Для арбитрана A/B тест – важный инструмент аналитики, помогающий выбрать лучший вариант из всех тестируемых. A/B-тесты используют везде, где только можно:
- заголовки
- креативы
- лендинги
- цены на товар или услугу
- целевые аудитории
- CPA-сети
- офферы
- источники трафика
В более продвинутом A/B тестировании возможны эксперименты с ценами, акциями, длительностью бесплатных периодов, навигацией, бесплатной или платной доставкой и со многим другим. Но для начала стоит тестировать те элементы, которые указаны в списке. Т.к. это, во-первых, проще, а во-вторых, это даст определённый опыт и научит лучше понимать свою аудиторию.
Если мы говорим про ваши лендинги, то тестирование помогает выбрать площадку с большим конвертом, путем смены посадочных страниц для юзеров. Страницы показываются посетителям поочередно в равных долях, и после достижения нужного числа показов по полученным данным можно делать выводы.
А/В тестирование можно назвать сплит-тестированием или сплит-тестированием URL. В классическом А/В тестировании два варианта ваших страниц находятся на одном и том же URL адресе. В случае сплит-тестирования URL, вариант B находится на отдельном URL адресе.
А/В тестирование позволит вам:
- Узнать в каждом тесте более подробно о ваших посетителях. Выявить влияние различных факторов страницы на их поведение, потребности, привычки.
- Исключить фактор риска и субъективность в принятии решений, применяя практику теста и подтверждая все гипотезы оптимизации.
- Сфокусировать рекламную кампанию на том, что работает лучше, благодаря результатам А/В тестирования.
- Понять какие элементы ваших страниц влияют на продажи, конверсии, а какие способствуют «отваливанию» лидов.
- Определить какое оптимальное количество полей необходимо для заполнения ваших формуляров.
- Решить стоить ли внедрять те или иные функции.
- Выявить какие заголовки являются более эффективными для посетителей?
- Найти слабые и сильные стороны страницы и скорректировать воронку продаж.
Для того, чтобы правильно анализировать данные, необходим обязательный минимум данных:
Собрать 1000 посетителей
Проводить тест от 1 недели
Тестировать в одинаковых условиях (время суток, дни недели и тд.)
Процесс создания A/B теста:
Почему показатель конверсии на сайте такой маленький? Почему люди уходят с сайта не сделав заказ, или уходят именно на «определенном этапе».
Для этого анализируете данные через Google Analytics или Яндекс Метрику, смотрите, как пользователь взаимодействуют с вашим сайтом. Изучаете поведение пользователей и глубину просмотра.
- Формулировка гипотез, на основе проанализированных данных
Например: «Если я подниму кнопку подписки на мой сервис в верхнюю часть сайта и выделю её на фоне всей страницы, то это будет стимулировать посетителей совершить целевое действие»
В процессе создания выбираете цель, которую будете отслеживать. Например, количество подписок на сервис, количество заполненных форм и тд. Ждете сбора «необходимого минимума» для анализа.
- Анализ полученных результатов и фомирование выводов
Если конверсия увеличилась, то ваша гипотеза оказалась верной. Значит, та кнопка с подпиской просто была слишком глубоко спрятана от пользователя и тд. После этого возвращайтесь к первому этапу. Если же A/B тестирование оказалось неудачным, и конверсия совсем не изменилась, то возможно, всё дело в неправильной гипотезе.
Делитесь результатами A/B эксперимента с коллегами, которые работают над улучшением вашего сайта. Это позволяет им лучше понять в чём проблема и как нужно действовать дальше.
Какие основные ошибки допускаются при A/B тестах?
- Проводить сплит-тестирование нерегулярно
Тестирование должно быть регулярным. Только тогда улучшение и совершенствование будут постоянными. Разовый «прогон» кампании только собьет с толку и запутает окончательно.
- Переоценивать А/В тестирование
Качество контента — важный, но не единственный фактор эффективности страницы. Улучшая текст, можно продать больше, быстрее, дороже. В то же время на эффективность влияет куча других факторов как источник трафика, его качество, дизайн сайта и наконец -– сам продукт.
В продающей странице важно все: и цвет кнопки «Купить», и шрифт, и цвет фона страницы. Просто переписав заголовки на сайте, можно добиться увеличения конверсии на 30-50%. Уменьшение длины лендинга или удаление лишних кнопок также могут дать эффект, больше ожидаемого.
- Тестировать две совершенно разные страницы
Вы можете сравнить эффективность текста, заказанного у копирайтера, и написанного с нуля самостоятельно, но это уже не А/В-тестирование. В правильном A/B тестировании страницы должны быть схожи с исходником и отличаться конкретным элементом, для того, чтобы вы могли точно понять, что именно приносит результат.
- Проводить сплит-тестирование на нерелевантных посетителях
Чтобы получить достоверные результаты нужно проводить тестирование на вашей целевой аудитории. Не стоит обращаться с этой просьбой к родственникам, знакомым и тд. Только ваша ца даст правильный фидбек по слабым и сильным сторонам целевых страниц.
Ощутимо улучшить эффективность страницы может тестирование главных ее элементов, но менять оттенок фона, замена одного слова где-то в середине текста равнозначным по смыслу — забавно, но неэффективно.
- Тестировать первую попавшуюся идею
Тестировать надо гипотезы, а не идеи. Разница в том, что гипотеза содержит точное обоснование, почему целевой параметр изменится. К качественным гипотезам приводят исследование целевой аудитории: опросы, юзер-тесты, интервью. После тестирования идей вы можете разочароваться в оптимизации и сплит-тестах.
Мы не учли еще одну ошибку при A/B тестировании – не проводить тестирование. Топовые арбитражники, крупнейшие компании на рынке и матерые маркетологи – проводят тесты, перед тем как достигнут хорошей конверсии. Так что не стоит лениться и пускать это дело на самотек. Приучите себя тестировать гипотезы и существенно повысите вероятность достигнуть успехов в интернет маркетинге!