Что такое A/B-тестирование? Руководство для начинающих

Независимо от того, сколько исследований вы проведете, не каждая маркетинговая кампания даст положительные результаты.

Вот почему A/B-тестирование — это фантастический метод расчета лучших онлайн-рекламных и маркетинговых стратегий для вашего бизнеса.

Его можно использовать для тестирования всего, от копии веб-сайта до электронных писем о продажах. Это позволяет вам найти наиболее эффективную версию вашей кампании, прежде чем тратить весь свой бюджет на маркетинговые материалы, которые не работают. Хотя A/B-тестирование может занять много времени, его преимуществ достаточно, чтобы компенсировать затраты времени.

В целом, хорошо спланированные A/B-тесты могут существенно повлиять на эффективность ваших маркетинговых усилий. Сужение и объединение наиболее эффективных элементов продвижения может обеспечить более высокую отдачу от инвестиций, меньший риск неудачи и, прежде всего, более сильный маркетинговый план.

Что такое A/B-тестирование и почему оно важно?

A/B-тестирование — это маркетинговая стратегия, которая сравнивает две разные версии веб-сайта, рекламы, электронной почты, всплывающего окна или целевой страницы, чтобы определить, какая из них наиболее эффективна.

Например, вы можете протестировать два разных всплывающих окна (чтобы увидеть, какое из них приводит к большему количеству регистраций на вебинар) или два разных Google Ads (чтобы увидеть, какое из них приводит к большему количеству покупок). Это дает ключевую информацию о том, куда и как инвестировать ваш маркетинговый бюджет, и дает вам смелость предпринимать потенциально рискованные шаги.

На моем собственном сайте IA/B протестировала мое всплывающее окно, чтобы выяснить, что побуждает пользователей взаимодействовать с моим брендом.

Со временем мы обнаружили, что предоставление бесплатного анализа веб-сайта (который обеспечивает огромную ценность для нашей целевой аудитории) было наиболее эффективным способом установить опыт и показать посетителям нашу ценность. Мы смогли сравнить клики и коэффициенты конверсии, чтобы увидеть, какой заголовок будет более эффективным для удержания пользователей на нашем сайте.

Как работает A/B-тестирование?

A/B-тестирование работает путем случайного показа двух версий одного и того же актива (объявления, веб-сайта, всплывающего окна, предложения и т. д.) разным пользователям. Случайная часть важна, потому что она обеспечивает более точную информацию без искажения результатов.

Одна версия является «контрольной» группой или версией, которая уже используется. Во второй версии изменяется один элемент. Вы можете изменить несколько элементов, но это затрудняет определение того, какое изменение имело значение. Это называется многовариантным тестированием (подробнее об этом позже).

Например, вы можете показать половине посетителей вашего сайта синюю кнопку «купить сейчас», а другой половине — красную кнопку «купить сейчас». По прошествии определенного периода времени (обычно не менее двух недель) вы сравните коэффициенты конверсии, чтобы увидеть, кнопка какого цвета привела к большему количеству покупок.

Большинство маркетологов используют инструмент для создания и отображения различных версий — мы рассмотрим инструменты A/B-тестирования в следующем разделе.

Почему A/B-тестирование важно?

Точные A/B-тесты могут иметь огромное значение для возврата инвестиций. Используя контролируемые тесты и собирая эмпирические данные, вы можете точно определить, какие маркетинговые стратегии лучше всего подходят для вашей компании и вашего продукта.

Если существует вероятность того, что один вариант работает в два, три или даже в четыре раза лучше, чем другой, не подвергая риску большой капитал, было бы небрежно проводить продвижение без предварительного тестирования.

При последовательном выполнении тестирование может существенно улучшить ваши результаты. Если вы знаете, что работает, а что нет (и у вас есть доказательства, подтверждающие это), вам будет легче принимать решения и разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии в долгосрочной перспективе.

Вот еще несколько преимуществ проведения регулярных A/B-тестов на вашем веб-сайте и в маркетинговых материалах:

• Они помогают вам понять вашу целевую аудиторию : когда вы видите, на какие типы электронных писем, заголовков и других функций реагирует ваша аудитория, вы получаете представление о том, кто ваша аудитория и чего они хотят.
• Более высокие коэффициенты конверсии: A/B-тестирование — единственный наиболее эффективный способ повысить коэффициент конверсии. Знание того, что работает, а что нет, дает вам полезные данные, которые могут помочь вам оптимизировать процесс преобразования.
• Будьте в курсе меняющихся тенденций: трудно предсказать, на какой контент, изображения или другие функции люди отреагируют. Регулярное тестирование помогает вам опережать меняющееся поведение потребителей.
• Уменьшите показатель отказов: когда посетители сайта видят контент, который им нравится, они дольше остаются на вашем сайте. Тестирование, чтобы найти тип контента и маркетинговых материалов, которые нравятся вашим пользователям, поможет вам создать лучший сайт, на котором пользователи захотят остаться.

