Что такое A/B тестирование
В этой статье я на пальцах расскажу, как проводят тестирование, зачем это надо и какой результат можно получить с помощью бесплатного инструмента Google Analytics.
Если вы опытный интернет-маркетолог, то вы конечно же знаете, что такое A/B тестирование. И более того, скорее всего, сами уже проводили подобные исследования. Но как если же вы только-только начинаете погружаться в этот удивительный и многогранный мир аналитики, то вы уже наверняка слышали об этом инструменте.
Сегодня я предлагаю познакомиться с ним поближе, узнать зачем и как используют подобные тесты, сколько времени нужно на подготовку, запуск и анализ результатов. Несмотря на то, что инструментов для АБ тестирования достаточно много, как платных так и бесплатных, я предпочитаю работать с инструментом от Google Analytics. Во-первых, он бесплатный, во-вторых, у него уже есть статистика по вашему сайту, и в-третьих, он покрывает 98% всех нужд.
В чем суть A/B тестирования?
Давайте рассмотрим в самых общих чертах, как работает А/Б тестирование, и почему оно так называется. Допустим, у вас есть предположение, что кнопочки социальных сетей рядом с кнопкой Купить в вашем интернет-магазине снижают конверсию. Или вам кажется, что ваш логотип слишком маленький и пользователь его не увидит. Или еще какое-то предположение. Как быть?
С одной стороны, вы можете изменить текущую страницу, и отследить изменения в поведении. Но будет ли результат репрезентативен, ведь в разные дни трафик может быть разный, или какие другие факторы изменятся. Именно в таком случае и приходит на помощь A/B тестирование.
Система (в нашем случае это Google.Analytics) распределяет трафик (равномерно или согласно нашим настройкам) между различными вариантами. Т.е. разные пользователи в одно и то же время видят разные варианты вашей страницы (вариантов не обязательно может быть два):
При этом, браузер пользователя запоминает версию нашего эксперимента, и при возвращении он будет видеть только эту версию. Так что не стоит переживать, что пользователь запутается, т.к. будет видеть постоянно разную страницу.
Если же у вас очень большой трафик, вам совсем необязательно направлять его весь. Можно использовать только часть, а остальной будет направлен на обычную страницу, без изменений.
В результате, вы сможете оценить, какая из версий ваших страниц приносит больше конверсий:
Как это все выглядит на практике
На самом деле, для запуска эксперимента по выявлению лучшего варианта страницы не нужно никаких особо сложных приготовлений. Для начала, вам нужно создать эти варианты и залить на сайт, чтоб они были доступны по прямой ссылки. При этом, другого способа попасть на эти страницы быть не должно (т.е. это страницы, на которые нельзя попасть ни с меню, ни с каталога, только по прямой ссылке). Например, вы хотите протестировать каталог site.com/catalog. Вы создаете еще одну или две страницы и называете их catalog-exp1 и catalog-exp2. При этом, сайт работает по-прежнему, и пользователи видят только страницу catalog.
Заходите в свой аккаунт Гугл Аналитикс, идете в раздел «Поведение», ссылка Эксперимент.
Важно! У вас должны быть настроены цели, по которым вы будите определять эффективность. В эксперименте доступны и общие показатели (отказы, время на сайте, просмотров на пользователя и т.д.). Но все равно оценивать (особенно для коммерческого проекта) нужно по более ощутимой цели, например, регистрация или заказ.
Итак, зашли на страницу эксперимента, нажали кнопку Новый эксперемент, придумали ему названия, выбрали % трафика, который участвует в тестировании. На втором шаге вы сперва указываете исходную страницу (наш catalog), который является базовый. И новые варианты: адреса страниц и названия. Давайте названия обдумано, не просто Вариант1, а например, для catalog-exp1 можно дать название «Большая картинка», а catalog-exp2 – Много отзывов. Главное, чтоб вам эти названия о чем-то говорили.
После этого установите код на страницах (на исходной специальный код, что выдаст система, на экспериментальных обычный) , и все. О том, какой код куда вставлять достаточно подробно расписано на самой странице Гугла, так что не переживайте, в этом нет ничего сложного.
И все, можете наблюдать за посетителями, конверсиями, и общим увеличением вашей прибыли.
Когда эксперимент считается успешно законченным?
Для того, чтоб А/Б тестирование было успешно окончено, система должна набрать достаточное количество конверсий для каждого из вариантов. Причем, этот период должен быть растянут во времени, потому что бывают и такие ситуации:
Видите, как в последний день скакнул вариант 1? Хотя это самый проигрышный вид страницы, если бы я ориентировался по двум-трем дням, в которые попал этот пик, я бы смог сделать неверный вывод.
Обычно, сроки проведения A/B тестирования – 2 -3 недели. Минимальное количество конверсий по каждой из страниц – хотя бы 30-40. В идеале – от 100.
Конечно же, это все очень индивидуально, разные товары, разный трафик, разные цели. Обычно, Google сам определяет, когда завершать эксперимент и можно ли уже определить лучший вариант. Но вы всегда можете продлить, перезапустить или изменить параметры эксперимента.
Зачем нужно проводить А/Б тестирование?
По моим примерам, вы видите незначительный выигрыш одного варианта по сравнению с другим. Но будьте осторожны с подобными выводами. Рост конверсии всего на пол процента (скажем, было 1,3% стало 1,8%), означает, что с каждой 1000 посетителей вы будите получать не 13 а 18 новых клиентов, т.е. на 5 больше. А это почти 40%!
Поэтому, если вам не нравится уровень продаж вашего сайта, задумайтесь – стоит ли увеличивать бюджет на продвижение, или может стоит поработать с сайтом, провести его юзабилити-аудит, запустить несколько A/B тестов и при тех же затратах получать больше клиентов?
Если у вас есть вопросы по А/Б тестированию или юзабилити, свяжитесь со мной через форму связи, или просто напишите на admin@marketnotes.ru
