Как проводить А/Б тестирование сайта или лендинга

A/B тест — это просто

A/B тестирование — это мощный маркетинговый инструмент для повышения эффективности работы вашего интернет-ресурса. С помощью A/B тестов повышают конверсию посадочных страниц, подбирают оптимальные заголовки объявлений в рекламных сетях, улучшают качество поиска.

Мне часто приходится сталкиваться с задачами организации A/B тестирования в различных интернет-проектах. В этой статье хочу поделиться необходимыми базовыми знаниями для проведения тестов и анализа результатов.

Зачем нужны А/B тесты?

Итак, представим ситуацию, наш проект запущен в жизнь, на нем собирается трафик, пользователи активно используют ресурс. И в один прекрасный день мы решили что-то поменять, например, разместить всплывающий виджет для удобства подписки на новости.

Наше решение — это интуитивное предположение о том, что пользователям ресурса станет проще подписываться на новые материалы, мы ожидаем повышения числа подписчиков.

Наши предположения и гипотезы строятся на основе личного опыта и наших взглядов, которые совсем не обязательно совпадают со взглядами аудитории нашего ресурса. Другими словами, наше предположение вовсе не означает, что после внесения изменений мы получим желаемый эффект. Для проверки таких гипотез мы и проводим A/B тесты.

Как проводим тесты?

Идея A/B тестирования очень проста. Пользователи ресурса случайным образом делятся на сегменты. Один из сегментов остается без изменений — это контрольный сегмент “A”, на основе данных по этому сегменту мы будем оценивать эффект от вносимых изменений. Пользователям из сегмента “B” показываем измененную версию ресурса.

Чтобы получить статистически значимый результат, очень важно исключить влияние сегментов друг на друга, т.е. пользователь должен быть отнесен строго к одному сегменту. Это можно сделать, например, записав метку сегмента в cookies браузера.

Для снижения влияния внешних факторов, таких как рекламные кампании, день недели, погода или сезонность, замеры в сегментах важно делать параллельно, т.е. в один и тот же период времени.

Кроме того, очень важно исключить и внутренние факторы, которые также могут существенно исказить результаты теста. Таким факторами могут быть действия операторов call-центра, служба поддержки, работа редакции, разработчики или администраторы ресурса. В Google Analytics для этого можно воспользоваться фильтрами.

Число пользователей в сегментах не всегда удается сделать равным, в связи с этим метрики, как правило, выбираются относительные, т.е. без привязки к абсолютным значениям аудитории в сегменте. Нормирование осуществляется либо на число посетителей, либо на число просмотров страниц. Например, такими метриками могут быть средний чек или CTR ссылки.

Одной из причин делить аудиторию непропорционально может быть существенное изменение в интерфейсе. Например, полное обновление устаревшего дизайна сайта, изменение системы навигации или добавление всплывающей формы для сбора контактной информации. Такие изменения могут привести как к положительным, так и к отрицательным эффектам в работе ресурса.

Если есть опасение, что изменение может иметь сильное негативное влияние, например, привести к резкому оттоку аудитории, то, на первом этапе, имеет смысл тестовый сегмент делать не очень большим. В случае отсутствия негативного эффекта, размер тестового сегмента можно постепенно увеличить.

Что улучшаем?

Если вы собираетесь провести A/B тестирование на своем ресурсе, то наверняка у вашего проекта уже сформированы основные показатели, которые необходимо улучшить. Если таких показателей еще нет, тогда самое время о них задуматься.

Показатели прежде всего определяются целями проекта. Ниже приведу несколько популярных метрик, которые используются в интернет-проектах.

Конверсия

Конверсия вычисляется как доля от общего числа посетителей, совершивших какое-либо действие. Действием может быть заполнение формы на посадочной странице, совершение покупки в интернет-магазине, регистрация, подписка на новости, клик на ссылку или блок.

Экономические метрики

Как правило, эти метрики применимы для интернет-магазинов: величина среднего чека, объем выручки, отнесенный на число посетителей интернет-магазина.

Поведенческие факторы

К поведенческим факторам относят оценку заинтересованности посетителей в ресурсе. Ключевыми метриками являются: глубина просмотра страниц — число просмотренных страниц, отнесенное к числу посетителей на сайте, средняя продолжительность сессии, показатель отказов — доля пользователей, покинувших сайт сразу после первого захода, коэффициент удержания (можно считать, как 1 минус % новых пользователей).

Одного показателя не всегда достаточно для оценки эффекта от вносимых изменений. Например, после изменений на сайте интернет-магазина средний чек может уменьшиться, но общая выручка вырасти за счет повышения конверсии посетителя в покупателя. В связи с этим, важно контролировать несколько ключевых показателей.

Анализ результатов

Отлично, ключевые показатели определены, тест запущен и мы получили первые данные. В этот момент, особенно если данные соответствуют нашим ожиданиям, возникает соблазн сделать поспешные выводы о результатах тестирования.

Читайте также:
Методы стимулирования сбыта товара: виды, примеры и анализ

Торопиться не стоит, значения наших ключевых показателей могут меняться день ото дня — это значит, что мы имеем дело со случайными величинами. Для сравнения случайных величин оценивают средние значения, а для оценки среднего значения требуется некоторое время, чтобы накопить историю.

Эффект от внесения изменения определяют как разность между средними значениями ключевого показателя в сегментах. Тут возникает следующий вопрос, насколько мы уверены в достоверности полученного результата? Если мы еще раз проведем тест, то какова вероятность того, что мы сможем повторить результат?

Ниже на картинках приведены примеры распределения значений показателя в сегментах.


Графики распределения характеризуют частоту появления того или иного значения случайной величины в выборке. В данном случае все значения распределены вокруг среднего.

На обеих картинках средние значения показателя в соответствующих сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений.

Данный пример хорошо иллюстрирует, что разности средних значений недостаточно для того, чтобы считать результат достоверным, необходимо также оценить площадь пересечения распределений.

Чем меньше пересечение, тем с большей уверенностью мы можем сказать, что эффект действительно значим. Эта “уверенность” в статистике называется значимостью результата.

Как правило, для принятия положительного решения об эффективности изменений уровень значимости выбирают равным 90%, 95% или 99%. Пересечение распределений при этом равно соответственно 10%, 5% или 1%. При невысоком уровне значимости существует опасность сделать ошибочные выводы об эффекте, полученном в результате изменения.

Несмотря на важность этой характеристики, в отчетах по A/B тестам, к сожалению, часто забывают указать уровень значимости, при котором был получен результат.

Кстати, на практике примерно 8 из 10 A/B тестов не являются статистически значимыми.

Стоит отметить, что чем больше объем трафика в сегментах, тем меньше разброс среднесуточных значений показателя. При небольшом трафике из-за большего разброса значений случайной величины потребуется больше времени для проведения эксперимента, но в любом случае это лучше, чем вовсе не проводить эксперимент.

