Как проводить A/B-тестирование: полное руководство от начала до конца

Вы, наверное, уже знаете, что лучший метод оптимизации конверсии на веб-сайте — это создание A/B-тестов. Но когда вы думаете о создании A/B-тестов на своем веб-сайте, возникает много вопросов: какие страницы я должен тестировать? Какие A/B-тесты мне следует создать? Как мне их создать? Когда должно заканчиваться A/B-тестирование? И что мне делать после завершения A/B-тестирования? Этот пост задуман как руководство, которое поможет вам систематически создавать A/B-тесты, ответить на все вышеперечисленные вопросы и убедиться, что вы получаете наилучшие результаты на своем веб-сайте.

Что такое A/B-тест

A/B-тесты — это тесты дизайна, которые позволяют нам создавать варианты одной и той же страницы , чтобы сравнить поведение пользователей в разных вариантах и ​​иметь возможность оценить, какая из версий дает наилучшие результаты.

После того, как вы проанализировали данные, вы можете сделать вывод, какая версия отвечает лучше и когда результаты будут более положительными. Например, несколько лет назад Обама, чтобы увеличить доход своей кампании, провел тест с различными вариантами своей целевой веб-страницы, сочетающей различные изображения и кнопки.

И в результате с выигрышной версией ему удалось увеличить доход в общей сложности на 60 миллионов долларов по сравнению с исходной версией. Совсем не плохо, правда?

При проведении A/B-тестирования элементами для тестирования на вашем веб-сайте должны быть не только страницы, но также меню, виджеты, темы, шаблоны и т. д. Обычно мы называем «исходная версия», «контрольная версия» или « вариант A» к версии, которая существовала до запуска теста, и «вариации», «варианты» или «альтернативы B, C и т. д.» те, которые не являются исходной версией. Различия между различными вариациями могут варьироваться от очень незначительных изменений по сравнению с исходной версией до вариаций с радикальными изменениями.

Более того, A/B-тесты создаются с целью анализа поведения пользователей для достижения заранее определенной цели. Мы уже видели в предыдущем примере, что цель состояла в том, чтобы получить больше дохода от политической кампании, но это также может быть получение большего количества подписчиков на информационный бюллетень, больше ответов на форму, больше продаж продукта и т. д.

Преимущества A/B-тестов

Думаю, преимущества A/B-тестирования очевидны из приведенного выше примера. A/B-тесты позволяют увеличить доход проверенным способом, основываясь на реальных данных о поведении наших посетителей. Но дело не только в доходах, A/B-тесты также позволяют нам:

• Улучшите пользовательский опыт. A/B-тестирование позволяет нам сравнивать различные предпочтения и вкусы наших посетителей. С каждым проведенным тестом мы будем улучшать аспекты нашего веб-сайта, которые, как мы знаем, являются более успешными, и, наоборот, мы не будем вносить изменения в дизайн, которые могут оказать негативное влияние на наших пользователей.
• Увеличьте показатель отказов и уменьшите трение пользователей. A/B-тестирование помогает улучшить клики на наши продукты, статьи и рекламу. Определите, что работает лучше всего, а что игнорируют наши посетители.
• Улучшить коэффициент конверсии. Когда мы говорим о конверсии, мы имеем в виду не только увеличение доходов, но и то, что пользователи совершают любые желаемые действия, например, знакомятся с деталями продукта или подписываются на нашу рассылку.
• Улучшить наш анализ. Google Analytics дает нам много информации о том, что происходит на нашем веб-сайте, но тест A/B очень простым способом сообщает нам, лучше ли одна альтернатива, чем другая.
• Тестируйте все на нашем сайте. Одним из больших преимуществ A/B-тестирования является то, что оно позволяет протестировать любой элемент дизайна и контент. Не только изображение и кнопка, вы также можете протестировать стили шрифтов, изменить меню, формы или любой виджет, который у вас есть, или даже попробовать разные темы WordPress и посмотреть, какая из них работает лучше всего. A/B-тестирование — единственный инструмент, который позволяет проводить тесты такого типа.
• Уменьшите риск. И лучше всего то, что вы знаете, с реальными и проверенными данными, что изменения, которые вы вносите на свой сайт после проведения A/B-тестов, гораздо надежнее, чем чье-либо мнение. Именно мнения ваших пользователей будут определять изменения, которые вы должны внести для улучшения своего сайта.

