А/В тестирование – новый тренд в интернет-маркетинге

Что такое AB тестирование
Статьи
Автор: Андрей Баклинов
«Создатель сайта об увеличении конверсии - Boosta.ru, руководитель сервиса по A/B тестирование Changeagain.me
A/B тестирование - один из основных трендов интернет-маркетинга за рубежом вот уже 5 лет. Правильное A/B тестирование позволяет увеличить конверсию, доходы при тех же расходах на привлечение клиентов»

Почему большой трафик не дает желаемых результатов? Почему пользователи приходят на сайт, но не совершают необходимого действия? Какой дизайн станет наиболее привлекательным для пользователей? На эти вопросы сложно найти ответы в теоретических материалах. Ведь то, что работает в теории, не всегда работает на практике. А/В тестирование — один из методов тестирования, основанный на пользовательских реакциях.

Создатель сайта Boosta.ru Андрей Баклинов подготовил статью про A/B тестирование – один из самых эффективных и трендовых инструментов для повышения конверсии. Его сайт полностью посвящен теме увеличения конверсии и A/B тестирования, поэтому он решил поделиться этой информацией и с нашими читателями.

Зачем прибегать к А/В тестированию?

Привлечение клиентов с каждым годом становится более затратным. Если раньше конкуренция была слабой и каждый новый клиент «стоил» дешевле, то сейчас всё кардинально изменилось.

Практически в каждой сфере мы наблюдаем «жесткую» конкуренцию. И те, кто руководствуются старым подходом к интернет-маркетингу, постоянно увеличивают бюджеты на привлечение клиентов, чтобы оставаться на плаву. Конечно, без этого не обойтись. Но тратить деньги на интернет-маркетинг нужно грамотно.

И для этого за рубежом крупные, средние, и даже мелкие компании в интернете уже более 5 лет используют A/B тестирование.

Почему?

Потому что после того, как вы привели потенциального клиента на сайт, его нужно правильно «обработать». Но практически невозможно найти правильный подход к клиенту без A/B экспериментов.

Если вы создали сайт с определенной структурой, заголовками, текстами и остальными элементами, то вы не можете знать: работает он максимально эффективно или нет.

Возможно, изменив тексты, сделав их краткими, более понятными, вы сможете увеличить эффективность сайта? Или изменение цвета кнопки повысит ее кликабельность?

Что такое A/B тестирование?

Это процесс тестирования двух версий одной и той же страницы, где первая версия – оригинальная, а вторая – с определенными изменениями (например, изменен заголовок, цвет кнопки призыва к действию или ее текст).

В ходе тестирования весь траффик делится 50/50, в результате чего часть пользователей видит оригинальную страницу сайта, а остальные – тестовую (с изменениями). Кроме этого, при создании эксперимента выбирается цель (например, количество кликов на Кнопку призыва к действию или количество отправленных заявок), исходя из которой будет определен наиболее эффективный вариант

После проведения эксперимента вы получаете точные цифры о том, какой вариант страницы имеет лучшую конверсию. Таким образом, все ваши решения по улучшению сайта основываются на точных цифрах, а не на личном мнении и предположениях.

В этом и заключается суть A/B тестирования.

На первый взгляд, это может показаться очень простым, особенно если использовать специальные сервисы для тестирования. О них мы написали подробный обзор на сайте Boosta.ru. Однако не всё так просто.

Условия для проведения А/В тестирования

Чтобы провести успешный A/B эксперимент, нужно чтобы соблюдались минимальные условия:

  1. 100 конверсий на каждый вариант эксперимента: оригинальный и тестовый
  2. Эксперимент необходимо проводить не менее 7 дней, так как поведение пользователей может сильно отличаться в воскресенье и понедельник.
  3. Статистическая значимость должна превышать 95 %.
  4. Трафик должен быть примерно однородным в ходе эксперимента

Как видите, не на каждом сайте можно проводить такое тестирование. Чтобы эксперимент не затягивался, нужно иметь примерно по 10 конверсий в день, чтобы уложиться в 3 недели. В таком случае уже часть сайтов в принципе не может применять A/B тестирование в своей деятельности.

Что касается 7 дней, то это условие очень важное, так как многие «специалисты» в области увеличения конверсии любят приостанавливать эксперимент заранее, увидев серьезную разницу в текущих результатах. Но так делать ни в коем случае нельзя. Эксперимент должен проходить более 7 дней.

Если вы планируете использовать специальные сервисы, то третье условие будет соблюдено само собой. Например, если делать эксперимент с помощью Google Analytics или Changeagain.me, то там работает автоматический алгоритм, который завершает эксперимент при достижении статистической значимости.

Однородность трафика так же играет большое значение в A/B тестировании. Представьте, что всех посетителей на сайт вы привлекаете с помощью определенной рекламной кампании. И вдруг вы решили опубликовать статью на Цукерберг Позвонит, после чего на сайт повалило большое количество посетителей, которые в большинстве своем не являются вашей целевой аудиторией. В таком случае, это будет «неправильный» трафик, который подпортит результаты A/B теста.

Мы советуем вам прислушаться к этим 4-ём условиям, так как на практике многие очень часто грешат этим, а потом жалуются, что A/B тестирование является абсолютно неэффективным. Всё зависит именно от вас!

Итак, теперь вы знаете, что такое A/B тестирование и как правильно его проводить. Наверняка, у вас возникает вопрос: «А что тестировать?». Есть много вариантов, о которых мы расскажем далее.

Что можно и нужно тестировать?