Оценить значимость результатов

Для сравнения случайных величин математики придумали целый раздел под названием проверка статистических гипотез. Гипотез всего две: “нулевая” и “альтернативная”. Нулевая гипотеза предполагает, что разница между средними значениями показателя в сегментах незначительна. Альтернативная гипотеза предполагает наличие существенной разницы между средними значениями показателя в сегментах.

Для проверки гипотез существует несколько статистических тестов. Тесты зависят от характера измеряемого показателя. В общем случае, если мы считаем среднесуточные значения, можно воспользоваться тестом Стьюдента. Этот тест хорошо зарекомендовал себя для небольших объемов данных, т.к. учитывает размер выборки при оценке значимости.

В качестве примера приведу сравнение средней длительности сессии в сегментах на одном из ресурсов, для которых я проводил эксперимент: studentttest.xls.

Тест Стьюдента — универсален, его можно применять как для измерений конверсии, так и для таких количественных показателей как средний чек, средняя глубина просмотра или время, проведенное пользователем на сайте.

В случае, если вы измеряете только конверсию, то вы имеете дело с бинарной слуайной величиной, которая принимает только два значения: посетитель “сконвертировался” и “не сконвертировался”. Для оценки статистической значимости в этом случае можно воспользоваться он-лайн калькулятором.

Инструменты

Для организации теста необходим инструмент, позволяющий разметить аудиторию по сегментам и посчитать значения ключевых показателей отдельно в каждом сегменте.

Если ваши ресурсы позволяют, то такой инструмент можно реализовать самостоятельно на основе анализа логов действий пользователей. Если ресурсы ограничены, то стоит воспользоваться сторонним инструментом. Например, в Google Analytics есть возможность задавать пользовательские сегменты.

Существует ряд сервисов, которые позволяют полностью автоматизировать процесс тестирования, например, тотже Google Analytics Experiements, примеры других сервисов можно найти в обзоре.

А/б тестирование сайта или лендинга — практическое руководство

Примеры а/б тестов

Как настроить Google Optimize

В качестве основного инструмента мы рассматриваем Google Optimize, потому что это просто, удобно и бесплатно. Сервис работает в связке с Google Analytics, которым вы и так регулярно пользуетесь, ведь правда?

Перейдите на optimize.google.com и нажмите Создать аккаунт.

— Название эксперимента;
— Адрес страницы, которую будем сравнивать с другими в A/B-тестировании;
— Тип проекта. Выберите Эксперимент с переадресацией.

Нажмите Создать.

В эксперименте с переадресацией вы протестируете два и более разных страниц сайта. Их можно гибко настроить с помощью редактора и настроек Тильды.

Читайте также:
Как собрать базу email адресов для рассылки и email-маркетинга

Если выбрать способ «А/B-тестирование», то в эксперименте будет участвовать только одна страница. К ней вы можете добавить варианты, внести в них изменения через внутренний редактор Google. Редактор сильно ограничен в количестве функций, вы сможете изменить только базовые CSS-свойства элементов на странице.

В Google Optimize нажмите Добавить вариант и заполните эти поля для каждой новой страницы:

— Название. Рекомендуем упоминать отличия между страницами — например, Лендинг с красной кнопкой и Лендинг с синей кнопкой;
— Результат переадресации. Укажите URL нужного варианта;
— Final URL — адрес страницы редиректа;
— Original URL — адрес страницы, на которую изначально пойдет трафик.

После установки целей проведите диагностику работы, нажав на ссылку «Выполнить диагностику». Вам может понадобиться расширение Google Optimize, которое система предложит установить.

Если вы правильно установили код и опубликовали все нужные страницы, то система сообщит об успехе.

При переходе на страницу с тестом ваши пользователи могут увидеть перед редиректом оригинальную версию страницы — этот эффект называют мерцанием. Это связано с тем, что страница грузится одновременно с началом работы кода Google Optimize.

У Google Optimize для этого случая есть код, который скрывает страницу до начала работы тестирования. В нем нужно заменить GTM-XXXXXX на идентификатор контейнера оптимизации. Этот идентификатор можно найти на главной странице Google Optimize.

10 этапов успешного а/б тестирования

Сформулируйте гипотезу. Гипотеза — это ваш фундамент. Просто сравнивать два варианта любопытно, но бессмысленно. Нужна четкая формулировка проблемы, а потом вероятного решения. Например: Количество регистраций можно увеличить, если добавить в заголовок слово «бесплатный». Это предположение может быть и правильным, и ошибочным — определит a/b тестирование.

В идеале гипотеза появляется в результате исследования: поговорите с клиентами — за что они любят ваш продукт, какую проблему он решает, проведите анализ запросов в службу поддержки: найдите болевые точки, посмотрите статистку: у каких страниц высокий процент выходов или аномально низкая конверсия, воспользуйтесь чудесным вебвизором — что люди вообще делают на вашем сайте, как они себя ведут.

Определитесь с целевым показателем — что в итоге будет критерием: показатель отказов (сколько человек зашли на страницу и тут же закрыли), время, проведенное на сайте, количество заявок или регистраций, количество покупок или средний чек.

Тут мы возвращаемся к началу: какую проблему нужно решить. Например, вы продаете онлайн-курс по основам правильного питания. Вы хотите увеличить продажи одной из трех программ и выделяете ее цветом.

Тогда при сравнении двух страниц критерием будут продажи именно этой программы. Неважно сколько времени посетители провели на странице, сколько из них отправило заявку, сколько купили другие программы или как изменилась выручка. Нет, нас интересует именно изменение продаж данного варианта.

Убедитесь, что у вас настроена статистика, которая это зафиксирует.

Определите выборку — заранее посчитайте сколько человек должны пройти через ваши страницы, чтобы результаты a/b тестирования были статистически значимы (то есть они не могли возникнуть случайно), и вы могли бы им доверять. Это число зависит от того, насколько сильные изменения вы ожидаете увидеть.

Посчитать количество посетителей можно с помощью онлайн-калькулятора, например: tools.driveback.ru

Если исходная конверсия была 10%, а минимальный видимый эффект 10%, то есть ожидается, что конверсия вырастет до 11% (10+10*0,10), то минимальное количество посетителей для теста должно быть 14400 человек (на каждой странице). Это число вам нужно для ориентира — когда можно будет остановить тест.

После того, как тест будет закончен, нужно будет проверить значимость результатов:

Если при той же выборке на одной странице, например, зарегистировалось 1000 человек, а на другой 1100, то можно утверждать, что вторая страница действительно имеет более высокую конверсию и результат повторится с высокой вероятностью.

