Что такое A/B-тестирование
A/B-тестирование (сплит-тестирование) — это метод исследования, которой позволяет сравнить два варианта продукта. Например, подарочный набор в крафтовой бумаге или прозрачной целлофановой упаковке. A/B-тестирование также подходит для оценки эффективности веб-страниц и отдельных элементов, приложений, карточек товара в интернет-магазине и т.д.
Зачем проводить A/B-тестирование
Цель такого исследования — понять, какое изменение приведет к лучшему результату. A/B-тестирование полезно проводить в следующих случаях:
если вы хотите увеличить показатели конверсии: продавать больше товаров, привлечь больше подписчиков в блог или на сайт, увеличить время, которое клиенты проводят на вашем сайте, и т.д.;
у вас есть несколько вариантов, как можно повысить показатель, и вы не знаете, какой из них сработает лучше;
вы запускаете новый продукт и хотите понять, какая его версия больше понравится клиентам.
Как проводить А/Б-тестирование
Шаг 1. Сформировать гипотезу
Это предположение о том, какой вариант принесет лучший результат. Например, кнопка «Купить» на вашем сайте синего цвета. Вы считаете, что если сделать эту кнопку зеленого цвета, то покупки будут совершать чаще на 5%, если красного, то на 6%.
За один раз можно тестировать только один элемент — иначе вы не сможете понять, что именно влияет на решение клиентов.
Шаг 2. Определить метрики
Они должны быть выражены в конкретных цифрах. Например, за неделю на кнопку «Купить» нажимает в среднем 100 человек. Чтобы подтвердить гипотезу, таких кликов должно быть не меньше 105. Количественные метрики позволяют точно оценить результативность гипотезы.
Шаг 3. Рассчитать выборку
Это количество клиентов или пользователей сайта, которым вы будете показывать разные версии продукта. Чем больше будет таких клиентов, тем лучше. Слишком маленькая выборка может дать случайный результат, который не будет отражать реальное положение дел. Рассчитать оптимальный размер выборки можно с помощью специальных сервисов: например, Mindbox. Он учитывает количество вариантов, которые вы тестируете, ваши средние показатели и абсолютный прирост.
Аудитория должна быть однородной — иначе будет сложно интерпретировать результаты. У мам с двумя-тремя детьми, скорее всего, будет не такая мотивация купить ваш продукт, как у студентов или молодых специалистов.
Шаг 4. Запустить A/B-тестирование
Если вы проводите тестирование сайтов, то можете воспользоваться специальными сервисами. Например, Optimizely или Google Analytics Content Experiments.
А офлайн-магазинах можно использовать фокус-группы, дискуссии, собирать отзывы клиентов и приглашать экспертов.
Исследование нужно проводить именно тот срок, который вы определили (не меньше недели). Даже если лидер уже намного оторвался от второго варианта, не заканчивайте тестирование.
Шаг 5. Проанализировать результаты
Если исследование подтвердило вашу гипотезу, вводите победивший вариант. Продолжайте следить за статистикой. Если она действительно окажется лучше, то можете остановиться на новом варианте. Если существенных изменений не будет, пробуйте что-то еще. Параллельно оценивайте и другие результаты: показатели среднего чека, время, проведенное клиентом на сайте, и т.д.