В конечном счете, вы восстановите контроль над своими маркетинговыми стратегиями. Больше не нужно закрывать глаза, нажимать кнопку «Отправить» и просто надеяться, что ваши клиенты ответят.

Как вы планируете A/B-тестирование?

Первое, что нужно сделать при планировании A/B-тестирования, — это выяснить, что вы хотите протестировать. Вы проводите тестирование на месте или вне его?

Если вы проводите тест на месте, вам нужно подумать обо всех частях вашего веб-сайта, связанных с продажами, а затем выяснить, какие элементы нужно разделить на тесты.

Вы можете протестировать:

• заголовки
• текст призывов к действию
• призывы к действию
• всплывающие окна
• избранные изображения
• копировать
• количество полей в форме

При тестировании за пределами сайта вы, вероятно, тестируете либо рекламное объявление, либо коммерческое электронное письмо. Тестирование рекламного текста, чтобы увидеть, какое объявление приводит к большему количеству конверсий, может помочь вам сосредоточить свои рекламные усилия. Как только вы узнаете, что ваша реклама конвертируется настолько хорошо, насколько это возможно, вам будет легче оправдать расходы на нее.

То же самое касается электронных писем. Отправьте две версии в свой список (случайно выбирая, какая половина получит какое электронное письмо), а затем отследите, какая из них конвертируется лучше. С электронными письмами вы можете адаптировать свою структуру, строку темы электронного письма, используемые изображения или даже ваши предложения.

Знание того, на что лучше всего реагирует ваша аудитория, позволит вам писать более эффективные электронные письма в долгосрочной перспективе. Как только вы узнаете, какой маркетинговый материал вы хотите протестировать, составьте список всех переменных. Если вы решили проверить свой призыв к действию, вы можете протестировать:

• Местоположение
• точный текст, используемый
• цвет кнопки или окружающее пространство

A/B-тестирование — это целый процесс, и обычно перед принятием окончательного решения необходимо провести несколько сплит-тестов.

Контрольный список A/B-тестирования для начала работы

Прежде чем начать сплит-тестирование, убедитесь, что у вас есть четкое представление о результатах, которые вы ищете. Вы уже должны знать свой базовый результат, то есть результаты, которые вы получаете в настоящее время. Вы хотите сравнить варианты A и B друг с другом, но вы также хотите знать, что тот из них, который показывает лучшие результаты в тесте, также лучше, чем ваши текущие результаты.

В качестве альтернативы вы можете использовать A в качестве элемента управления (оставив то, что вы используете в настоящее время), а затем использовать что-то новое для B.

Тесты должны выполняться одновременно, чтобы учитывать различия во времени. Вы не можете протестировать один вариант сегодня, а другой завтра, потому что вы не можете учесть какие-либо переменные, которые могли измениться за это время. (Например, новая кампания в Facebook или запись в блоге, которая выходит в эфир.)

Вместо этого вам нужно разделить трафик, просматривая ваши варианты одновременно.

Вот контрольный список A/B-тестирования, который нужно просмотреть перед запуском первого теста:

1. Решите, какую функцию вы хотите протестировать.
2. Создайте две версии одного и того же объявления, целевой страницы, приложения и т. д.
3. Решите, как долго будет работать ваш тест. Я предлагаю по крайней мере две недели, но это может быть дольше или немного короче, в зависимости от вашего трафика и отрасли.
4. Выберите инструмент тестирования, который поможет вам выполнить тест (подробнее об этом позже).
5. Запуск!
6. Через пару недель посмотрите на результаты. Какая версия победила?
7. Промыть и повторить. A/B-тестирование наиболее эффективно, если оно проводится постоянно.

Основные элементы для тестирования с помощью A/B-тестирования

Вы можете протестировать практически все в своих маркетинговых материалах или на своем веб-сайте: заголовки, призывы к действию, основной текст, изображения, расположение панели навигации и т. д. Если вы можете что-то изменить, вы можете это протестировать.

Это не означает, что вы должны тратить месяцы на тестирование каждой мелочи. Вместо этого сосредоточьтесь на изменениях, которые, скорее всего, окажут большое влияние на трафик и конверсию.

На вашем веб-сайте это, вероятно, включает:

В электронном письме вы можете протестировать заголовок, изображения, ссылки, призывы к действию или параметры сегментации. В платной рекламе, особенно в текстовой (например, в поисковой), вам нужно изменить меньше вещей, поэтому вы можете протестировать основной заголовок, предложение, изображение или таргетинг.