Подумайте будете ли вы показывать экспериментальную страницу всем посетителям или только части. Если показывать всем, то необходимое количество людей наберется быстрее. С другой стороны, если гипотеза окажется неверной, и новая страница будет иметь более низкую конверсию, будут потери.

Также обратите внимание на состав: новые посетители или постоянные. Есть вероятность, что среди постоянных посетителей эксперимент будет не чистый: когда люди уже привыкли к одному интерфейсу, то их реакция на изменения будет не такой, как у тех, кто видит его впервые.

Определите продолжительность a/b тестирования. Минимальное время — неделя, даже если вы набрали статистически значимое количество посетителей за полдня. Это связано с тем, что в разные дни недели поведение может очень сильно различаться.

Читайте также:
Что такое семантическое ядро, как его собрать и для чего это нужно

Если целевой показатель у вас покупка, и вы знаете, что обычно люди совершают ее не сразу, а через 10 дней, то нужно учитывать и это. В среднем рекомендуемое время тестирования 10-14 дней. В Google Experiments минимальное время тестирования по умолчанию — 14 дней. Определившись со временем, никогда не останавливайте тест раньше, даже если на протяжении первых нескольких дней один вариант уверенно лидирует. Для достоверных результатов нужно время.

Проверьте однородность аудитории. После запуска теста поток посетителей будет распределяться 50/50 и важно, чтобы эти две части были максимально однородными и похожими. То есть на конечный результат должен влиять только ваш эксперимент.

Чтобы проверить однородность, нужно сначала провести а/а тестирование — поделить трафик, но показывать абсолютно одинаковые страницы. Если конверсия одной и той же страницы будет отличаться, значит поток посетителей неоднородный и а/б тестирование делать бессмысленно.

Примеры а/б тестов

Результаты а/б тестирования невозможно тиражировать. Каким бы ни был успешным кейс, воспроизводить его в других условиях не имеет смысла. Тестирование все равно придется проводить свое, исходя из той проблемы, которую вы хотите решить, того исследования, которое вы провели и той гипотезы, которую вы сформулировали.

Но посмотреть примеры a/b тестирований полезно: поискать идеи и проверить интуицию, а заодно убедиться, что результаты могут быть абсолютно непредсказуемыми.

Visual Website Optimizer рассказывает как компания Server Density протестировала изменения цен и увеличила доход на 114%.

Server Density представляет услуги мониторинга серверов. Они решили изменить цены таким образом, чтобы увеличить общую выручку.

Гипотезы было две:

  1. Повышение цены сократит количество бесплатных регистраций
  2. Повышение цены увеличит выручку, несмотря на то, что регистраций станет меньше.

На сайте отслеживались и тестировались две цели:

  1. Бесплатная регистрация
  2. Покупка плана (upgrade)

Исходная страница выглядела так:

Цена на ней менялась, в зависимости от количества серверов и сайтов, которые нужно было мониторить. Было логично, что чем больше объектов обслуживалось, тем выше была общая стоимость.

Несмотря на то, что большинству клиентов требовалось обслуживание в среднем 7 серверов, им показывалась цена обслуживания одного сервера — $11+$2, в надежде, что небольшое число привлечет внимание и это увеличит базу клиентов.

Большинство клиентов жаловалось, что цена слишком высокая.

Несмотря на эти жалобы, Server Density решили протестировать новый пакет, где цена стартовала с $99.

Тут можно заметить, что 10 серверов и 10 сайтов по старым ценам стоили бы $130 в месяц, то есть они на самом деле снизили цену, но увеличили среднюю стоимость заказа.

Результат:

Бесплатные регистрации:
Исходная страница — 1950 посетителей, 135 регистраций, 6.92% конверсия
Тестируемая страница — 1925 посетителей, 100 регистраций, 5.19% конверсия
Результат: конверсия бесплатных регистраций уменьшились на 24.96%

Покупки плана:
Исходная страница — 1950 посетителей, 20 покупок, средний чек $19.70, общая выручка US$394
Тестируемая страница — 1925 посетителей, 15 покупок, средний чек $55.53, общая выручка $833
Результат: 114% увеличение общего дохода.

Ключевые находки теста:
— Цены — важный показатель правильности ваших рассуждений и чтобы в этом убедиться, нужно проводить тестирование на реальных данных.
— Большинству клиентов важнее какую ценность они получают, приобретая продукт, чем то, во сколько вам обходится его обслуживание.
— Вам следует устанавливать цены, исходя из того, какую пользу принесет продукт клиенту, а не какая у него себестоимость или какую прибыль вы хотите получить.
— Тестируйте постоянно — никогда точно не знаешь, где спрятались деньги.

© Обухов Н.В., 2015-2021 Все права защищены. Перепечатка и цитирование материалов запрещены.

А/В-тестирование лендингов

Случается, что с лендинга нет продаж. Маркетолог обвиняет копирайтера с непродающим текстом, копирайтер — дизайнера с неудобной навигацией, дизайнер — маркетолога с некачественным трафиком, а заказчик — всех. Чтобы исправить ситуацию, хорошо бы провести А/В-тестирование. Оно бесстрастно покажет, в чем проблема.

Что такое А/В-тестирование лендинга

При А/В-тестировании последовательно изменяют элементы, чтобы найти вариант с наибольшей конверсией целевого действия. Так тестируют не только лендинги: этот способ применяют в интернет-магазинах, контентных продуктах, email-рассылках.

В А/В-тестировании пользователю показывают один из двух вариантов: А или В. Например, лид-форму с призывом «купить» или лид-форму с призывом «заказать». Если трафик высокий, целесообразнее разделить его весь 50/50 и показывать половинам разные варианты. Если низкий, то каждый вариант показывают неделю или дольше, а затем анализируют результаты. Если одновременно тестируется изменение нескольких элементов, такое тестирование называется многовариантным, или MVT.

Читайте также:
Увеличение оптовых продаж - рабочие способы в торговле

Суть А/В тестирования

На лендингах обычно тестируют пять элементов: заголовок, оффер, изображение, расстановку блоков и СТА — призыв к действию. Изменяют текст, шрифт, дизайн, цветовое решение, расположение на странице.

Как провести А/В-тестирование

Правила. Чтобы тестирование прошло корректно, соблюдайте правила:

  1. Сплит тестирование лендингов проводится не просто так, а чтобы подтвердить гипотезу.
  2. Во время теста нельзя менять источники трафика и стоимость рекламы — все исходные данные и условия должны сохраняться.
  3. В рамках одного теста испытывается один элемент.
  4. Начинают с глобальных элементов, а изменение незначительных деталей оставляют на потом.

