Щоб сайт залучав нових клієнтів та нарощував продаж, його потрібно постійно покращувати. Але як дізнатися, на що ваша аудиторія найкраще відгукується? Найочевидніше — просто внести потрібні зміни та подивитися, що станеться. Але це час і гроші, які не хочеться марнувати.
Тут на допомогу приходить А/Б-тестування. У статті на прикладах покажемо, що таке та як цим інструментом правильно користуватися.
Що таке А/Б-тестування
Зазвичай в A/B-тесті сайту бере участь:
- варіант А — сторінка без змін, «контрольний» варіант;
- варіант Б — версія, як правило, з однією зміною.
Якщо варіантів сторінок більше, процес називають A/B/N-тестуванням.
Приклад класичного A/B тестування — тестування сторінки на сайті з різними кнопками заклику до дії.
Розмістіть на сторінці А кнопку з написом «Отримати безплатну консультацію», а на такій самій сторінці Б — кнопку «Отримати розрахунок ціни».
Якщо побачите, що на одній зі сторінок більше кліків, залиште напис на кнопці, що виграв, як основний варіант і продовжуйте тестувати інші елементи сторінки: колір кнопки, її розташування, фон сторінки.
Експериментуйте з написами на кнопках заклику до дії, їх формою та розташуванням, щоб збільшити конверсії
Навіщо використовувати A/B-тестування
Викласти матеріал на сайт та забути про нього — погана стратегія. Якщо ви хочете, щоб сайт приводив вам клієнтів та продавав, вам доведеться регулярно його оновлювати. А ще потрібно постійно перевіряти, як контент сприймають відвідувачі та покращувати його, щоб отримати максимальну віддачу.
AB-тест сайту позбавляє вас здогадів. Після тестування у вас на руках реальні дані — докази або спростування того, що зміни покращать продуктивність вебресурсу, збільшать відсоток залучення відвідувачів, продаж та конверсії.
Що перевіряють за допомогою спліт-тестування :
- Рекламні тексти. У платній рекламі непереконливий текст може призвести до зливу бюджету. Те саме і на сайті. Чим цікавіший та релевантніший ваш контент, тим менша ймовірність, що відвідувач втратить до нього інтерес і піде з сайту.
- Заклики до дії. Важливо щоб ваша аудиторія реагувала на сайт: підписувалася на розсилку, купувала, ділилася контентом. Тестування закликів до дії допоможе знайти правильний тон повідомлень та грамотно розмістити кнопки call-to-action на сторінках сайту. Спробуйте різні форми та розміри кнопок, текст та графіку, щоб побачити, які елементи приносять більше конверсій.
- Окремі сторінки. Тестуйте не лише елементи рекламної кампанії — креативи чи тексти, а й звичайні сторінки. Аналізуйте колір фону, релевантність контенту, розташування блоків. Так ви точно знатимете, які елементи сайту користувачам подобаються, а які дратують і змушують закривати сторінку.
- Листи з розсилки. Перевіряйте теми, зміст, макет та інші елементи листа. Розділіть аудиторію навпіл, надішліть один і той самий лист з різними темами, а потім подивіться, з якою темою найчастіше відкривали розсилку. Спліт-тест допоможе визначити, на що краще реагує ваша аудиторія, і згодом швидше намацувати вдалі варіанти.
- Форми підписки. У формах для генерації лідів важливо все, від кольорів кнопок до тексту. Такі нюанси можуть серйозно вплинути на реакцію користувача — скоротити час на обмірковування покупки або змусити піти з сайту. AB-test допоможе покращити форми підписки та підвищити CTR — коефіцієнт клікабельності.
Як проводити А/Б-тестування
Базові етапи A/B-тестування виглядають так:
Крок 1. Висунути гіпотезу
Формулюємо своє бачення про одну, максимум дві зміни, які покращать коефіцієнт конверсії сторінки та її продуктивність.