Тестирование различных предложений имеет решающее значение. Просто убедитесь, что каждому человеку всегда предлагается одна и та же акция. Например, если группе А предлагается бесплатный подарок, а группе Б предлагается скидка, то вы хотите убедиться, что группа А всегда содержит одних и тех же посетителей, что и группа Б.

Вы также можете протестировать полный путь преобразования. Например, вы можете протестировать информационный бюллетень A с целевой страницей A, а информационный бюллетень B — с целевой страницей B. Позже вы можете протестировать информационный бюллетень A с целевой страницей B и наоборот.

Это может дать вам лучшее представление о том, что работает, особенно если вы получаете смешанные результаты или если результаты очень близки. Вот еще несколько тестов, которые вы можете запустить.

Практические примеры A/B-тестирования, которые вдохновят вашу следующую кампанию

Теперь, когда мы рассмотрели, что такое A/B-тестирование, что вы можете тестировать и как это делать, давайте рассмотрим несколько примеров. Они должны помочь подчеркнуть силу A/B-тестирования — и то, что вы можете упустить, если не используете их.

GRENE протестировала горизонтальную компоновку на страницах категорий

Интернет-магазин GRENE провел A/B-тестирование, чтобы найти способ облегчить пользователям поиск нужных товаров. В исходной версии (слева) продукт занимал всю страницу на мобильных устройствах. Пользователям было трудно прокручивать различные варианты.

Вариант (справа) уменьшил пустое пространство и позволил пользователям просматривать несколько продуктов и легко прокручивать доступные варианты.

Результаты. Изменив макет страниц категорий, компания GRENE добилась 15-процентного увеличения числа кликов по полям продукта, 16-процентного увеличения числа конверсий и 10-процентного увеличения числа посещений страницы благодарности, которая указывает на то, что пользователи совершили покупку.

WallMonkeys увеличила коэффициент конверсии, заменив ползунок панелью поиска

WallMonkeys, веб-сайт онлайн-наклеек на стены, хотел улучшить коэффициент конверсии и качество обслуживания клиентов. Используя тепловую карту CrazyEgg, они смогли увидеть, куда в первую очередь смотрит большинство клиентов.

Вооружившись этой информацией, они решили заменить изображение слайдера (верхнее изображение) на панель поиска (нижнее изображение).

Результаты. Заменив избранные изображения и переместив панель поиска в середину страницы (на основе данных тепловой карты), они смогли увеличить коэффициент конверсии на 550 процентов.

Unbounce протестировал твит против. Электронная почта

Компания Unbounce искала способы увеличить количество подписок на целевые страницы. В то время как большинство компаний просят адрес электронной почты, Unbounce решил посмотреть, предпочтут ли пользователи вместо этого твитить о продукте.

Итак, они сравнили эту страницу подписки, которая запрашивала адрес электронной почты:

Эта версия позволяет пользователям загружать один и тот же курс, отправляя твит.

Как изменения повлияли на регистрацию?

Результаты : Unbounce обнаружил, что пользователи предпочитают указывать адрес электронной почты для загрузки курса. Версия для электронной почты имела коэффициент конверсии на 24% выше, чем версия для твита. Результаты не удивительны (в конце концов, большинство людей привыкли давать адрес электронной почты), но тестирование дало Unbounce уверенность в том, что их целевая страница движется в правильном направлении.

Сколько времени занимает A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это не однодневный проект. В зависимости от объема трафика, который вы получаете, вы можете проводить тесты на срок от нескольких дней до пары недель. Помните, что вам нужно запускать только один тест за раз для получения наиболее точных результатов.

Запуск теста в течение недостаточного периода времени может исказить результаты, поскольку вы не получаете достаточно большую группу посетителей, чтобы быть статистически точными. Однако слишком долгое выполнение теста также может дать искаженные результаты, поскольку есть больше переменных, которые вы не можете контролировать в течение более длительного периода.

Убедитесь, что вы в курсе всего, что может повлиять на результаты вашего теста, чтобы вы могли учитывать статистические аномалии в ваших результатах. Если вы сомневаетесь, запустите тест еще раз.

Учитывая влияние A/B-тестирования на вашу прибыль, стоит потратить несколько недель на правильное проведение тестов. Тестируйте одну переменную за раз и дайте каждому тесту достаточно времени для выполнения.

Могу ли я тестировать более одной вещи одновременно?

Есть два подхода к этому вопросу. Допустим, вы просто хотите протестировать заголовок, но у вас есть три возможных варианта. В этом случае целесообразно запустить один тест и разделить ваших посетителей (или получателей в случае электронного письма) на три группы вместо двух, и, вероятно, все равно будет считаться тестом A/B.

