A/B тестирование: что это простыми словами

А/В-тестирование (сплит-тестирование) — это эксперимент, который помогает выявить из двух вариантов наиболее эффективный. При этом сравнивается контрольная группа элементов с тестовыми.

Например, с помощью А/В-теста сравнивают два варианта рекламных креативов или заголовков текста, чтобы понять, какой из них привлекательнее для целевой аудитории и в дальнейшем использовать его для работы. А/В-тесты помогают принимать обоснованные решения на основе данных, а не предположений. Они полезны для оптимизации маркетинга, продуктов, услуг и других аспектов бизнеса.

Интерпретация подразумевает процесс анализа данных, полученных в ходе тестирования, с целью определения, какой из вариантов работает лучше. Для этого сравнивают ключевые показатели эффективности каждой версии. KPI могут быть разными в зависимости от цели теста.

Важно помнить, что интерпретация строится на объективных данных, а не на предположениях или интуиции. Также стоит учитывать контекст и особенности целевой аудитории при принятии решений на основе итогов теста.

Существует большое число инструментов, которые используются для тестирования. Рассмотрим, некоторые из них.

Varioqub — бесплатный сервис доступный в интерфейсе Яндекс Метрики, которая используется для анализа поведения пользователей на сайте. Инструмент позволяет проводить эксперименты и сравнивать эффективность различных вариантов страниц.

Optimizely — платный инструмент для A/B-тестирования с обширным набором функций, включая возможность тестирования на мобильных устройствах и интеграции с другими платформами. Отличный вариант для крупного бизнеса.

VWO — ещё один платный инструмент, который предоставляет возможности для оптимизации конверсии и проведения сплит-тестов. На платформе доступно не только мультивариантное тестирование, но и тест определённого сегмента аудитории. Это позволяет оптимизироваться под разные сегменты аудитории и повышать общую эффективность маркетинговых усилий. Также на платформе есть генератор текстов на основе ИИ.

AB Tasty — платформа, позволяющая оптимизировать пользовательский опыт и повышать конверсии. Имеет встроенный графический редактор, с помощью которого можно создавать страницы для тестирования. Также даёт возможность перераспределять трафик на новые страницы.

Apptimize — позволяет тестировать изменения на любых платформах и отслеживать их влияние по всем каналам, включая мобильные приложения. При этом можно точно настроить сообщения, цены и дополнительные функции, чтобы у пользователя, переходящего с одной платформы на другую, была одинаковая информация.

При проведении А/В-тестов возможны следующие ошибки:

• Внесение нескольких изменений в тестовый вариант. В таком случае будет сложно оценить какой из элементов повлиял на улучшение показателей. Поэтому для каждого изменения проводится отдельное сплит-тестирование.

• Раннее завершение теста. Если период эксперимента слишком короткий, то результаты могут быть искажены из-за случайных колебаний. Но и затягивать тестирование также не стоит.

• Неверный выбор показателей для оценки результатов. Лучше выбирать метрики, влияющие на коммерческие показатели.

• Отсутствие контроля за внешними факторами. Например, на результаты влияют сезонность или изменения в алгоритмах поисковых систем. Стоит учитывать это при интерпретации результатов.

• Исключение анализа поведения пользователей. Помимо ключевых показателей, важно анализировать поведение групп при взаимодействии с каждой версией продукта или услуги. Это поможет понять, почему одна из них работает лучше.

Есть масса примеров, когда A/B-тестирование помогло брендам улучшить продукты и услуги, а также повысить результативность маркетинговых кампаний. Онлайн-магазин обуви Zappos провёл на своём сайте A/B-тест, чтобы выяснить, какой текст кнопки «Добавить в корзину» будет привлекательнее для покупателей. В результате кнопка с текстом «Купить сейчас» увеличила конверсию на 21%. А онлайн-магазин Amazon в ходе A/B-тестирований изучил, как различные алгоритмы рекомендаций влияют на продажи товаров. И выяснил, что персонализированные рекомендации повышают вероятность покупки.

Компания HubSpot прибегнула к методу, чтобы понять, как разные заголовки влияют на количество просмотров статей. И в дальнейшем использовала короткие и чёткие заголовки, поскольку они привлекают больше внимания читателей. Сервис онлайн-бронирования отелей Booking.com также опытным путём заметил, что добавление отзывов гостей и фотографий номеров увеличивает конверсию.

A/B-тестирование — эксперимент, а не доказательство выдвинутых гипотез. Тест может оказаться и неуспешным, тогда полученный опыт используется для построения последующих гипотез.