Одной из главных целей любого бизнеса, использующего цифровой маркетинг, является увеличение коэффициента конверсии (который при эффективной маркетинговой деятельности обычно колеблется в пределах от 1% до 3%). Но что на самом деле означает термин «увеличение конверсии»? Он не только связан с объемом продаж, как многие полагают, но и помогает создать ситуацию, когда действия пользователей или потенциальных клиентов соответствуют установленным бизнес-целям. Среди них могут быть заполнение формы лендинга, подписка на новостную рассылку или покупка определенного продукта или услуги.

Добиться удовлетворительного уровня конверсии непросто, поскольку на весь процесс влияют такие разнообразные факторы, как качество трафика и предлагаемых товаров или услуг, деятельность конкурентов, верстка или дизайн сайта. И это лишь несколько условий, которые могут повредить или улучшить коэффициент конверсии.

Многие маркетологи в большей степени сосредотачиваются на увеличении посещаемости сайтов. Однако, как только данная цель достигнута, т.е. большое количество людей хочет посетить ваш сайт, очень важно максимально использовать эту возможность. Здесь подразумевается превращение веб-трафика в значимые действия, которые оказывают реальное влияние на другие ваши маркетинговые усилия и вашу прибыль в целом. Именно здесь A/B тестирование становится очень важным, так как позволяет исследовать поведение пользователей и принимать решения на основе собранных данных. A/B тестирование широко используется в оптимизации коэффициента конверсии.

В данной статье мы рассмотрим, что такое A/B тестирование, какие элементы можно проверить с его помощью, какие преимущества имеет данный метод, а также некоторые распространенные ошибки, которых следует избегать. Но это еще не все. Вы получите несколько советов касательно инструментов A/B тестирования.

Что такое A/B тестирование?

A/B тестирование состоит в проведении сравнения двух различных опубликованных версий лендинга, отличающихся только одним элементом. Цель тестирования заключается в том, чтобы проверить, какая из них окажется более эффективной. Контрольная версия А и вариация В должны быть показаны случайным образом разным посетителям сайта, причем рекомендуемая частота посещения каждого из них должна составлять 1 или 2 визита.

Важно иметь исходную гипотезу для определения того, почему будет проверяться определенная переменная.

A/B тестирование используется во многих различных областях цифрового маркетинга. Независимо от того, хотите ли вы протестировать готовые лендинги, их элементы, цвета или фирменный стиль, выполнение A/B тестирования зависит от ваших целей и потребностей. В каждом тесте сравнивается только одна переменная, при этом можно изучить и оптимизировать следующие маркетинговые средства:

  • Веб-дизайн
  • Характеристики и функции, которые были изменены
  • Лендинги
  • Конкретные элементы лендингов
  • GoogleAds
  • Информационная рассылка

Как только A/B тестирование завершено, его результаты должны быть измерены и проанализированы. Однако тест не следует считать завершенным до тех пор, пока вероятность изменения результатов не будет сведена к минимуму. То есть до тех пор, пока выборка не достигнет нужного размера. В противном случае ложноположительные результаты А/В тестирования могут привести к провалу эксперимента и отрицательному результату для бизнеса. Мы позже вернемся к некоторым распространенным ошибкам A/B тестирования.

Время, необходимое для того, чтобы результаты A/B тестирования были надежными, будет зависеть, прежде всего, от трафика на сайт. Для проведения A/B тестирования может потребоваться несколько дней или несколько недель.

Какие элементы можно исследовать с помощью A/B тестирования?

Мы уже перечислили возможные маркетинговые средства, которые можно протестировать и оптимизировать с помощью A/B тестирования. Теперь давайте посмотрим, какие элементы можно улучшить сего помощью. В данном случае мы рассмотрим элементы лендинга.

На самом деле лендинг состоит из огромного количества элементов, которые можно протестировать в зависимости от ваших потребностей. После выбора лендинга можно создать варианты следующих элементов для проведения A/B-тестирования:

  • Структура – распределение элементов или разделов лендинга можно отредактировать или даже полностью изменить, чтобы отдать преимущество тому или иному контенту.
  • Навигация – разделы можно уменьшить или расширить, чтобы понять, предпочитают ли пользователи упрощенный или расширенный объем контента.
  • Копирование – сам контент может включать в себя тексты разного размера, которые будут привлекать внимание читателей в большей или меньшей степени.
  • Визуальные эффекты/изображения – эти элементы оказывают явное влияние на общее восприятие лендинга и его привлекательность, поэтому интересно узнать, что привлекает ваших пользователей больше всего.
  • Формы – изменение копии определенных полей, удаление необязательных или использование других цветов может увеличить коэффициент конверсии (что в данном случае напрямую влияет на успешную подачу форм).
  • Призыв к действию – цвет, размер кнопки или взаимодействие с ней могут значительно повлиять на коэффициент конверсии.
  • Кнопки – как и кнопки, призывающие клиента совершить покупку, они играют важную роль в путешествии пользователя, которое включает, например, отправку форм и просмотр страниц во время сеанса.