Гипотезы. Сначала выдвигаются гипотезы, которые отвечают на вопросы «Почему нет продаж?», «Почему низкая конверсия?» или «Почему пользователи уходят с первого экрана?». Для этого лендинг исследуют с помощью систем аналитики «Яндекс.Метрика», Google Analytics или других. Нас интересуют карты ссылок, кликов, доскроллов, вебвизор и подобные инструменты — те, которые демонстрируют поведение пользователей на лендинге.

Допустим, мы видим, что они покидают посадочную страницу на втором экране. Выдвигаем гипотезу, что там написан некорректный или отталкивающий текст. Или видим, что пользователи бросают заполнять форму заказа на середине. Возможно, в ней слишком много полей. Если замечаем, что уходят на экране с фотогалереей, — значит, она неудобная, долго грузится или там размещены неинтересные снимки. В любом случае основная задача сплит тестирования лендингов — это найти место выхода и понять, что не так.

Недостатки многих лендингов совпадают, поэтому сначала проверьте, нет ли на странице типовой проблемы:

1. Пользователь не видит кнопку.

Первый экран сайта компании по продаже окон: кнопки рядом с оффером нет. Она спрятана вверху и не выделена цветом

2. Размытый оффер.

Первый экран а б тестирования лендинга агентства по продаже недвижимости за рубежом — нет четкого оффера и призыва к действию

Первый экран лендинга психологического центра — только из остальных экранов, понятно, чем занимается компания

3. Нечитаемый текст.

Первый экран лендинга по продаже валенок — белый цвет на фотографии не читается

4. Изображение не привлекает.

Первый экран лендинга косметологической клиники — неудачное блеклое изображение

5. Сложный заголовок.

Первый экран лендинга онлайн-курса — заголовок и подзаголовок поменяли местами. Приходится читать несколько раз, чтобы понять смысл

6. Длинная лид-форма.

Заявка на а б тестировании лендинга по строительству домов. Просят слишком много информации для первого контакта

7. Несогласованность призывов.

Первый экран SEO-агентства: заголовок предлагает «продвинуть сайт», а кнопка «хочу аудит»

8. Отсутствие бонусов за контакты.

Лид-форма, чтобы заказать планирование отдыха за рубежом

9. Слабый текст.

Экран «О нас» лендинга Academy of Chance — много информации о команде, но не понятно, чем они полезны клиентам

10. Высокая цена.

Алгоритм проведения. Когда сформулировали гипотезу, готовим макет изменений на лендинге. Допустим, мы предположили, что посетителям непонятен оффер. Был такой — «Недвижимость в Греции без рисков», переформулировали — «Подберем для вас недвижимость в Греции и проверим чистоту сделки». Подготовим копию с изменениями или добавим их в визуальный редактор сервиса тестирования.

Запускаем сплит тестирование лендингов и собираем статистику с помощью сервисов аналитики или тестирования. Чтобы результат был статистически значимым, необходимо правильно рассчитать выборку. Для этого подойдет калькулятор достоверности A/B-тестирования. Выберите целевое действие и укажите текущую и желаемую конверсию. Калькулятор рассчитает объем трафика для теста. Например, тест следует провести на 6000 пользователей, чтобы понять, повысит ли альтернативный вариант конверсию в заказы с 2 до 3 %.

Вместо объема трафика можно посчитать длительность тестирования. Для этого воспользуйтесь А/В-калькулятором от VWO. Укажите текущую и желаемую конверсию, среднее количество посетителей в день. Например, понадобится 17 дней для теста, если хотите повысить конверсию с 2 до 30 % на лендинге с посещаемостью 1000 человек в день. После этого срока вы увидите, помогает новый вариант страницы или нет.

Сервисы. А/В-тестирование лендинга проводят с помощью встроенных тестов в конструкторах лендингов или с использованием сторонних сервисов. Готовый скрипт есть в каждом конструкторе лендингов: LPMotor, LPGenerator, Tilda и других. Чтобы начать тесты, достаточно загрузить варианты. Лендинг должен быть сделан на том же конструкторе.

Читайте также:
Как делать вирусную рекламу - пошаговая инструкция с примерами

Из бесплатных сервисов можно выделить три: Optimizely.com, Realroi.ru и Google Analytics. Сервис Optimizely — наиболее продвинутый. Он позволяет тестировать мобильную версию, настраивать таргетинг по 15 параметрам, анализировать клики, тепловые карты и сегментировать результаты. Бесплатная версия доступна для одного лендинга.

Realroi — простой русскоязычный сервис, можно подключить к «Яндекс.Метрике». Но настройки тестирования в визуальном редакторе ограничены. В Google есть два сервиса для тестирования: Content Experiment и Optimize. Для первого надо уметь кодить, второй больше подойдет обычным пользователям.

Типовые ошибки. Проводя сплит тестирование лендингов, проверяйте два условия: участвует ли вся аудитория лендинга и поделена ли она ровно пополам. Если часть аудитории не видит альтернативный вариант, результаты будут ошибочными. Также варианты нельзя показывать посетителям неравномерно: для 70 % — А, а для 30 % — В. При последовательном тестировании следите, чтобы каждая версия страницы демонстрировалась одинаковое время. Если вариант А показывают две недели, то и В нужно крутить 14 дней.

Как проанализировать А/В-тестирование

Оценить значимость. Воспользуйтесь калькулятором достоверности, чтобы оценить результаты. Введите количество посетителей и конверсий обоих вариантов. Если показатель P-Value от 0 до 1, результаты теста пригодны для дальнейшего анализа. Если нет, то следует продолжить тесты или провести их заново. Возможно, стоит увеличить длительность тестирования, чтобы в выборку попало больше пользователей.

Посчитать конверсию. Этот способ подойдет для линейных предложений: один лендинг — один товар, который посетитель заказывает в одном экземпляре. Посчитать конверсию можно для любых простых целевых действий. Вместо заказов можно считать клики или подписки.

17 сервисов для A/B-тестирования лендинга

Автор-фрилансер Дарья Сопина собрала подборку сервисов для A/B-тестирования лендинга, рассказала об их возможностях и расценках.

Новый СТА (призыв к действию), дизайн, расположение блоков или другие изменения на лендинге нужно тестировать. Когда вы получите количественные показатели эффективности двух вариантов страниц, сможете сравнить, какие компоненты повышают конверсию. Чтобы получить количественные показатели эффективности, используют А/Б-тестирование.

Расскажу о самых известных сервисах: как в них можно тестировать страницы и какие дополнительные возможности есть.

Landing page

  • Научитесь создавать посадочные страницы и отслеживать их эффективность, используя современные инструменты и платформы
  • Программа разработана в партнерстве с сервисом Tilda Publishing

ChangeAgain

Сервис интегрируется с Google Analytics в один клик. Результаты теста отображаются и в самом сервисе, и в Google Analytics.

Возможности. Есть визуальный редактор для тестирования. Навыки программирования не нужны, можно просто изменить текст кнопок, призывы к действию, фоновое изображение и другие элементы лендинга.

