они заявляют, что мы подсознательно выбираем изображения, на которых есть люди.
Кейс [10] с использованием Google Website Optimizer: повышение конверсии на 20% (Тим Феррис)
Простые изменения, позволившие клиентам выбирать из меньшего количества вариантов, обеспечили рост конверсии на 20%. Наиболее популярная версия (по сравнению с контрольной) оказалась также намного лучше организована с точки зрения текста и деталей.
Работа с текстом [11]: волшебные слова, увеличившие конверсию на 28%
Слово «Бесплатно» увеличило количество кликов на кнопку «Подпишитесь» на 28%, что показывает важность тестирования кнопок призыва к действию и то, что даже самые незначительные изменения могут привести к неожиданно высоким результатам.
Цвет для кнопки CTA [12]: Замена зеленого цвета кнопки «подпишитесь» на красный
В ходе проведения A/B тестирования CareLogger увеличил конверсию на 34% только за счет изменения цвета кнопки с зеленого на красный!
Процедура чекаута [13]: оформление покупки на одной/нескольких страницах
Если вы – владелец интернет-магазина, то вы наверняка замечали, что посетители часто прерывают процесс покупки, когда переходят к чекауту. Данный A/B тест выявил, что размещение всех форм на одной странице гораздо эффективнее, чем «растягивание» процесса на несколько страниц.
Формы регистрации [14]: регистрационная форма «свободного стиля» увеличила конверсию на 25-40%
Вопреки устойчивому мнению, этот тест показывает, что форма регистрации, выполненная в виде короткого текста с вставленными в него полями для заполнения, работает намного лучше, чем традиционный список. Есть вероятность, что для других сайтов результат будет иным, так он не был подтвержден в ходе отдельного A/B тестирования.
Редизайн [15]: полное изменение дизайна страницы с товарами увеличило продажи на 20%
Компания, занимающаяся программным обеспечением, полностью изменила дизайн страницы с товарами, придав ей более современный вид и добавив несколько важных элементов укрепления доверия (таких как логотипы партнеров, гарантии и проч.). В результате они смогли увеличить продажи на 20%. Этот пример демонстрирует зависимость продаж от дизайна сайта.
Кейс Marketing Experiments [16]: трехзначное увеличение конверсии
При помощи серии тестов компании удалось увеличить количество подписчиков на 258%. Задача состояла в том, чтобы устранить все отвлекающие моменты и запрашивать у посетителя только адрес электронной почты. За завершение регистрации посетителям предлагалась подарочная карта Amazon (это решение также было принято по результатам теста).
Существует большое количество инструментов проведения A/B тестов с разными характеристиками, направленностью и стоимостью. Вот основные из них:
Если вы дочитали до этого момента, значит A/B тестирование вас действительно заинтересовало. Ниже я отметил несколько особенно интересных ресурсов об A/B тестах со всего мира:
Автор: dmitrykabanov
Источник [1]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/veb-analitika/82269
Ссылки в тексте:
[1] Image: http://megamozg.ru/post/8576/
[2] Google Website Optimizer: http://www.google.com/websiteoptimizer
[3] Visual Website Optimizer: http://visualwebsiteoptimizer.com/
[4] www.example.com/index1.html: http://www.example.com/index1.html
[5] онлайн-калькулятор: https://vwo.com/ab-split-test-significance-calculator/
[6] калькулятор: http://visualwebsiteoptimizer.com/ab-split-test-duration/
[7] Тестирование заголовков: http://37signals.com/svn/posts/1525-writing-decisions-headline-tests-on-the-highrise-signup-page
[8] Дастин Кертис: http://dcurt.is/
[9] Кейс с изображениями: http://carsonified.com/blog/design/human-photos-double-your-conversion-rate/
[10] Кейс: http://fourhourworkweek.com/2009/08/12/google-website-optimizer-case-study/
[11] Работа с текстом: https://vwo.com/blog/ab-test-case-study-how-two-magical-words-increased-conversion-rate-by-28/
[12] Цвет для кнопки CTA: http://dmix.ca/2010/05/how-we-increased-our-conversion-rate-by-72/
[13] Процедура чекаута: http://www.getelastic.com/single-vs-two-page-checkout/
[14] Формы регистрации: http://www.lukew.com/ff/entry.asp?1007
[15] Редизайн: http://carsonified.com/blog/business/the-business-case-for-ab-testing/
[16] Кейс Marketing Experiments: http://www.marketingexperiments.com/blog/research-topics/response-capture-case-study.html
[17] A/Bingo: http://www.bingocardcreator.com/abingo/
[18] Vanity: http://vanity.labnotes.org/
[19] Unbounce: http://unbounce.com/
[20] Performable: http://performable.com/
[21] Vertster: http://vertster.com/
[22] SiteSpect: http://sitespect.com/
[23] Webtrends Optimize: http://www.webtrends.com/products/optimize.aspx
[24] Omniture’s Test&Target: http://www.omniture.com/en/products/conversion/testandtarget
[25] Which Test Won?: http://whichtestwon.com/
[26] 101 A/B Testing Tips: http://www.conversion-rate-experts.com/articles/101-google-website-optimizer-tips/
[27] ABtests.com: http://abtests.com/
[28] A/B Ideafox: http://visualwebsiteoptimizer.com/ideafox.php
[29] Эффективное A/B тестирование, Бен Тилли: http://elem.com/~btilly/effective-ab-testing/
[30] PDF: http://www.exp-platform.com/Documents/GuideControlledExperiments.pdf
[31] Введение в A/B тестирования, блог 20bits: http://20bits.com/article/an-introduction-to-ab-testing
[32] Статистика на службе A/B тестирования, блог 20bits: http://20bits.com/article/statistical-analysis-and-ab-testing
[33] Как не проводить A/B тестирование: http://www.evanmiller.org/how-not-to-run-an-ab-test.html
[34] Что нужно знать о математике A/B тестирования, мой блог: https://vwo.com/blog/what-you-really-need-to-know-about-mathematics-of-ab-split-testing/
[35] Статистика для A/B тестирования ключевых слов: http://blog.asmartbear.com/easy-statistics-for-adwords-ab-testing-and-hamsters.html
[36] Статистическая значимость и другие «подводные камни» A/B тестирования: http://www.cennydd.com/blog/statistical-significance-other-ab-pitfalls/?s=2009/statistical-significance-other-ab-test-pitfalls/
Нажмите здесь для печати.