Виды А/В тестирования

Теперь вы знаете, что можете проверить множество элементов лендинга с помощью A/B тестирования, но существует также ряд других типов тестов на выбор. К наиболее важным из них можно отнести следующие.

A/B тест

Это типичный A/B или A/B/х тест. Он представляет собой рандомизированный эксперимент, в котором используются два или более вариантов одного и того же лендинга. Все происходит по одному и тому же URL-адресу. Исходная версия (A) всегда используется, но варианты от B до x содержат один или несколько элементов, которые были изменены по сравнению с оригиналом.

Данный тип теста является наиболее распространенным. Он часто используется, например, когда нужно измерить, сколько кликов получает каждый из вариантов при изменении цвета или копии кнопки.

Сплит-тестирование

Сплит-тестирование часто упоминается вместе с A/B тестами или даже используется взаимозаменяемо с ними, поэтому мы хотим объяснить этот термин. Сплит-тестирование – это исследование контрольной версии вашего сайта по сравнению с совершенно другой версией с иным URL-адресом, чтобы определить, на какой из двух лучше всего реагируют посетители вашего сайта. Такое тестирование часто используется при реконструкции сайта, когда и структура, и дизайн пользовательского интерфейса являются совершенно новыми по отношению к исходной версии.

Тесты со множеством параметров или многовариантные тесты

Данный тип теста выполняется, когда несколько элементов на одной и той же веб-странице изменяются одновременно, чтобы проверить, какой макет является наиболее эффективным и дает наилучшие результаты.

Данный тип теста измеряет влияние каждого измененного элемента и то, как они повлияли на ранее определенную цель.

Преимущества A/B тестирования

A/B тестирование приносит много пользы для онлайн-маркетологов. Оно позволяет проводить субъективное сравнение, которое фокусируется на восприятии целевой аудиторией лендинга (или любого другого маркетингового средства) независимо от собственной точки зрения. Благодаря многочисленным инструментам А/В тестирования сравнения могут проводиться даже без технической экспертизы, обеспечивая четкие результаты, которые могут быть применены сразу же в конце процесса.

Однако A/B тестирование имеет смысл только тогда, когда вы хотите сравнить конкретные элементы друг с другом. Таким образом, если многие аспекты изменяются одновременно, анализ простого А/В тестирования уже не будет таким четким. Кроме того, всегда существует опасность предъявлять слишком много требований к пользователям или сбить их с толку при внесении и неопубликовании изменений. Поэтому желательно ориентировать тесты на новых посетителей сайта. Наконец, возникает вопрос о статистической значимости. В случае веб-сайтов с низким трафиком получить действительно значимые результаты A/B тестирования сложнее и утомительнее.

Краткое описание преимуществ A/B тестирования:

  • Объективные сравнения различных маркетинговых средств.
  • Проверка одной гипотезы на тест.
  • Отражение интересов целевой группы.
  • Доступность инструментов A/B тестирования.
  • Возможность проводить четкие и простые анализы.
  • Возможность сразу же реализовать полученные результаты.

Распространенные ошибки A/B тестирования

А/В тесты, как и любая форма аналитической работы, подвержены ошибкам. Более того, даже одна ошибка может повлиять на результаты многомесячных тестов и привести к неверным выводам. Вот почему мы хотим сосредоточиться на некоторых из наиболее распространенных ошибок A/B тестирования и объяснить их причины, чтобы вы могли избежать повторения одних и тех же ошибок и таким образом сэкономить время и свой маркетинговый бюджет.

1. Изменение контрольной версии во время A/B тестирования

Внесение изменений в контрольную версию (оригинал, вариант А) – плохая идея, которой следует избегать любой ценой, особенно если эти изменения затрагивают элементы, которые вы тестируете. Результаты тестирования практически ничего не значат, если исходная версия была изменена в процессе тестирования.