Автоматически распределяет весь получаемый трафик между всеми вариациями сайта. Можно тестировать сколько угодно версий.

Полностью интегрируется с Google Analytics. Не нужно создавать новые цели, все созданные ранее учитываются при тестировании. Можно сделать глубокий анализ трафика, настроить таргетинг по местоположению и типу устройств.

Стоимость. Минимальная цена тарифа — $14 в месяц, максимальная обсуждается индивидуально. Для всех тарифов доступна пробная версия — 2 недели бесплатного использования.

Unbounce

Сервис анализирует лендинг, готовит отчет по 9 показателям эффективности. Помогает настроить всплывающие окна. В конструкторе можно создать целевые страницы под каждый запрос пользователя.

Возможности. Позволяет продублировать существующую страницу одним щелчком мыши, внести изменения в визуальном редакторе.

Разделяет трафик в соотношении 50/50 между двумя версиями сайта. Протестировать несколько версий нельзя.

Стоимость. Минимальная цена — $79 в месяц при оплате на год. Есть 14-дневная пробная версия для всех тарифов.

Инструмент проводит оптимизацию конверсии: собирает метрики с разных источников, позволяет отслеживать действия посетителей, помогает разработать персонализированный контент. Можно поставить задачи по конверсиям и следить за их выполнением.

Возможности. Может проводить не только A/B-тестирование, но и многовариантное тестирование, URL-тестирование.

Позволяет вносить любые изменения на сайт в визуальном редакторе без знания кода. Сам сервис легко настроить, просто скопировав готовый фрагмент кода на сайт.

Строит отчеты в режиме реального времени. Показывает, что работает, а какие изменения лучше откатить.

Показывает точки активности на лендинге — места, где кликают или задерживаются посетители. Строит карту кликов, почти как в Яндекс.Метрике.

Стоимость. Тариф GROWTH стоит $349 в месяц, цену остальных нужно обсуждать с представителями сервиса. Есть пробный период на 30 дней.

Convert

Инструмент интегрируется со множеством различных сервисов — Clicktale, ContentSquare, Drupal и другими. С помощью таких интеграций можно расширить возможности, например, построить тепловые карты, отследить поставленные цели, создать пользовательские формы.

Возможности. Проводит A/B-тестирование, сплит-тестирование, многовариантное тестирование. Может тестировать связанные изменения на нескольких страницах, чтобы найти лучший вариант для всей воронки.

Читайте также:
Эффективная реклама салона красоты, парикмахерской и маникюра

Предоставляет визуальный редактор WYSIWYG. Можно вносить любые изменения на лендинге или сайте без знания кода.

Строит отчеты, учитывает CTR, AOV, RPV, ROI и другие метрики. Можно автоматически остановить тест, когда метрика достигнет установленного показателя.

Позволяет сегментировать пользователей по источникам, географическому положению и другим параметрам.

Ведет журнал изменений, охватывающий все проекты в учетной записи. Его можно использовать как контрольный журнал при проверке эффективности изменений на сайте.

Стоимость. Минимальная цена — $599 в месяц при оплате на год вперед. Есть бесплатная пробная версия на 15 дней.

Clickthroo

Сервис обнаруживает мошеннические клики, полученные с разных каналов трафика. Предоставляет конструктор сайтов, в котором можно разработать целевую страницу с нуля или по шаблонам.

Возможности. Предоставляет визуальный редактор для изменения лендинга без вмешательства в код. Можно создать дизайн с нуля или использовать шаблон. Использовать свой лендинг сложнее, но тоже можно.

Позволяет настроить рекламную кампанию из личного кабинета. Доступен выбор настроек, валюты отчетности, источников трафика и других параметров.

Проводит сплит- и A/B-тестирование, в том числе с сегментацией трафика. Можно сегментировать посетителей по устройству, браузеру, местоположению, ключевому слову и множеству других параметров.

Строит отчеты по разным показателям — по отправке форм, кликам, конверсиям. Может разделять отчеты по времени суток, ключевым словам, источникам и другим характеристикам трафика.

Предлагает динамический контент и интеграцию со сторонними сервисами.

Стоимость. Есть 5 тарифов, начальный стоит $95 в месяц. Доступна демоверсия на 14 дней.

Ion interactive

Помогает создавать лендинги и другие целевые страницы по шаблонам. Команда сервиса может взять на себя продвижение продукта в интернете: будет следовать плану, тестировать и запускать контент, готовить отчеты.

Возможности. Предлагает быстрое A/B-тестирование лендингов в три клика мышкой, без знаний кода.

Позволяет сегментировать трафик, выбирать его источники.

Строит отчеты по конверсиям — можно посмотреть, какой источник сработал лучше всего, почему пользователи сделали целевые действия.

Стоимость. Цену нужно обговаривать индивидуально с представителями сервиса. Можно выбрать три тарифных плана.

AB tasty

Интегрируется со сторонними площадками и CMS: WordPress, Google Analytics, PrestaShop, Drupal и другие.

Возможности. Предлагает A/B-тестирование лендингов и посадочных страниц, сплит- и многовариантное тестирование, тест воронки со связанными изменениями на нескольких страницах.

Позволяет вносить изменения на готовых страницах в визуальном редакторе. Также в нем можно создать новые лендинги.

Сегментирует трафик по местоположению, URL, устройствам и другим параметрам. Можно подключить свою платформу управления данными, чтобы настроить тонкую сегментацию.

Отображает текущую ситуацию в режиме реального времени. Строит отчеты, в том числе с использованием заданных вами метрик.

Стоимость. Цену нужно обсуждать индивидуально. Можно запросить демонстрацию продукта — вам покажут, как работает сервис.

Lander

Инструмент создает целевые страницы на Facebook. Предоставляет визуальный редактор для разработки лендингов. Есть шаблоны для разных категорий бизнеса. Есть множество других инструментов: автозаполнение форм, приветственные письма, аналитику, обратный отсчет времени на страницах и так далее.

Возможности. Позволяет внедрить динамический контент — замену контента на странице в зависимости от объявления, по которому перешел пользователь.

Предоставляет визуальный редактор, в котором можно легко поменять текст, фон, цвет кнопок и другие элементы.

Стоимость. От $49 в месяц. При оплате на год — $16 за месяц. Предусмотрена демоверсия на 14 дней.

Optimizely

Позволяет оптимизировать и автоматизировать весь процесс взаимодействия с пользователями, например, подключать онлайн-чаты и формы оплаты прямо на лендинге.

Возможности. Предоставляет визуальный редактор для изменений на лендинге. Вместе с тем можно работать с API.

Сегментирует трафик по cookie-файлам, устройствам, геолокации, браузерам и другим параметрам. Также можно разделять трафик по рекламным кампаниям, запущенным ранее.