  1. Кнопка призыва к действию (CTA-кнопка). Вы можете изменять ее цвет, текст, размер, расположение, форму, количество кнопок.
  2. Текстовые элементы. На любом сайте есть заголовки, подзаголовки, описания, поэтому вы можете проводить эксперименты с ними. Тестируйте различные слова, размер текста, оттенок текста (положительный/отрицательный, активный/пассивный), отзывы, описания товаров и т.д.
  3. Визуальные элементы. Вы можете тестировать различные изображения на сайте, их размер, расположение. Если речь идет о видео, то можно экспериментировать с различными типами видеороликов, их длительностью, голосами, сценариями, автоматическим/ручным включением
  4. Формы. Вы можете тестировать количество полей в форме, расположение формы, разделять форму на несколько этапов, добавлять туда пояснительный текст, различные бонусы, ограничения по времени
  5. Социальные кнопки. Вы можете тестировать расположение социальных кнопок на вашем сайте, их формат, цвет, текст, стимулирующий нажимать на них.
  6. Навигация. Вы можете изменить разделы меню, убрать оттуда лишние и отвлекающие элементы или наоборот выделить какой-либо элемент, добавить туда иконки или вообще убрать меню. Кроме этого, можно тестировать размещение меню: сбоку, сверху, снизу.
  7. Страницы с ценами. В этом случае можно протестировать, как выделение одного тарифа повлияет на количество подписок. Можно экспериментировать с самими ценами: вместо 100 ставить 99. Также можно добавлять стимулирующие бонусы, подарки, скидки, возможность бесплатно попользоваться продуктом на протяжении нескольких дней, давать дополнительные гарантии и писать о возможности возврата денег в течение 30-дней и т.д.

И это только небольшое количество общих идей для A/B тестирования. На самом деле, их гораздо больше. Специально для этого мы даже написали электронную книгу «100 идей для A/B тестирования», которую высылаем всем подписчикам нашего сайта Boosta.ru.

Однако просто взять идею и запустить успешный A/B эксперимент вряд ли получится. Дело в том, что необходимо искать проблемные места конкретно на вашем сайте. Для этого необходимо использовать сервисы для веб-аналитики (например, Google Analytics и Яндекс.Метрика), сервисы для анализа поведения пользователей (GetGoodRank), сервисы для проведения опросов.

Собрав количественные и качественные данные о своем сайте, вы можете сформулировать хорошую гипотезу для A/B тестирования.

Наглядный пример для А/В тестирования

На вашем сайте очень маленькая конверсия посетителя в зарегистрировавшегося пользователя. Это проблема. С помощью функции «Аналитика форм» сервиса Яндекс.Метрика вы проанализировали, как пользователи заполняют форму регистрации на вашем сайте. Вы видите, что многие стопорятся и не заполняют одно не самое важное поле. Исходя из этого, вы формулируете гипотезу, что если убрать это поле из формы, увеличится конверсия в регистрацию.

После чего вы делаете тестовый вариант, в котором убираете это поле, запускаете A/B эксперимент, ждете какое-то время, получаете результаты и анализируете их. Если A/B эксперимент оказался успешным, поздравляю вас! Можете двигаться дальше и искать другие проблемные места. Если эксперимент оказался неудачным, не расстраивайтесь. Ищите, в чем еще может быть проблем и запускайте новый эксперимент.

Немного статистики о конверсии и А/В тестировании

Теперь вы знаете основы A/B тестирования. В принципе, вы даже сможете запустить свой собственный эксперимент. А если вы еще сомневаетесь в том, что A/B тестирование очень эффективно, то вот несколько цифр, которые говорят сами за себя:

  1. На каждые 92$, потраченные на привлечение трафика, приходится только 1$, израсходованный на увеличение конверсии. Таким образом, все вкладывают в увеличение потока посетителей, но мало кто заботится о дальнейшей их судьбе. Займитесь увеличением конверсии и A/B тестированием, и вы уже будете на голову впереди конкурентов.
  2. Средний уровень конверсии в интернете-магазине – 3%. На информационном сайте – 10%. Хотите быть середнячком? Продолжайте им быть. Хотите быть лучше? Постоянно проводите A/B эксперименты и улучшайте свой сайт.
  3. Успешные компании запускают на 50% больше тестов, чем их слабые конкуренты.
  4. A/B тестирование в ходе президентской кампании Обамы принесли ему дополнительные 60 000 000$ пожертвований.
  5. 85 % интернет-маркетологов в США и Европе планируют сфокусироваться на увеличении конверсии в этом году.
  6. Почти 50 % директоров по интернет-маркетингу уже считают процесс увеличения конверсии – ключевым элементом успеха своих компаний.

Неплохие факты, не правда ли? Знаете, что еще более убедительно?

Представьте, что ваш конкурент прямо сейчас тестирует свой сайт и пытается увеличить показатель конверсии. Если у него это получится, то с того же объема трафика он будет получать больше доходов, которые сможет вложить в развитие своего бизнеса, борьбу с вами и привлечение дополнительного количества потенциальных клиентов. Так что не стоит медлить!

За качественный материал по A/B тестированию спасибо сайту Boosta.ru.

Добавить комментарий

Войти с помощью: 

Статьи по теме

оптимизация сниппета
Статьи
Cниппет — практикум: 5 методов оптимизации
В предыдущей статье мы уже рассмотрели основные понятия сниппета, рассказали, что такое...
Ошибки работы в Яндекс Wordstat
Статьи
3 наиболее распространенные ошибки использования Яндекс Wordstat
Какие бы программы и сервисы ни создавались в помощь специалистам по SEO и контекстной ...