2. Изменение нескольких элементов одновременно

A/B тестирование определяется как тестирование вариаций лендинга, которые отличаются от исходной версии только одним элементом. Один А/В тест – одна вариация. Когда несколько различных элементов на одной и той же странице тестируются одновременно, это уже не A/B тестирование, а более продвинутый многомерный тест. Если вы выполняете A/B тестирование и вносите несколько изменений в лендинг, то вы подрываете эксперимент, и вам будет очень трудно интерпретировать результаты после завершения теста. Почему? Потому что вы не будете знать, какой элемент повлиял на результаты, которые вы получите.

Предположим, вы хотите использовать A/B тестирование вместо многомерного тестирования. В этом случае вы должны начать с тестирования сначала наиболее радикальных изменений, а затем менее заметных, всегда создавая одну вариацию за раз и сравнивая ее с контрольной версией.

3. Участие ваших самых лояльных посетителей в A/B тестировании

Если у вас высокий процент постоянных посетителей, лучше не удивлять их внезапно радикально другой версией вашего сайта или лендинга. Такие пользователи уже лояльны к вам, но на это могут негативно повлиять радикальные изменения на сайте, даже если новая версия в итоге окажется победителем.

4. Завершение A/B-тестирования слишком рано или его проведение в течение слишком долгого времени

Каждому тесту должен быть присвоен коэффициент статистической достоверности. Это уровень доверительной вероятности, который рассчитывается с учетом продолжительности теста и количества необходимого для него трафика. В то же время вы должны прекратить тестирование, когда его цель достигнута. Ожидание сбора данных общего характера не улучшит конечный результат вашего A/B тестирования.

5. Неправильный выбор ключевых показателей эффективности

Убедитесь, что ваши ключевые показатели соответствуют поставленной цели. Если вы выберете неправильный ключевой показатель эффективности, вы получите результат, который имеет мало общего с вашей целью. Другой распространенной ошибкой является выбор только одного ключевого показателя эффективности, когда тест может повлиять на многие другие показатели. Возможно даже, что тест улучшит отслеживаемый ключевой показатель эффективности и ухудшит другие, но вы не заметите этого сразу.

6. Нечестность при интерпретации данных

Для того, чтобы ваши тесты были эффективными, вы должны принять результаты независимо от того, каковы они. Конечно, это легче сказать, чем сделать, когда вы видите, что вариант, над которым вы работали в течение нескольких недель, хуже контрольной версии. Но прелесть A/B тестирования заключается именно в том, что оно прямо говорит вам, какая версия вашего сайта лучше всего подходит для ваших пользователей, даже если это не та версия, которую вы предпочитаете лично.

Читать также: Чат-бот для интернет-магазина: руководство современного маркетолога

A/B тестирование с Landingi

Мы уже упоминали, что надежные инструменты A/B тестирования могут помочь вам проводить A/B тесты. И именно здесь на помощь приходит Landingi. Landing – это конструктор лендинга, который можно также использовать и для оптимизации его производительности и повышения уровня конверсии.

Для создания хорошо работающего и высокооптимизированного лендинга можно использовать следующее:

Разделение трафика

Разделите свой лендинг, измените только одну вещь, сравните две версии и выберите наиболее эффективную. A/B тестирование не просто так является одним из самых популярных решений для оптимизации конверсий, так как при правильном его проведении оно гарантирует отличные результаты.

Углубленная статистика

Как уже упоминалось, оптимизация лендинга для конверсии означает наблюдение за его коэффициентом конверсии. Используя конструктор лендинга от Landingi, вы можете измерить количество посещений каждого лендинга, участвующего в A/B тестировании, контролировать коэффициенты конверсии для каждой вариации за определенный период времени и делать обоснованные выводы о производительности каждого тестируемого маркетингового актива.

Landingi также предоставляет различные виды виджетов и дополнительных функций, с помощью которых вы можете создать свой лендинг, чтобы привлечь внимание ваших посетителей. Вы можете выбрать динамический контент, например всплывающие окна, адаптированные к определенным условиям, или выбрать расширенную персонализацию, которая позволяет вам представлять пользователям индивидуальные элементы лендинга.

Дайте своим тестам время

В заключение, один действительно важный совет, который следует запомнить. Одна из самых больших ошибок маркетологов заключается в том, что они слишком рано завершают A/B тестирование. Мало того, что это тратит ваши усилия впустую, но и подрывает статистику, которую вы собрали до этого. Поэтому уделяйте тестам время и будьте честны при анализе результатов. Положитесь на своих посетителей!