Это более эффективно, чем выполнение трех отдельных тестов (A и B, B и C и A и C). Вы можете захотеть провести тест еще пару дней, чтобы у вас было достаточно результатов, чтобы увидеть, что на самом деле работает.

Тестирование нескольких элементов одновременно, таких как заголовки и призывы к действию, называется многовариантным тестом, и его выполнение сложнее. Существует множество ресурсов для многовариантного тестирования.

Вам также необходимо подумать о том, как ваши системы могут обрабатывать сплит-тесты, а также иметь под рукой персонал, способный анализировать несколько результатов и компилировать данные в удобоваримые суммы.

Многовариантное тестирование сразу дает вам гораздо больше возможностей, но его не обязательно следует избегать. Если у вас есть правильные процедуры, чтобы справиться с дополнительной рабочей нагрузкой, тогда вперед, но если вам нужен более упрощенный подход: один A/B-тест за раз вполне подойдет.

Как анализировать данные A/B-тестирования

После A/B-теста у вас будет куча данных. Как узнать, какая версия победила? Иногда победитель будет совершенно очевиден. Например, если одна версия целевой страницы приводит к увеличению количества подписок по электронной почте на 50 %, вы знаете, кто выиграл, не анализируя большого количества данных.

В других случаях все не так однозначно. Вот как убедиться, что вы знаете, какая версия действительно выиграла:

1. Убедитесь, что у вас достаточно данных: лучший способ определить, какой вариант будет работать в долгосрочной перспективе, — это убедиться, что у вас есть данные примерно за две недели (не менее 30 конверсий).
2. Используйте калькулятор значимости A/B-тестирования: у некоторых есть встроенный калькулятор значимости A/B-тестирования, или вы можете использовать мой бесплатный инструмент здесь. Просто добавьте количество посетителей и количество конверсий, чтобы увидеть, насколько изменение увеличило продажи.

Не ограничивайтесь очевидными показателями : не все показатели одинаковы. Обычно я советую смотреть на коэффициенты конверсии и трафик. Однако некоторые компании могут захотеть обратить внимание на другие показатели, например на средний размер заказа. Например, изменение цвета кнопки «Купить» на синюю приводит к большему количеству конверсий, но эти клиенты тратят значительно меньше на заказ, поэтому вам нужно продолжать копать.

Лучшие инструменты A/B-тестирования, которые стоит попробовать

Если A/B-тестирование кажется сложным, вы не одиноки. Многие маркетологи и владельцы бизнеса избегают A/B-тестирования, потому что считают, что это слишком много работы, или опасаются, что сделают что-то не так. Надеюсь, приведенные выше советы помогут вам почувствовать уверенность в том, что вы можете сделать это правильно. Теперь давайте поговорим об инструментах, которые вы можете использовать для проведения A/B-тестирования.

Инструмент, который вы используете, будет зависеть от функций, которые вы хотите протестировать. Например, если вы хотите протестировать заголовки электронной почты, ваш провайдер электронной почты, скорее всего, предлагает этот инструмент (его предлагают и MailChimp, и Constant Contact). Объявления Facebook также предлагают эту функцию.

Есть также несколько дешевых или бесплатных инструментов, которые могут протестировать элементы веб-сайта и помочь вам понять, какой вариант наиболее эффективен.

Бесплатный калькулятор значимости A/B-тестирования

Если вам интересно, как изменение дизайна или веб-копии повлияло на ваши продажи, я разработал инструмент, который поможет вам. Мой калькулятор позволяет вам вводить количество посетителей и количество конверсий, а затем вычислять, увеличили ли варианты ваши продажи и насколько.

Часто задаваемые вопросы

Вывод

A/B-тестирование — лучший друг маркетолога. Это позволяет вам увидеть, например, какая реклама приносит больше всего конверсий, на какие предложения откликается ваша аудитория или какие заголовки в блогах привлекают больше всего трафика.

Для начала можно использовать различные инструменты, в том числе Google Optimize (бесплатно!) и Optimizely.

Если вы хотите начать с A/B-тестирования, вы можете начать с изучения того, как проводить A/B-тестирование в Google Analytics. Помните: A/B-тестирование — это фантастический инструмент, которым должны пользоваться все маркетологи.

Пробовали ли вы A/B-тестирование? Если нет, то что вас сдерживает?

Посмотрите, как мое агентство может привлечь огромное количество трафика на ваш сайт

• SEO — разблокируйте огромное количество SEO-трафика. Смотрите реальные результаты.
• Контент-маркетинг — наша команда создает эпический контент, которым будут делиться, получать ссылки и привлекать трафик.
• Платные медиа – эффективные платные стратегии с четкой окупаемостью.

Заказать звонок