Наприклад, ми хочемо змінити колір кнопки заклику до дії з червоного на зелений або перемістити посилання на правила повернення товарів із футера у бічне меню.
Щоб провести тестування, на цьому етапі треба чітко сформулювати гіпотезу та визначити, як ми вимірюватимемо результат.
Припустимо, зміна кольору призведе до того, що кнопка більше впадатиме в очі і по ній почнуть частіше клікати. За збільшенням кількості кліків ми зрозуміємо, що зміна пішла на користь.
Переміщення посилання на політику повернення в інше місце зробить її навпаки менш помітною. Користувачів, які заповнюють форму на цій сторінці, має поменшати.
Крок 2. Створити варіанти сторінки
У нас є контрольна сторінка А із червоною кнопкою та перевірна сторінка Б — із зеленою. Та ж логіка, якщо тестуєте розміщення політики повернень: сторінка А в незмінному вигляді, з посиланням у нижньому меню, сторінка Б з новим розташуванням посилання, збоку.
Створюємо два варіанти сторінки, щоб перевірити гіпотезу
Якщо вам потрібно протестувати кілька змін, не застосовуйте їх усі на одній-єдиній сторінці Б. Це призведе до плутанини — ви не зможете визначити, які зміни виявилися ефективними. Краще розбити процес: спочатку тестуйте одну зміну, потім другу.
Крок 3. Розділити вхідний трафік
Для спліт-тестування ділимо трафік порівну між варіантом Б та вихідною сторінкою А.
Ділимо трафік між сторінками на рівні частини
Щоб керувати трафіком в ході А/Б-тесту, використовують різні інструменти спліт-тестування. Якщо трафік йде до вас через платну рекламу або пошукові системи, можна скористатися вебаналітикою. Наприклад, проведіть A/B-тестування з Google Analytics, якщо їх лічильники встановлені у вас на сайті. У Google Analytics є окремий функціонал, повністю присвячений спліт-тестуванню сторінок — Google Optimize.
👉 Як провести A/B-тестування в Google Optimize
Також для проведення А/Б-тестів можна встановити плагіни для CMS, якою ви користуєтеся. Ось кілька корисних посилань:
- Плагіни А/Б-тестів для WordPress
- Joomla A/B Testing Tool
- Модуль AB-тестування для 1С Бітрікс
- A/B-тест для OpenCart
- A/B-test для Drupal
Крок 4. Запустити тестування
Запускаємо тестування на стільки часу, скільки потрібно для отримання статистично значимих результатів тесту.
Вважається, що тривалість набору статистики за кожним варіантом має становити щонайменше 7-10 днів. Тільки тоді можна з упевненістю говорити, що отримані дані не результат випадковості чи впливу якихось зовнішніх факторів.
Наприклад, ви тестуєте зміну тексту на кнопці. Колишній варіант «Розрахунок ціни» змінюєте на «Безплатна консультація». У цей час конкуренти запускають велику рекламну кампанію в інтернеті та використовують формулювання call-to-action «Розрахувати ціну за 10 хвилин».
Ви проводите короткий A/B-тест для з’ясування, яке з ваших двох формулювань ефективніше. Цілком імовірно, що тест може показати успіх формулювання «Розрахунок ціни»: на результат тестування здатна вплинути масштабна РК конкурентів. Але щойно суперники припинять маркетингову акцію, можливо, «Безплатна консультація» спрацює краще.
Отже, під час проведення А/Б-тесту важливо вибирати правильний час і не припиняти дослідження раніше терміну.
Крок 5. Визначити варіант, який переміг
Щоб визначити переможця в A/B-тесті, вимірюємо результати обох сторінок. Результати — це ті метрики, які ми хотіли поліпшити напочатку. Наприклад, кількість підписок на розсилку, кліків з банера або продаж.
Можливі три основні варіанти:
- Сторінка А краще за сторінку Б: залишаємо вихідну сторінку на сайті.
- Сторінка Б краще за сторінку А: залишаємо експериментальну сторінку як основну.
