Skip to main content

Что есть А/В-тестирование?

Все, что Вам необходимо знать об А/B-тестировании, находится здесь.
Qu'est-ce que l'A/B testing

Введение

Прошло то время, когда мы тратили весь маркетинговый бюджет на все подряд. Сегодня маркетинговые команды могут принимать обоснованные решения, а также используют научный подход для оптимизации посетительского опыта. Они опираются в своих решениях на надежные данные, а не на субъективную интуицию, благодаря в частности A/B-тестированию.

Пришло время внедрить культуру и тягу к экспериментам и проверить на практике все Ваши идеи!

Выстраивая свою стратегию, основываясь на данных, Вы не только станете более гибкими, но и узнаете: что же все-таки работает, а что нет. Вы будете инвестировать Ваше время и деньги в то, что действительно нравится посетителям, и таким образом сможете принимать наилучшие решения для своего бизнеса.

ab testing

A/B-тестирование: секретное оружие лучших маркетологов

75% сайтов с ежемесячным трафиком более 1 млн посетителей проводят А/В-тестирование. Возможно и Вам стоит отбросить сомнения при принятии маркетинговых решений.

Однако верным является то, что A/B-тестирование требует внедрения строгого процесса, а также периода для его освоения. Вам нужно будет определить зоны оптимизации Вашего сайта, расставить приоритеты в плане действий, а также освоить (немного) статистику , чтобы не допустить ошибок.

Но не пугайтесь: мы объединили все самые лучшие источники от экспертов в этой области, которые могут Вам понадобиться для того, чтобы освоить эту тему.

AB test kameleoon

Что есть A/B-тестирование?

Определение : А/B-тестирование - это эксперимент, который проводится на интернет-сайте, мобильном приложении с целью подтвердить гипотезы по оптимизации потенциальных улучшений в сравнении с исходной версией (оригиналом). Оно позволяет Вам увидеть, что работает для Вашей аудитории, основываясь на статистическом анализе эффективности.

А/B-тестирование может также называться сплит-тестом, или Split URL testing. В классическом A/B-тесте оба варианта Ваших страниц находятся по одной ссылке. В случае Split URL testing, вариант В находится по другой URL-ссылке (Ваши посетители, соответственно, не видят разницы).

abtesting pillier

Что такое мультивариантное тестирование (MVT) ?

В некоторых случаях возможно тестировать одновременно несколько изменений на одной веб-странице: баннер, заголовок, описание или еще видео. MVT-тест позволяет вам тестировать все эти оптимизации за раз.

Ваш инструмент А/В-тестирования создаст столько вариантов, сколько имеется комбинаций, чтобы определить, какое из них имеет наибольшее влияние на Ваши показатели конверсии.

Проблема мульвариантного теста заключается в том, что он требует огромного объёма интернет-трафика для того, чтобы иметь возможность протестировать все варианты и получить статистическую значимость, которая Вам позволит принять обоснованное решение. Если Вы желаете узнать больше о том, в чем заключается разница между мультивариантным тестом и А/В-тестированием, то мы Вам советуем прочитать материалы по ссылке Статья из HubSpot разница между MVT (мультивариантный) и A/B-тесты.

 

abtesting

Test Bandit или тест динамичного распределения трафика (multi-armed bandit testing)

Multi-armed bandit тестирование - это когда Ваш алгоритм автоматически и постепенно перенаправляет Вашу аудиторию на выигрышную вариацию..

Если Вы хотите узнать больше о "multi-armed bandit"- testing, вот ссылка на статью, написанную Alex Birkett из ConversionXL.

ab testing

A/B/n-тестирование

А/В/n-тестирование позволяет тестировать n-ое число гипотез по оптимизации Вашей страницы. Например, Вы сможете протестировать шесть вариантов Вашей страницы, проведя A/B/C/D/E/F-тест.

abtesting

В чем польза A/B-тестирования?