Позволяет создавать динамический контент на основе сегментации трафика.

Стоимость. Отправьте запрос на сайте, чтобы узнать цену. Ее рассчитывают индивидуально для каждого тарифа.

Помимо A/B-тестирования с помощью инструмента «Эксперименты», Google Analytics предлагает подробную аналитику поведения пользователей на сайте. Формирует подробные отчеты, может интегрироваться с CRM, автоматически определяет, какие пользователи могут быть выгоднее всего.

Возможности. Проводит стандартное A/B-тестирование лендинга, распределяя трафик поровну между двумя версиями целевой страницы. Строит отчет, показывает, какая версия сработала лучше.

Стоимость. Система бесплатна. Есть платная версия, «Google Analytics Премиум». Ее стоимость уточняйте в отделе продаж Google.

LPGenerator

В сервисе можно создавать лендинги в простом визуальном редакторе — с нуля или на основе шаблонов. Помогает снизить стоимость лида, предоставляет свой UTM-конструктор, формирует отчетность, аналитику для определения ROI, предлагает другие инструменты.

Читайте также:
Реклама интернет-магазина или как раскрутить интернет-магазин

Возможности. Удобный сервис A/B-тестирования лендинга: распределяет трафик поровну, строит отчеты по конверсии.

Можно заказать повышение конверсии целевой страницы. Тогда специалисты сервиса будут сами собирать данные, проверять гипотезы, тестировать изменения и отчитываться о результатах.

Стоимость. Цена на базовый тариф — 799 ₽ в месяц. Если оплатить на год, получите скидку 30%. Можно бесплатно тестировать сервис в течение недели.

Real ROI

Сервис создан только для A/B-тестирования лендингов.

Возможности. Предоставляет визуальный редактор, в котором можно изменить все. Создать новую целевую страницу нельзя, можно работать только с существующей.

Позволяет добавить множество вариантов заголовка, формы, картинки и так далее для тестирования.

Строит отчет по конверсии. Разделяет трафик и показывает, какое изменение сработало лучше всего.

Стоимость. Регистрация в сервисе бесплатная.

Flexbe

Предназначен для создания сайтов и лендингов в визуальном конструкторе. Предоставляет шаблоны, домен в подарок, почту. Интегрируется с CRM-системами, сервисами для приема платежей, email-рассылок, аналитики.

Возможности. Проводит простое тестирование лендинга. Позволяет создать его с нуля в конструкторе. Загрузка уже существующего сайта не предусмотрена.

Стоимость. Цена начинается от 750 ₽ за базовый тариф. Если оплатите на год вперед, получите скидку 30%. Есть 14-дневный пробный период.

Maximizely

Сервис создан только для A/B тестирования лендингов и сайтов.

Возможности. Визуальный редактор для тех, кто не хочет разбираться с кодом. Также есть редакторы CSS и JavaScript.

Позволяет сегментировать трафик по десяткам параметров. Потом формирует отчеты по каждому сегменту.

Предлагает не только простое, но и мультивариантное, A/B/N-тестирование.

Стоимость. Цена на минимальный тариф — $19 в месяц. Есть двухнедельный бесплатный тестовый период.

Monetate

Сервис предлагает персонализацию, автоматизацию работы с клиентами. Анализирует поведение пользователей на сайте и строит отчеты.

Возможности. Предлагает простое A/B-, многовариантное тестирование, динамический контент для разных групп посетителей.

Сегментирует трафик по более, чем 200 параметрам. В их числе местоположение, прогноз погоды, используемое устройство, предыдущая история покупок и так далее.

Автоматически распределяет трафик между разными версиями, если вы тестируете динамический контент.

Стоимость. Чтобы узнать о стоимости, закажите демонстрацию продукта. Цену обсуждают индивидуально.

Hubspot

Предлагает комплексное сопровождение бизнеса, предоставляет CRM-систему и другие инструменты для продаж в онлайне. Например, помогает создать сервисный центр, формирует отчеты о клиентах, анализирует поведение пользователей сайта.

Возможности. Предоставляет визуальный редактор, в котором можно создавать новые и редактировать существующие лендинги.

Позволяет создать динамический контент для разных сегментов посетителей. Доступна сегментация по местоположению, стадии покупки, используемому устройству и другим параметрам.

Формирует отчеты, в которых сразу показывает лучшие варианты текста, заголовка, изображения.

Может тестировать письма в email-рассылках.

Стоимость. Сама CRM-система бесплатна, в ней можно использовать A/B тестирование. Также можно подключить центр продаж или маркетинга по цене от $50 в месяц.

Kameleoon

Помогает персонализировать контент для разных групп целевой аудитории.

А/Б тест

А/Б тестирование — это вариант маркетингового исследования, цель которого сравнить две версии рекламного объявления, лендинга, элемента сайта, которые отличаются одним параметром. А/Б тест определяет, какой вариант больше привлекает целевую аудиторию, приносит наибольшую конверсию.

Пример: маркетологу нужно прорекламировать новый шампунь. Он хочет протестировать, какое предложение приводит больше клиентов. Гипотеза: возможно, скидка не влияет на размер конверсии, а только уменьшает доходы компании.

На первом варианте лендинга компания добавляет баннер с предложением скидки 30%. Второй лендинг выглядит так же, как и первый, только на нём нет баннера с предложением скидки.

Маркетолог настраивает А/Б тест: в случайном порядке половина пользователей видит лендинг со скидкой (вариант А), а другие — версию без скидки (вариант B). Через неделю маркетолог изучает показатели и видит, что второй вариант привёл больше клиентов.

Результаты тестирования в сервисе «А/Б тесты» Roistat — сервис учёл расходы на рекламу и посчитал пользу каждого варианта в рублях

Зачем нужен А/Б тест

1. Чтобы быстрее проверять гипотезы. Если не устраивает конверсия в продажи, можно поменять весь сайт. Это долго, дорого и не гарантирует роста конверсии. А/Б тест поможет сэкономить и получить результат за пару недель — изменяйте элементы, которые вызывают сомнения, например, кнопки или основные тексты, настраивайте тестирование и отслеживайте изменение показателей.

2. Чтобы принимать решения на основе данных, а не интуиции. Бывает так, что опыт эксперта не совпадает со взглядами целевой аудитории. Используйте экспертизу для построения гипотез, тестируйте, чтобы убедиться в их эффективности.

Читайте также:
Как продвинуть инстаграм самостоятельно бесплатно и с нуля

3. Чтобы лучше узнавать свою аудиторию. Тестирование поможет определить, как работать с аудиторией, что ей больше всего нравится, что привлекает внимание и стимулирует продажи. Результаты тестов помогут в будущих проектах. Например, вы узнали, что у баннеров с отзывами клиентов высокая конверсия. В дальнейшем будете делать так все баннеры — их лучше воспринимает ваша аудитория.

