A/B-тестування: що це таке та як його використовувати для підвищення конверсії сайту?
Для бізнесів, які просуваються в інтернеті, вебсайт є основним місцем взаємодії з клієнтом — реєстрація, підписка на розсилку, покупка товару або послуги. Саме тому маркетологи спрямовують значні зусилля на збільшення кількості конверсії (тобто CRO). Це і покращення функціональності сайту, і додавання нових кнопок заклику до дії, зміна елементів, оптимізація структури або зміна дизайну. Щоб дізнатися, чи потрібно впроваджувати конкретний варіант, проводять A/B-тестування.
Що таке A/B-testing?
A/B-тестування (спліт-тестування) — це контрольований онлайн-експеримент в маркетингу, під час якого порівнюються різні варіанти однієї сторінки. Для проведення тестів трафік вебсторінки рівномірно розподіляється між двома (іноді більше) версіями, на яких порівнюється та фіксується активність користувачів насамперед, кількість конверсій. На основі результатів експерименту ухвалюється обґрунтоване рішення про повноцінне впровадження (або ні) тестового варіанту.
За допомогою A/B-тестування перевіряють:
- Текст — CTA (Call to Action — короткий влучний текст, який розташовують на кнопках або поруч з ними), описи продуктів, заголовки, рекламні тексти; зміст листів для розсилок.
- Елементи електронної комерції — ціни, обмежені пропозиції, знижки, перехресні продажі.
- Дизайн — форма, розмір та колір кнопки CTA, зображення продуктів, розміщення інфографіки, загальний вид сайту, шрифт тексту та фон.
- Зміни у структурі та навігації — створення нових категорії чи зміна шляху до оформлення покупки.
- Форми реєстрації та зворотного зв’язку — спрощення чи збільшення кількості полів.
- Розміщення елементів на сторінці — банеру, CTA, кошику тощо.
Види тестування
Для підтвердження або спростування гіпотези найчастіше використовують саме A/B-тести, проте існують й інші види:
- Багатоваріативне тестування (MVT — Multivariate testing) — це метод перевірки гіпотез, в якій перевіряється кілька змінних. Мета — визначити, яка саме комбінація варіантів працює краще. Наприклад, з трьох видів заголовків та двох варіацій зображення можна створити та одночасно перевірити шість комбінацій. Такий вид застосовують для комплексного тестування інтерфейсу користувача.
- Багатосторінкове тестування — перевірка зміни окремих елементів на кількох сторінках. Метод використовують для визначення впливу повторюваних елементів на різні етапи лійки продажів.
- Спліт URL-тестування — це розміщення тестових варіантів на вебсторінках з окремими URL-адресами. Трафік сайту розподіляється між основною адресою та створеною спеціально для експерименту. У класичному A/B-тестуванні варіанти розташовують за однією URL-адресою.
Переваги A/B-тестування для оптимізації сайту
Conversion rate optimization часто асоціюється саме з тестуванням. Спліт-тести є, хоча і важливою, але лише частиною оптимізації. Тести використовують для того, щоб:
- Перевірити гіпотезу перед масштабним впровадженням. Так маркетологи та інші диджитал-спеціалісти статистично підтверджують, чи призведе до покращення конверсій певна зміна на вебсайті.
- Виявити «больові точки сайту» — контрольовані експерименти дають розуміння, які елементи не виправдовують очікування.
- Зменшити показник відмов — відсоток відвідувачів, які покинули вебсайт без цільової дії, до загальної кількості користувачів.
- Внести зміни з низьким ризиком після тестування декількох варіантів без ризику втратити частину конверсій, якщо користувачам не сподобаються нововведення.
- Підвищити рентабельність витрат на рекламу та оптимізацію вебсайту завдяки попередньому тестуванню варіантів на реальних користувачах.
- Краще вивчити цільову аудиторію — результати продемонструють реальні вподобання користувачів.
Як провести A/B-тестування?
Процес відбувається за послідовною схемою, у межах якої можна перевірити одну або декілька гіпотез.
Етап 1. Збір даних та визначення мети
Ціль тестування — це збільшення конверсії на певний відсоток за допомогою зміни конкретного елементу. Якщо експеримент покаже незначне зростання конверсії (значно нижче запланованого), то впровадження експериментальної гіпотези не матиме сенсу.
За допомогою різних інструментів можна виявити сторінки та зони сайту з найменшою ефективністю:
- Google Analytics — безплатний інструмент від Google, який дає уявлення про трафік вашого сайту та його окремих вебсторінок, показує кількість конверсій.
- Теплові карти — візуалізують поведінку користувачів на вебсайті.
- Наскрізна аналітика — комплексний інструмент, який об’єднує дані з різних джерел, для відстеження всього шляху користувача до покупки на вашому вебсайті.
