Для успешного развития бизнеса в сети Интернет, владельцам сайтов важны манипуляции, выполняемые посетителями на их продуктах. А точнее речь идет о конверсии сайтов.

Для отслеживания подобной информации используют специальные SEO-инструменты. Как правило, руководители крупных Интернет-ресурсов уделяют много внимания этому процессу, поскольку даже незначительные изменения на веб-ресурсе могут сильно повлиять на его конверсионные процессы.

При таком раскладе аудиторию программы следует поделить на две или более группы. Каждая из них увидит определенную страницу, или ее детали, совершенно по-разному. Одна представит начальную версию, а вторая – обновленную.

Таким образом, [highlight dark=”no”]применив статистику можно узнать, принесут пользу изменения на ресурсе или наоборот, пойдут в убыток,[/highlight] и при этом не сократят значительно целевую аудиторию при неудачном ходе событий. Такую методику называют А/В тестированием.

А/В тестирование (с английского A/B testing, bucket tests, Split URL testing) – особая форма эксперимента на веб-продукте или в мобильной программе. Его суть заключается в том, что аудитория продукта делится на несколько групп и видит разное отображение выбранной части этого продукта.

Делается это с целью проверить потенциальные возможности оптимизации ресурса в сравнении с начальной версией сайта. К примеру, данный метод можно применить для исследования влияния цветов, размеров и местоположения элементов ресурса на его конверсию.

В основном к А/В тестированию относится тестирование двух веб-составляющих на А и В страницах для того, чтобы выяснить, на какой из них будет больше переходов и кликов (CTR) в процентном соотношении. Чаще всего к таким элементам относятся логотипы, сообщения-рассылки по email, баннеры, клавиши, призывающие к действию и другие призывы к действию, служащие для поддержки диалога с пользователем.

С какой целью используется А/В тестирование?

1. Помогает определить наиболее выгодное дизайнерское оформление сайта или программы

Изменение дизайна может колебаться от минимального редизайна цвета клавиш или изображенного текста на веб-страницах до полной модернизации. Прежде чем внедрять одну либо другую версию продукта, необходимо иметь должные для этого основания, полученные по методике А/В тестирования.

Неправильно будет прекращать процесс тестирования по завершению дизайнерского оформления. По ходу обновления сайта лучше тестировать другие веб-элементы, дабы быть уверенным в том, что посетители получат самую интересную и правильно оформленную версию.

2. Способствует обнаружению «болевых точек» посетителей

Под «болевыми точками» подразумевается неправильная последовательность переходов во время оплаты, результатом которой становятся многократные отказы от приобретения товара в Интернет-магазине либо низкая заинтересованность пользователей в СМИ.

Каждый человек, который посещает сайт, преследует собственную, ранее сформулированную цель: купить продукцию, найти информацию или проконсультироваться. Вне зависимости от мотива, пользователи сталкиваются со всеобщими «болевыми точками»: отвлекающие наименования, отсутствие клавиши покупки товара в один клик, завуалированные формы, тяжелые для понимания и прочее.

[highlight dark=”no”]Сложности в получении изначально задуманного финала приводят к негативному опыту пользователя, в результате чего показатели конверсии падают.[/highlight]

Чтобы минимизировать возникновение названных выше моментов, нужно применять данные, полученные в процессе анализа поведения пользователей. В основном, это опросы на веб-ресурсах, Google Analitics, тепловые карты.

Более того, это касается продуктов любой направленности: будь то коммерческая индустрия, образовательная среда, СМИ или путешествия.

3. Определяет более полезные улучшения (по статистическим данным)

Так как А/В тестирование основывается только на данных, а не на предположениях и хорошей интуиции, с легкостью можно выбрать лучший и худший продукт. Эти выводы делаются после анализа статистических данных таких характеристик, как длительность времени, проведенного на сайте, количество запросов и выходов из корзины без покупки товара, рейтинг нажатий и тому подобное.

4. Снижает уровень показателя отказов

Чтобы оценка продуктивности работы ресурса была правильной, очень важно отслеживать показатель отказов.