Что можно анализировать с помощью А/Б теста

Тестировать можно любой элемент коммуникации — в лендингах, в рассылках, на сайтах, в рекламных объявлениях:

  1. Кнопки — СТА, внешний вид, расположение.
  2. Заголовки и описания — в статье, на лендинге, в постах, в рассылках.
  3. Формы обратной связи — дизайн, расположение, СТА.
  4. Дизайн страницы — расположение элементов, цвета, стиль.
  5. Картинки продуктов.

Как провести А/Б тестирование в Roistat

Roistat — маркетинговая платформа, сервисы которой помогают компаниям повысить эффективность маркетинга. В Roistat есть сервис «А/Б-тесты»: с его помощью можно самостоятельно создавать и проводить А/Б тесты посадочных страниц, рассчитывать прибыльность каждого варианта. Можно протестировать любой элемент сайта или лендинга и отследить не только конверсию в заявку, но и в покупку.

Как провести А/Б тест в Roistat:

1. Определить, что нужно улучшить. Проще формировать цель через показатели — какой вариант поможет увеличить конверсию сайта в заявку.

2. Разработать гипотезу — что тестировать и зачем. Предполагаем, какой элемент нужно заменить и почему, какие результаты ожидаем получить.

3. Настроить тест в Roistat. Открываем сервис, переходим в главное меню и выбираем пункт А/Б тесты. Мы протестируем стили — визуальную часть сайта или лендинга. Кликаем Создать тест стилей.

Появляется окно с настройками.

Указываем название теста и прописываем CSS-код — для исходного варианта и для версии 1

Нажимаем Посмотреть, чтобы проверить, как будут отображаться каждый из вариантов в тесте.

Если всё в порядке, кликаем Создать тест.

4. Указать продолжительность теста. Новый тест появится на основном экране сервиса. Прописываем даты начала и окончания тестирования.

Когда всё будет готово, жмём Запустить тест

5. Определить выборку. Roistat автоматически показывает пользователям разные варианты сайтов и лендингов. Иногда для А/Б тестов нужно определить выборку — это аудитория, которая увидит разные варианты теста. Минимальный размер выборки можно рассчитать с помощью калькулятора — Яндекса или Mindboх.

Подробнее о том, что такое А/Б тестирование и как оно помогает бизнесу, рассказали в нашем блоге.

Как оценивать результат А/Б теста

Можно использовать такие метрики:

  • количество регистраций и скачиваний;
  • CTR;
  • трафик;
  • количество отказов;
  • выручка.

Бесплатные калькуляторы оценивают тесты по основным показателям — по конверсии, CTR, Open Rate. Но эти данные не всегда полезны бизнесу, где важно знать, какой вариант из А/Б тестов принёс больше прибыли.

Оценить результаты тестирования по выручке и прибыли можно в инструменте «А/Б тесты» от Roistat. Он покажет расширенные данные по тестам — какую прибыль принёс каждый вариант, сколько было посещений, какая конверсия в заявки и в продажи, какой средний чек. Также Roistat автоматически рассчитает показатели CBA и CBA+ — показатели вероятности, что в А/Б тесте победит тот или иной вариант.

График в отчёте Roistat по тестам показывает, сколько визитов на сайт конвертировались в заявки

Что такое A/B тест?

А/В тест – это конкурс. Каждый элемент, секция или страница может поучаствовать в соревновании на максимальную эффективность.

Кто-то сказал, что красные кнопки на лендинге работают лучше? Проверим! Запускаем А/В-тестирование трех одинаковых страниц с тремя разными кнопками: красной, зеленой и синей.

  • Посетитель №1 увидит вариант №1 с красной кнопкой
  • Посетитель №2 увидит вариант №2 с зеленой кнопкой
  • Посетитель №3 увидит вариант №3 с синей кнопкой
  • Посетитель №4 увидит вариант №1 с красной кнопкой и так далее.

В итоге каждый вариант получит одинаковое количество посетителей, но не одинаковое количество заявок. Выбираем тот, который набрал большее число заявок, и начинаем следующее тестирование!

Итак, решено – нужен A/B тест. С чего начать?

Этапы A/B тестирования

Этап 1. Подготовка

Тест – отличный инструмент, но нужна гипотеза, достаточный поток посетителей и уровень конверсии. Есть? Тогда вероятность, что результаты будут достоверными, – выше.

Этап 2. Формулируем гипотезу и определяем критерий

Думаете, что зеленые кнопки работают лучше, чем красные. Тогда формулируем: «Количество заявок можно увеличить, если кнопка «Заказать» будет зеленого цвета». Это предположение можно проверить с помощью теста. И определим критерий – конверсию. Если число посетителей будет примерно одинаковым, количество переходов – нажатий на кнопку зеленого или красного цвета – разным. Ориентируемся на эту цифру.

Читайте также:
Скрипты входящих звонков: шаблон и пример ответов менеджера

Этап 3. Выбираем элемент тестирования

Это может быть кнопка как в нашем примере. Может быть текст заголовка или изображение.

Этап 4. Определяем выборку и продолжительность теста

Для подсчета есть онлайн-калькуляторы, например, Optimizely или Evan’s Awesome A/B Tools, но можно определить выборку и время самостоятельно из расчета средней конверсии.

Этап 5. Запускаем A/B тест

Выбираем страницу, где собираемся запускать A/B тест, и нажимаем “Старт A/B теста”. Появится два одинаковых варианта страницы. Заходим в редактор одного из вариантов. В верхнем меню видим варианты теста, их можно переключать. Переходим во второй вариант, меняем, например, фон первой секции и публикуем оба варианта. A/B тест запущен. Ждем, когда появятся первые результаты.

Если нужен пустой вариант A/B теста, нажимаем “Добавить вариант”. Если нужен вариант готовой страницы, создаем копию.

Этап 6. Проверяем работу теста

Для этого можно зайти несколько раз из разных браузеров. Или проверить из одного браузера в режиме “Инкогнито”. Иногда при проверке появляется белая страница. Это значит, что один из вариантов теста не был опубликован. Публикуем все, переключая варианты в левом верхнем углу.

Этап 7. Проверяем результат

Статистику по странице с A/B тестом можно увидеть в личном кабинете в разделе “Статистика”. Выбираем страницу и видим варианты A/B теста, количество посетителей, количество заявок и конверсию.

Этап 8. Завершаем A/B тест

В личном кабинете в разделе “Страницы” нажимаем “Завершить A/B тест”. Выбираем нужный вариант A/B теста: он заменит основную страницу, а остальные варианты удалятся.