Зачем Вам начинать А/B-тестировать? Или еще лучше спросить себя : довольны ли Вы тем, как Вы используете трафик, заработанный потом и кровью? Оптимизировать Ваши конверсии - это дешевле, чем наработать трафик, с более высоким потенциальным показателем ROI. И с A/B-тестированием эффект будет еще более наглядным. Но A/B-тестирование позволит Вам гораздо больше:

  • Узнать больше о ваших посетителях : влияние различных составляющих (элементов) вашей страницы на их поведение, потребности, привычки
  • Исключить фактор риска и субъективность в принятии ваших решений, применяя практику теста и подтверждая все гипотезы оптимизации
  • Сконцентрировать ваши силы (и деньги) на том, что работает лучше для вашей аудитории благодаря тому, чему вы научились с помощью А/В-тестирования

Вот несколько примеров вопросов, на которые вы сможете дать верные ответы благодаря А/В-тестированию.

  • Какие элементы Ваших страниц влияют на продажи, конверсию или поведение ваших посетителей?
  • Какое оптимальное количество полей необходимо для заполнения ваших форм?
  • Следует ли вам внедрить эту новую функцию?
  • Какие заголовки являются более эффективными для посетителей?
  • Какие этапы Вашей конверсионной воронки характеризуются низкой эффективностью?

Как работает A/B-тестирование?

А/B-тестирование позволяет Вам сравнить существующую версию страницы с новыми (новым) вариантами для оптимизации, которые Вы хотели бы протестировать (CTA, название, элемент ...).

Ваши посетители делятся на равные части и повергаются различным вариантам тестирования с целью определить вариант, который лучше всего подходит для поставленной вами цели (вход, клик, добавление в корзину, …), то есть чей процент конверсии является лучшим. Затем данные подвергаются анализу и сравнению для того, чтобы определить возможны или нет изменения, которые вы хотите реализовать.

Вы желаете знать больше о том, как работает А/В тест?

abtesting

Оптимизация конверсии обязательная для практики A/B-тестирования

Что такое оптимизация конверсии (или CRO, сокр. от Conversion Rate Optimization)?

Это процесс постоянного и последовательного улучшения Вашего сайта, включающий ряд мер по увеличению количества действий, которые Вы хотели бы, чтобы пользователи совершили на сайте.

Обычно это покупка, или «конверсия», и сбор контактной информации, которая позволяет посетителям продвигаться в их цикле жизни клиента.

abtesting timeline

Большой трафик - это большой плюс, но нужно еще суметь на нем заработать. Поэтому оптимизация конверсии так важна. 

Несколько лучших материалов на тему оптимизации конверсии:

Как проводить A/B-тестирование: методология и процесс

Как и любой другой инструмент А/В- тестирование опирается на процесс и строгую методологию для определения идей и концентрации на наиболее обоснованных А/В-тестах.

Каждая компания развивает свой собственный процесс, но в общем он похож на это:

1

Измеряйте и анализируйте данные Вашего сайта для определения областей оптимизации и возможностей роста.

2

Сформулируйте одну из гипотез оптимизации (эта тема была подробно раскрыта Craig Sullivan).

3

Расставьте приоритеты Ваших идей А/В-тестирования: одна из наиболее часто используемых методик фреймворк приоритизации - PIE, созданная Widerfunnel.

Благодаря этой системе Вы сможете классифицировать Ваши идеи тестирования в соответствии с тремя критериями оценки по шкале от 1 до 10, чтобы определить с какой (или каких) из них следует начать.

  • Потенциал ./10: На сколько Вы оцениваете маржу улучшений на этой (этих) странице (ах)? 
  • Влияние ./10: Какова величина трафика (объем, качество) на этой (этих) странице (страницах)
  • Простота/легкость в реализации ./10: Насколько легко реализовать тест ( 10= очень легко, 1= очень сложно)

Среднее значение трех оценок укажет Вам, какой тест начать (разумеется, существуют и другие системы приоритетов, и от Вас зависит выбор того, что Вы предпочитаете).

4

Проведите А/В-тестирование наиболее важных гипотез

5

Анализируйте и изучайте результаты Ваших А/В-тестов

6

Поделитесь Вашими результатами внутри компании 

Как рассказывает Тома Соззед, генеральный директор routard.com, это один из ключевых факторов успеха Ваших усилий по оптимизации! Нужно способствовать обмену мнениями и обсуждениям, которые приведут к новым идеям тестирования. Не забывайте всегда вовлекать в процесс команду IT.