Показатель отказов – это веб-аналитическое понятие, подразумевающее соотношение количества посетителей, которые покинули сайт сразу после просмотра входной страницы, или посмотревших всего одну страницу.

Выделяют большое количество причин, способствующих отказам: широкий выбор товаров, несовпадение ожиданий и реальности и т. д. Так как каждый из веб-ресурсов преследует собственный мотив и служит для разных целевых аудиторий, точного способа определить причины отказов не существует.

Один из вариантов разобраться с этим – А/В тестирование. Также можно проверить несколько возможных вариантов продукта и среди всех выбрать наиболее успешную версию. Это приведет к улучшению опыта пользователей и снизит количество отказов.

5. Помогает вносить изменения с низким риском

Используя А/В тестирование, можно постепенно получить обновленную, немного измененную веб-страницу, а не делать ее заново. Это может привести к снижению риска поставить под угрозу настоящие статистические данные конверсии.

А/В тестирование – это методика, позволяющая наиболее эффективно пользоваться ресурсами, минимально их изменяя. А это в свою очередь увеличивает рентабельность вложений.

Как удачный пример можно рассмотреть редактирование описания товара. А/В тест можно сделать, когда необходимо обновление или удаление описания. Мы не можем знать, какая реакция будет у посетителей на это. Но с помощью А/В тестирования мы получим предварительные оценки данного изменения.

Второй пример изменений с минимальным риском – внедрение новой функции. Перед тем, как вводить ее в продукт, функцию можно прогнать как А/В тест в скопированной версии веб-сайта, что поможет увидеть результат наперед. Такие действия будут очень продуктивными в случае, когда модификации влияют на информацию о клиенте или на воронку продаж.

Воронка продаж – это модель в маркетинге, суть которой заключается в описании предположений о передвижении по сайту потенциального покупателя, с момента его первого визита до осуществления покупки.

Вносить правки без тестирования – не совсем правильно. Это может пройти бесследно, а может и наоборот, привести к убытку. Осуществив тестирование, а после этого внеся необходимые изменения, есть большая вероятность получить более качественный результат.

Структурные элементы А/В тестирования

А/В тестирование проходит в 5 этапов. Рассмотрим их более детально.

1 Этап – Статистический сбор

Перед тем, как приступать к планированию А/В тестирования, следует изучить работу веб-ресурса на данный момент. Необходимо узнать количество человек, заходивших на сайт, наименование страниц, привлекающих наибольше трафика, мотивы конверсии разных страниц и прочее.

Для этого лучше всего подойдут такие количественные аналитические инструменты веб-ресурсов, как: Google Analytics, Omniture, Mixpanel. Они способны помочь в обозначении страниц с наивысшим уровнем посещаемости, страниц с максимальным количеством отказов или с наибольшими временными затратами.

К примеру, для начала берем несколько страниц, где потенциал доходов средний или где трафик каждого дня самый высокий. Кроме этого, большую пользу в данной сфере принесут тепловые карты (англ. heatmap) – инструменты, визуализирующие действия пользователей на сайте. Они помогают найти проблемные зоны веб-ресурса.

Кроме того, немного глубже раскрыть проблемы веб-продукта помогают опросы посетителей. Реализовать данный инструмент тестирования можно напрямую с командой, производимой продукт и непосредственно с самим пользователем. Еще опросы пользователей помогают найти недоработки, упущенные при тестировании общих данных.

2 Этап – Формулировка гипотезы возможных изменений

При регистрации результатов исследований и создании гипотезы на повышение конверсии, которые базируются на полученной информации, важно всегда брать во внимание бизнес-цели. Инструменты (и качественные, и количественные), используемые на данном этапе, будут полезны лишь при сборе данных о деятельности пользователей.

Чтобы каждый бит собранной информации был использован правильно, необходимо проанализировать ее, тщательно понаблюдать, а уже после нарисовать веб-ресурс с новыми данными для посетителей. Это приведет к построению гипотезы, основанной на полученных данных.