- Сторінка А і сторінка Б показали однакові результати: залишаємо один із варіантів на власний розсуд.
Важливі моменти в А/Б-тестуванні
Щоб результатам А/Б-тесту можна було довіряти, тестування має бути статистично значущим і проводитися на статистично значущій вибірці користувачів. Звучить складно, тому давайте розберемо термінологію та її значення докладніше.
Статистична значущість тесту
Статистична значущість тесту — змінна, яку треба пам’ятати під час обробки результатів. Це достовірність дослідження, яка обчислюється математично. Нормальним значенням вважається все, що вище 93-95%: якщо у А/Б-тестування достовірність вище 93%, тест можна вважати успішним і вірити його результатам. Можна вносити на сайт зміни, які показали свою ефективність.
Щоб розрахувати статистичну значущість, можна використовувати онлайн-інструменти — вони виконають всю роботу за вас і видадуть результати у спрощеному вигляді.
Ось кілька посилань на калькулятори статистичної значущості тестів:
- Сервіс від HungrySites
- Калькулятор від WebsitePlanet
- Калькулятор від MindBox
Якщо ви не бажаєте порівнювати результати А/Б-тестування вручну за конверсіями, кліками, візитами та іншими параметрами, простіше скористатися базовими можливостями Google Analytics. Інший варіант — об’єднати дані щодо доходів із CRM та витрат з рекламних кабінетів в одному звіті за допомогою наскрізної аналітики. Особливо це стане у пригоді власникам інтернет-магазинів, які хочуть знати, куди витрачається кожна копійка та скільки в результаті приносять вкладення в сайт.
Вибірка
Статистично значуща вибірка є групою відвідувачів, на яких ми тестуємо зміни. Кожна людина, яка відвідає сторінку сайту, — це цільова аудиторія, а ось вибірка — це невелика частина цієї аудиторії. Наприклад, перша тисяча відвідувачів.
В ідеальному світі будь-яка вибірка буде на 100% застосовною для всього нашого трафіку. Припустимо, якщо ми перевіряємо гіпотезу на сотні людей, то побачимо, що коефіцієнт конверсії становить 10%. Коли ми розширимо вибірку до тисячі людей, він залишиться таким самим.
У реальному житті все може бути зовсім не так. На перших ста відвідувачах конверсія становитиме 10%. А ось на тисячі — впаде до 3% і залишиться такою ж для решти аудиторії. Справа в тому, що на рівень конверсії впливає не тільки елементи, що тестуються, а й безліч зовнішніх факторів — рекламні кампанії конкурентів, про які ми говорили вище, гендерні особливості та навіть час доби.
Щоб обчислити потрібну кількість відвідувачів для проведення А/Б-тесту, радимо користуватися спеціальними калькуляторами. Вони прораховують цю цифру залежно від бажаної конверсії та унікальних відвідувачів на сторінку. Наприклад, ось сервіс АБ-тестування від DriveBack або простий інструмент від приватного розробника.
Що про нас пишуть клієнти:
Дуже багато плюсів. Стабільний хостинг, грамотна підтримка, швидке та компетентне реагування. А ще лояльне ставлення до клієнта!
Тестувати хостинг 30 днів
Коротко про головне
А/Б-тестування — це інструмент, який допоможе знайти найефективніші варіанти для просування вашого сайту. Крім цього, ви зможете перевірити їх спочатку на вашій цільовій аудиторії, перш ніж внести вирішальні зміни.
На завершення статті три короткі поради про те, як правильно проводити A/Б-тестування сайту:
- Тестуйте лише одну гіпотезу. Один A/B-тест — одна гіпотеза.
- Витримуйте час тестування та не завершуйте його раніше. Оптимальний термін — тиждень і більше.
- Аналізуйте результати дослідження. Це ваша опора під час планування подальших дій.
Ставте питання про A/B-тестування в коментарях, будемо раді відповісти!