Перед созданием A/B-теста

Если вы хотите оптимизировать результаты ваших A/B-тестов на своем веб-сайте, вы должны сначала выполнить следующие задачи. Они помогут вам определить данные, с которыми вы должны действовать, и какие A/B-тесты вы должны создать.

Определите цели, ключевые показатели эффективности и целевые показатели конверсии для вашего веб-сайта

Во-первых, определите, чего вы хотите достичь с помощью своего веб-сайта, каковы ваши цели конверсии, ключевые показатели эффективности и целевые показатели конверсии для вашего веб-сайта. Например, если у вас есть ресторан, одной из целей вашего веб-сайта может быть увеличение онлайн-бронирования. В этом случае ключевым показателем эффективности будет количество бронирований, сделанных через контактную форму вашего веб-сайта, а целевой метрикой конверсии может быть получение, например, 100 форм онлайн-бронирования.

Давайте посмотрим на другой пример: мы продаем подписки на плагины WordPress, и один из них — Nelio A/B Testing. Один из способов продвигать его — публиковать сообщения в блогах, подобные тому, которое вы сейчас читаете, в которых мы пытаемся помочь нашим читателям узнать больше об A/B-тестировании. В этом случае одна из целей конверсии блога — заставить читателя в конечном итоге посетить страницу планов и цен на Nelio A/B Testing. KPI — это количество посещений этой страницы, а наша цель — получить 2000 посещений в месяц.

То есть перед любым типом анализа определите воронку конверсии ваших посетителей: шаги, которые они проходят, и различные страницы, которые они посещают, с момента, когда они попадают на ваш веб-сайт, до момента их конверсии (т. е. выполнения тех действий, которые удовлетворят цели). вашего сайта).

Собирайте информацию и анализируйте, достигаете ли вы своих целей

На основе воронки конверсии, ваших целей, ключевых показателей эффективности и целевых показателей вы анализируете с помощью инструментов, которые у вас есть в настоящее время, какие результаты вы получаете, а также разницу в отношении ожиданий целевых показателей, которые вы установили. Помните, что нам нужны данные, на основании которых мы можем действовать. Для этого начните с эвристического анализа, то есть оцените каждую страницу воронки конверсии в соответствии со следующим набором критериев и оцените, можете ли вы улучшить результаты:

• Соответствует ли веб-страница ожиданиям пользователя с точки зрения содержания и дизайна? Как мы можем улучшить его?
• Являются ли содержание и предложения на этой странице максимально понятными? Можем ли мы сделать это яснее или проще?
• Что вызывает сомнения на этой странице или затрудняет процесс? Можем ли мы упростить его?
• Что на странице не помогает пользователю действовать?
• И, наконец, можем ли мы повысить мотивацию пользователей?

Google Analytics — хороший инструмент, который предоставляет большую часть информации, необходимой для ответа на поставленные выше вопросы. Например, вы можете увидеть среднее время на каждой странице, показатель отказов, клики пользователей и т. д. Другие инструменты, которые очень полезны на этом этапе, — тепловые карты, карты кликов и карты прокрутки. Они предоставляют дополнительную информацию о том, что привлекает внимание пользователя на каждой странице, а также о том, что он игнорирует. Короче говоря, это помогает вам лучше понять поведение вашего пользователя.

Например, с помощью Google Analytics мы увидели, что почти половина посетителей страницы Nelio A/B Testing посетили нашу страницу с ценами, что неплохо. Но карта прокрутки помогла нам определить, что большинство наших посетителей не заходили дальше первого сгиба целевой страницы, чтобы узнать больше о нашем продукте. Здесь мы смогли найти потенциальную область для улучшения.

После этого анализа вы получите подробный список всех аспектов, которые, по вашему мнению, вы могли бы улучшить на своем веб-сайте. В приведенном выше примере мы пришли к выводу, что нам следует улучшить страницу Nelio A/B Testing, чтобы заставить посетителей прокручивать страницу вниз.

Генерация гипотез для улучшения

Затем для каждой из выявленных проблем сгенерируйте гипотезу улучшения. Например, если в предыдущем пункте мы определили, что у нас есть проблема с тем, что наши посетители остаются в первой части страницы Nelio A/B Testing, возможно, если мы изменим размер первой части и сделаем заголовок и текст более привлекательными. , нашим посетителям будет предложено просмотреть остальную часть страницы.

В конце вы получите список проблем вместе с вашими гипотезами для улучшения.