3 Этап – Создание варианта по ранее сформулированной гипотезе

Следующим этапом в процессе А/В тестирования является создание варианта, который основан на ранее сформированной гипотезе. Вариант – это новая вариация страницы, но уже с изменениями, которые нужно протестировать.

Можно выполнить тестирование нескольких модификаций с контролем, чтобы среди всех выбрать лучший. Правильнее всего будет создать версию, основой которой будет гипотеза о том, что способно функционировать, по мнению UX.

К примеру, согласно статистическим данным, высокий процент посетителей не заполняют формы. Может быть, всему виной большое количество полей? Нужны ли личные данные? Возможно, будет правильней использовать версию с сокращенным количеством необходимых для введения полей или формой, где можно оставить поля незаполненными, если они запрашивают личную информацию о человеке?

4 Этап – Непосредственно тестирование

Далее описано только А/В тестирование, но в маркетинге можно встретить несколько похожих методик: А/В тестирование, многомерное и многостраничное тестирование и Split URL-тестирование.

Рассмотрим их подробней

Многомерное тестирование (англ. multivariate testing, MVT) – методика, при которой изменяют несколько составляющих продукта и создают версии для всех существующих наборов. В данном виде тестирования можно выполнить проверку всех наборов в одном тесте.

С помощью многофакторного теста можно определить, какой из элементов веб-сайта наиболее значимый для конверсии. Так, к примеру, вам нужно выполнить тестирование двух версий снимка героя и цветового окраса клавиши СТА на ресурсе.

Используя MVT создаем комбинацию для снимка героя и комбинацию для цвета клавиши. Чтобы протестировать все версии, необходимо создавать версии всех возможных модификаций.

В стандартной схеме А/В тестирования, обе страницы расположены по одному адресу, при Split URL-тестировании, В-вариант переносят на совсем другой.

Многостраничное тестирование – исследование, в процессе которого тестируются изменения составляющих сайта на разных страницах. В классической версии берут все воронки продаж и делают их новые вариации, которые, предположительно, должны быть лучше, а после этого, они тестируются. Еще с помощью вышеназванной формы эксперимента можно проверить влияние на конверсию добавления и удаления таких составляющих, как отзывы или знаки безопасности.

Во время тестирования важно не забывать о ряде существующих факторов. Чтобы не было отклонений в статистике, посетителям нужно относиться только к единственному сегменту, без возможности осуществить любого рода влияние на другие.

Необходимо создать условия отсутствия дополнительных факторов внешнего и внутреннего воздействия (дни недели, погода, реклама, работа менеджеров call-центра, действия программистов, администрации сайта). Чтобы решить первый вопрос, необходимо выполнять замеры в сегментах параллельно, в одно и то же время. Для решения второго стоит прибегнуть к помощи фильтров Google Analytics.

Важнее всего в данном способе маркетинговых экспериментов – осознание того, что здесь не правильным будет делать поспешные выводы. Результаты способны видоизменяться ежедневно, то есть, чаще всего, в значениях подаются случайные данные. Чтобы их сравнить, нужно определить средние значения, а для этого понадобится время.

5 Этап – Анализ результатов и внедрение выигрышной версии

Хоть это и последний этап определения лучшей версии, очень важно проанализировать результаты. Так как А/В тестирование требует постоянного сбора и анализа информации, а не одноразовой акции, именно на этот шаг ложится основная задача.

После завершения теста необходимо выполнить анализ результатов, учитывая уровень достоверности, процентное увеличение, прямое и скрытое влияние на другие элементы и т. д. Рассмотрев эту информацию, если тестирование прошло успешно, можно внедрять выигрышную версию. Если не удалось получить однозначный вариант, лучше еще раз проанализировать данные и применить их в других тестах.

Таким образом

А/В тестирование – это методика, направленная на проверку и внедрение улучшенных версий на своем веб-ресурсе. Конечно, А/В тесты не всегда оказываются выигрышными, поскольку действия и желания посетителей сложно предсказать наперед. Но с их помощью можно осуществить проверку самых нестандартных гипотез и версий, без значительных потерь.