7

Начать заново!

Что тестировать? Идеи для A/B-тестов

На вашем сайте Вы можете тестировать абсолютно все с помощью А/В-тестирования:

Ab testing idées

 

Но время от времени нужно стимулировать творчество и находить новые источники вдохновения. Чтобы Вам помочь, вот несколько идей для А/В-тестирования.

Предупреждение: то, что работало у других, не обязательно будет работать у Вас ! Не пытайтесь применить все, что написано здесь, если Вы не проанализировали предварительно целесообразность использования для Вашей ситуации и то, как Вы можете это адаптировать под Ваш бизнес.

Находите вдохновение для Ваших следующих А/В-тестов:

A/B-тестирование: хорошие (и не очень) практики

В случае неправильного использования А/В-тестирование может стать сложным и непродуктивным инструментом.

Обеспечьте Ваш успех, учась на лучших практиках и ошибках, которые не следует допускать.

 

abtesting

 

Лучшие практики для успешных А/В-тестов

Заметка: Наша еженедельная рассылка Conversion Matters является источником вдохновения для всех маркетологов, которые хотят запустить лучшие кампании по оптимизации пользовательского опыта подписка здесь

Книги для подробного изучения темы

Существует не так много книг (или электронных книг) на тему А/В-тестированию. Вот некоторые из них, которые позволят Вам узнать больше информации:

abtesting

A/B-тестирование: отчеты и результаты

 

А/В-тестирование позволяет принять обоснованное решение и обучаться. Ваша отчетность и грамотный анализ результатов являются необходимыми условиями, чтобы добиться окупаемости вложений.

Как правильно читать и анализировать результаты А/В-тестирования:

abtesting

Понять статистику A/B-тестирования

А/В-тестирование основывается на различных методах статистического подсчета. Вам не нужно быть ученым, чтобы добиться результатов, но некоторые понятия из математики будут, несомненно, полезны.

В А/В-тестировании существуют 2 метода статистического подсчета, которые отвечают 2 потребностям и различным целям. Вот как мы подходим к этой теме - статистический двигатель Kameleoon.

Детерминированный метод

позволяет простое прочтение надежности результатов, данных с помощью индикатора процента доверия: с показателем 95% и более, у вас есть 95% вероятности принять верное решение. Тем не менее, у метода есть ограничение : «фиксированный горизонт», это значит, что до завершения тестирования на этот показатель нельзя опираться, чтобы оценить надежность результатов.

Байесовский метод

показывает вероятность результатов. Больше не нужно ждать конца теста, чтобы понять тенденцию и интерпретировать данные. Однако этот метод имеет также свои требования : правильно оценить доверительный интервал для оценок во время теста. Уверенность в вероятности того, что один из данных вариантов - выигрышный, увеличивается с каждой дополнительной конверсией.

A/B-тестирование: ключевые навыки и управление

Чтобы удача была полностью на Вашей стороне, Вам понадобятся определенные навыки от Вас или Вашей команды: например, веб-аналитика и пользовательский опыт.

Навыки, которые необходимо развивать:

ab testing

Дополнительные инструменты для максимизации Ваши шансы на успех в работе с A/B-тестами

Речь идет об инструменте управления проектами, расчета размера выборки или продолжительности теста, инструментах, чтобы помочь Вам в реализации процессов. Выбор достаточно большой, чтобы направить Вас на пути к успеху.

Дополните Ваше решение А/В-тестирования с помощью этих инструментов :

Какие блоги на тему A/B-тестирования следует читать?


Эта тема подробно освещается в Conversion Matters. (Предупреждение: это наш блог, но мы гордимся тем, что собрали самое большое сообщество маркетологов). Если вы любите читать на английском языке, то ниже вы найдете список лучших блогов по A/B-тестированию и оптимизации работы пользователя, содержимое которых Вы сможете изучить, найти вдохновение, а также стать настоящим профессионалом в области A/B-тестирования."

blog

Les experts de l'A/B testing à suivre

Сфера оптимизации конверсии развивается очень быстро, и отслеживать мнения профессионалов, которые определяют его будущее, может быть для Вас очень полезным. Ниже Вы найдете полный список аккаунтов twitter, а также экспертов, которые нас вдохновляют.