Отсортируйте список элементов, которые необходимо улучшить, по наибольшему эффекту и наименьшей стоимости

Когда вы создаете A/B-тесты на своем веб-сайте, вы не можете тестировать их все одновременно, потому что полученные результаты будут неоднозначными, и будет сложно сделать надежные выводы. По этой причине следующая задача, которую необходимо выполнить, — прагматично расставить приоритеты в списке, полученном в предыдущем пункте: какие улучшения могут иметь большее влияние, а какие легче изменить.

Улучшения, которые окажут наибольшее влияние, обычно происходят на наиболее посещаемых страницах и, прежде всего, на страницах с ценами. Что касается стоимости изменений, то она будет зависеть от гипотез, сделанных вами в предыдущем пункте: изменить заголовок или цвет — это не то же самое, что, например, создать новые мультимедийные ролики и т. д.

Хотя в идеале вы должны в конечном итоге попробовать все элементы для улучшения, я рекомендую начать с тех, которые могут дать лучшие результаты.

Вот и все. После всех этих шагов вы можете начать A/B-тестирование первого элемента в вашем заказанном списке.

Как создать A/B-тест

Если вы зашли так далеко, вы уже сделали самую сложную работу. Создавать A/B-тесты очень просто, если вы используете правильный инструмент. Для этого я рекомендую вам прочитать нашу статью о различных плагинах A/B-тестирования для WordPress. Все преимущества использования плагина WordPress, такого как Nelio A/B Testing, для создания A/B-тестов:

• Вы можете создавать тесты любого элемента вашего сайта.

• Вы определяете варианты, используя те же предустановленные редакторы WordPress, без необходимости использования каких-либо внешних инструментов.
• Это позволяет вам определять широкий спектр целей и действий конверсии.
• И это даже позволяет вам сегментировать посетителей, которых вы хотите принять участие в тестировании.

За считанные минуты вы сможете создать тест для проверки вашей гипотезы.

Во время A/B-тестирования

После создания теста с помощью хорошего инструмента A/B-тестирования вам просто нужно указать, что A/B-тестирование должно начаться. Он разделит ваших посетителей на столько групп, сколько у вас есть вариантов, и каждый посетитель всегда будет видеть один и тот же вариант. Кроме того, он также будет отвечать за сбор данных о конверсиях, чтобы вы всегда могли знать, в каком состоянии находится тест.

Страница результатов инструмента A/B-тестирования должна содержать информацию о его статусе (если уже достаточно посещений для определения победителя) и различные графики коэффициентов конверсии исходной версии и созданных вами вариантов.

Как долго должен выполняться A/B-тест? Это зависит от его сложности (чем больше вариантов, тем сложнее) и количества посетителей, просматривающих тест (чем больше посетителей, тем быстрее вы получите достоверные данные о результатах).

Если вы остановите тест слишком рано, вы можете не получить значимого результата, в то время как слишком долгое выполнение теста может привести к потере конверсий и продаж из-за неэффективного варианта теста, а также к потере возможности создать новые тесты, которые может дать вам еще лучшие результаты. Наши тесты обычно длятся от двух до четырех недель, но если у вас есть веб-сайт с гораздо большим трафиком, за меньшее время вы можете добиться отличных результатов.

В конце A/B-теста

Тест может быть прекращен по нескольким причинам: есть выигрышный вариант и результаты статистически значимы, исходная версия является победителем и результаты также статистически значимы, или вы просто решили завершить тест, потому что он уже выполнялся слишком долго без получения результатов, указывающих на явного победителя.

Если есть выигрышный вариант, поздравляем! Теперь вам просто нужно указать инструменту A / B-тестирования применить победившую версию в качестве окончательной и единственной версии, которую с этого момента должны видеть все ваши посетители.

Но также может случиться так, что полученные результаты не соответствуют ожидаемым. В данном случае тест помог вам понять, что ваша гипотеза неверна. A/B-тестирование помогает нам подтвердить наши ожидания и направляет нас к наилучшему возможному решению.

Оптимизация конверсии на нашем сайте — это повторяющийся процесс анализа данных, создания гипотез для улучшения, создания тестов и подведения итогов по полученным результатам. Я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с различными тестами, которые мы создаем на нашем веб-сайте, и результатами, которые мы получаем. Уверен, они помогут вам быстро понять, из чего состоит процесс оптимизации конверсии сайта.

Избранное изображение Бэннона Моррисси на Unsplash .