- Різні види маркетингових досліджень — опитування, спостереження, кабінетні дослідження — дозволяють виявити популярні тенденції та напрямки розвитку, дізнатися більше про цільову аудиторію, її бажання та перешкоди на шляху до конверсії.
Етап 2. Формування гіпотези
Це визначення того, як і що саме ви можете змінити для оптимізації вебсайту. Для генерації та відбору найкращих ідей можна використати методи брейнштормінгу.
Рекомендації щодо гіпотез:
- Вони повинні опиратися на дані, отримані на першому етапі, та враховувати загальну бізнес-ціль.
- Сформуйте список з декількох ідей у порядку їх пріоритетності.
- Перед тестуванням продумайте, на скільки легко буде впровадити зміни на весь сайт.
Етап 3. Створення варіантів та запуск тестів
Тестовий варіант — це сторінка зі змінами, яка порівнюється з контрольним варіантом. Вносять зміни та розподіляють трафік за допомогою платформ для A/B-testing, які дозволяють:
- Створити експериментальний варіант за допомогою вбудованого редактора або коду;
- Розподілити трафік між двома групами користувачів;
- Сегментувати аудиторію за різними показниками;
- Отримати результати по кожному варіанту.
Список сервісів:
- VWO;
- Optimizely;
- Crazy Egg;
- Split.io;
- ABtasty;
- Kameleoon;
- Adobe Target;
- Convert;
- Omniconvert Explore;
- Sitespect.
Оберіть зручний варіант, який відповідає вашим цілям та задачам.
Детальніше про переваги кожного сервісу для проведення A/B-тестування читайте в окремій статті.
Етап 4. Аналіз результатів
Набір даних, отриманих по завершенню тестування, буде відрізнятися залежно від ваших цілей, програмного забезпечення та мети експерименту. Деякі інструменти дозволяють перед початком тестів встановити кількість конверсій або відвідувачів, необхідних для визначення статистично значущого варіанту.
Як тільки експеримент завершиться, вам необхідно проаналізувати статистику, щоб підтвердити або спростувати гіпотезу.
Успішну гіпотезу зазвичай впроваджують на весь сайт.
Якщо тести не підтвердили позитивний вплив цього варіанту, можна перевірити інші гіпотези зі списку, що було сформовано на другому етапі.
Що потрібно для ефективного планування та проведення тестів?
Щоб результати перевірки працювали на підвищення конверсії та відповідно збільшення прибутків бізнесу, необхідно врахувати важливі нюанси:
- Статистична значущість — це правдивість дослідження, яка вимірюється у відсотках. Для A/B-тестування оптимальним показником вважається 95%. У цьому разі можна вірити результатам тесту й розгортати зміни.
- Вибірка користувачів — певна кількість аудиторії, яка необхідна для досягнення переконливих результатів. У тестах можуть брати участь, як всі відвідувачі вебсайту, так й окрема група за конкретними характеристиками, наприклад, за геолокацією, віком або інтересами. Чим менше користувачів і конверсій на сайті, тим довше триватиме тест. Визначити терміни можна за допомогою онлайн-калькулятора.
- Власні гіпотези — тестування та впровадження ідей, які розроблені спеціально для вашого вебсайту. Сьогодні в інтернеті можна знайти багато вдалих прикладів покращення конверсії. Але рішення, яке виявилося успішним для конкурентів, не обов’язкове буде вдалим для вашого бізнесу.
- Врахування зовнішніх факторів — тести не рекомендують проводити у період сезонного підйому або спаду.
Важливо! Для ефективних A/B-тестів сайт повинен мати достатню кількість трафіку. Якщо ваш вебсайт має малу кількість конверсій, рекомендуємо ознайомитися з порадами для проведення A/B-тестування на сайтах з низьким трафіком.
На завершення: чи впливає A/B-тестування на SEO?
Пошукова мережа схвалює різні види тестів. Про це прямо говоритися у довідці Google: «A/B-test — дієвий спосіб переконатися, що ви робите те, що дійсно подобається вашим користувачам».
Щоб результати тестів не вплинули на рейтинг сайту, пошуковик надає декілька рекомендацій:
- Відмовтеся від приховання тестів від Googlebot. Це пряме порушення правил, яке може призвести до штрафних санкцій від Google.
- Використовуйте атрибут «canonical», якщо ви проводите A/B-тест з декількома URL-адресами. Так ви вкажете, що оригінальна URL-адреса є кращою версією.
- Використовуйте 302 редирект (тимчасовий), а не 301 (постійний), щоб перенаправити користувачів з оригінальної URL-адреси на варіацію. Це повідомляє пошуковим ботам, що зміни тимчасові.
- Після завершення тесту обов’язково видаліть всі змінні елементи, тимчасові редиректи та оновіть свій сайт.