Lance Jones > @userhue

Jason Kincaid > @jasonkincaid

Noah Kagan > @noahkagan

Hiten Shah > @hnshah

Dave McClure > @davemcclure

Avinash Kaushik > @avinash

Daniel Gonzalez > @HiDanielG

David Kirkpatrick > @davidkonline

Shanelle Mullin > @shanelle_mullin

Steve Blank > @sgblank

Matt McGee > @mattmcgee

Rand Fishkin > @randfish

Bart Schutz > @BartS

Rick Perreault > @rickperreault

Sean Ellis > @SeanEllis

Campaign Monitor > @CampaignMonitor

Moz > @Moz

Bryan Eisenberg > @TheGrok

Shopify > @Shopify

Scott Brinker > @chiefmartec

Chris Goward > @chrisgoward

Brian Massey > @bmassey

Jeffrey Eisenberg > @JeffreyGroks

Sherice Jacob > @sherice

Carlos del Rio > @inflatemouse

Pam Moore > @PamMktgNut

Angie Schottmuller > @aschottmuller

Ryan Deiss > @ryandeiss

Ian Lurie > @portentint

ashukairy > @ayat

Khalid Saleh > @khalidh

Anne Holland > @AnneHolland55

Lincoln Murphy > @lincolnmurphy

Amy Africa > @amyafrica

Unbounce > @unbounce

Raven Tools > @RavenTools

Roger Dooley > @rogerdooley

Neil Patel > @neilpatel

Nichole Elizabeth > @NikkiElizDemere

Craig Sullivan > @OptimiseOrDie

Peep Laja > @peeplaja

Jon Henshaw > @RavenJon

Marketing Nutz > @MktgNutz

Dan Siroker > @dsiroker

Tommy Walker > @tommyismyname

John Teevan > @JohnP_Teevan

Joanna Wiebe > @copyhackers

Rich Page > @richpage

Tiffany Da Silva > @bellastone

Jason Quey > @jdquey

Ton Wesseling > @tonw

Adam Hutchinson > @adamiswriting

Michael Aagaard > @ContentVerve

Matt Gershoff > @mgershoff

Andy Johns > @ibringtraffic

Brian Balfour > @bbalfour

Oli Gardner > @oligardner

Tim Ash > @tim_ash

Paul Rouke > @paulrouke

Linda Bustos > @edgacentlinda

Theo van der Zee > @theovdzee

Get Elastic > @getelastic

Conversion Conference > @ConversionConf

MAA1 > @MAA1

Talia Wolf > @TaliaGw

Justin Rondeau > @Jtrondeau

Tyson Quick > @TysonQuick

KlientBoost > @KlientBoost

Andre Morys > @morys

Conversion.com > @conversion_com

Anna Talerico > @annatalerico

Kelly Cutler > @kfcutler

Brooks Bell > @brooksbell

Andrew Youderian > @youderian

Alhan Keser > @AlhanKeser

Conversion Sciences > @ConversionSci

Alex Birkett > @iamalexbirkett

Steven Jacobs > @StevenJacobs_

Kaitlyn Nelson > @kaitlynelson

Kevin Hillstrom > @minethatdata

Dan Wang > @danwwang

Malachi Leopold > @livethetreplife

Pete Koomen > @koomen

Aaron Orendorff > @iconiContent

Chief Conversionista > @Conversionista

Joel Harvey > @JoelJHarvey

Вы желаете прибегнуть к услугам агентства для реализации A/B-тестов?

Если у Вас нет внутренних ресурсов, обратиться в агентство - это хорошая альтернатива для запуска стратегии А/В-тестирования. Мы работаем только с лучшими, Вы можете доверять списку, который приведен ниже.

Заметка: Команды Kameleoon могут также вас сопровождать в процессе внедрения и реализации Вашей стратегии оптимизации. Подробности можно узнать здесь: Наши стратегии по оптимизации

Поговорим о Ваших целях и задачах?

Вы желаете пообщаться с нашими экспертами и узнать больше о нашей платформе?