Если нужно восстановить варианты страницы после завершения А/Б теста, переходим во вкладку “История A/B-тестов” и восстанавливаем нужный. Здесь есть информация о названии страницы, дате создания и публикации, а также доступна функция просмотра страницы. Чтобы восстановить нужную версию, нажимаем на кнопку “Восстановить” и текущая версия заменится той, которую вы выбрали в истории.

Итак, мы провели A/B тест – решили, какая кнопка или фон работают эффективнее. Что бы еще улучшить? Поменять заголовок? Запускаем A/B тест!

Читайте другие статьи о настройке сайта в рубрике #сделайлучше.

Базовые статьи о редакторе Платформы – здесь.

Что такое A/Б тестирование: 3 способа + личный опыт

Фраза A/B testing произошла из английского, где этот тест ещё называют split-testing или сплит-тестирование. Но самое интересное, это перевод.

A/Б тест (или сплит тест) – это один из методов маркетинга, когда одна группа элементов сравнивается с другой группой элементов с разными данными.

Цель действий – выяснить, у какой группы элементов конверсия или показатели будут больше.

То есть все довольно просто. Вы создаете 2 различных варианта рекламной продукции (пусть это будут электронные письма, продающие Ваши услуги) и в конце этих писем делаете разный призыв к действию. И просто считаете, конверсия какого письма была выше. Именно это и есть суть а/б теста.

Вот наглядный пример на уровне сайтов, где мы определяем, как влияет на результат изменённое расположение блоков. А именно поднятый наверх модельный ряд.

A/Б тест

А вот если Вы тестируете, к примеру, 2 посадочных страницы, в которых изменены заголовки, кнопки призыва к действию разной формы и разного размера, то это уже не просто а/b test, а многовариативное тестирование или A/B/N-test.

Так почему же про этот тест так много сейчас говорят? Все очень просто. Маркетологи любят показывать свою экспертность за счёт разного рода фишек, к которым тестирование можно отнести.

А владельцы компаний мечтают найти волшебную таблетку и считают, что сплит-тестирование – просто панацея для их рекламных материалов (в частности при создании landing page).

Что даёт аб тест

На самом деле не все так плохо, и сплит тестирование сайта реально даёт пользу для компаний, и может за короткий промежуток времени изменить ситуацию, а именно:

  1. Увеличение конверсии. Самый простой и при этом самый желаемый показатель любого владельца, особенно в сайтах;
  2. Изменение поведенческих факторов. Не самый очевидный, но опять же влияющий на увеличение продаж фактор;
  3. Увеличение среднего чека. Это добавление разного рода call to action или на примере сайтов, всем знакомый блок “с этим товаром покупают”.
Читайте также:
Лучший курс по настройке Google AdWords с высокой конверсией

Если обобщить, все сводится к увеличению продаж. И определённо это стоит Вашего внимания. Но есть одно “НО”. И уже возможно на этом этапе Вы поймёте, что Вам это не нужно.

Это “НО” говорит о том, что добиться взрывных продаж с помощью замены одного элемента если и можно, то очень редко. Примерные шансы 1 к 1000. Так как идёт замена небольших составляющих, которые редко когда отличаются кардинально друг от друга.

Поэтому мы рекомендуем такого рода эксперименты делать после того, когда для Вас увеличение конверсии в 1% (полученный потом и кровью) сделает погоду.

А когда для Вас это капля в море, то лучше сфокусировать своё внимание на более важных составляющих.

К тому же, пока у Вас нет устоявшегося трафика, пока Вы только тестируете разные каналы и способы рекламы в интернете, то можете даже не начинать тестировать. Так как показатели будут не верны, ведь трафик не однородный, а, как известно, разные люди действуют по-разному.

Советы для правильных действий

Если у Вас нет опыта в проведении а/б тестов (иначе Вас бы тут не было), то крайне рекомендую Вам предварительно прочитать кейсы.

И особенно обратите внимание на кейсы людей, добившихся увеличения конверсии/изменения поведения в рунете. Так Вы поймете, что лучше тестировать.

Либо Вы можете пойти другим путем. Составьте предварительный список (план) того, что Вы будете тестировать на сайте. Это нужно делать исходя из своих предположений, обратной связи фокус группы (наихудший вариант) или на основе данных из вебвизора. Это для того, чтобы Вас не кидало из стороны в сторону.

Важно. Забудьте про многовариативность и делайте только один тест за раз. На нашем опыте лучше всего работает связка “1 тест = 1 изменение”.

Иначе Вы не поймёте, что на самом деле дало результат. А ещё интереснее будет, когда одно изменение даст +0,5, а другое изменение на этой же странице -0,5 к конверсии. Что в результате 0 и упущенный из виду положительно влияющий элемент. Поэтому, не допускайте такой ошибки.

Важно. Забудьте про расплывчатые теории. Из серии “надо что-то изменить в сайте, сделав его более продающим”.

Нормальная теория для тестирования – на одной странице кнопка красная, на другой синяя. На одной странице есть цена, на другой нет цен. Только тогда Вы будете уверены в результатах. Четкие критерии = понятные результаты.

Важно. Результат, полученный за очень короткий срок = плохой результат.

Особенно, если за короткий срок на Ваших сайтах побывало от силы 20 человек.

Поэтому перед тем, как броситься в тестирование сайта, Вам нужно понимать, сколько человек его посещает ежедневно и сколько дней тестирование должно длиться.

Интересно. Оценивайте качество рекламных каналов с сервисом сквозной аналитики Roistst. С его помощью вы узнаете Слабые места воронки продаж, сократит рекламный бюджет и увеличите прибыль. Кликайте -> Roistat. (по промокоду “INSCALE1120” +7500 руб. на баланс сервиса для тестирования)

Калькулятор времени тестирования

Чтобы Вам было не скучно, я нашел калькулятор, благодаря которому Вы сможете рассчитать оптимальную продолжительность для тестирования сайта – vwo.com/ab-split-test-duration/ .

Калькулятор

Он на английском языке, поэтому на всякий случай я перевел и расшифровал строчки, которые Вам необходимо будет заполнить:

  1. Конверсия Вашей страницы на данный момент. Как считать, читайте здесь – средняя конверсия сайта;
  2. Процент, на который Вы хотите увеличить существующую конверсию;
  3. Необходимое число комбинаций. Если Вы, к примеру, хотите узнать, какой заголовок на сайте лучше конвертирует, то тогда это одна комбинация.
    Если Вы хотите поменять заголовок, но при этом изменить его текст и размер, то это будет две комбинации;
  4. Число посетителей в день на Вашем сайте (естественно, усредненное);
  5. Число посетителей, которые будут принимать участие в тестах.

И все! Нажимаете кнопку рассчитать и получаете срок, спустя который можно уже делать выводы о результатах теста. Поэтому это ещё один камень в “огород” a/б теста, касающийся его неактуальности для взрывного роста продаж.

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: