Що таке A/B тестування?

A/B тестування - це метод порівняння двох версій веб-сторінки, email-розсилки або іншого маркетингового елемента, щоб визначити, яка з них працює краще. Уявіть, що у вас є два варіанти головної кнопки: червона і синя. Як дізнатися, яка приносить більше кліків? Просто показати одній половині користувачів червону, а іншій - синю, а потім порівняти результати!

Цей метод допомагає не гадати, а приймати рішення на основі даних. Маркетологи, UX-дизайнери та власники сайтів використовують A/B тестування, щоб покращувати користувацький досвід, підвищувати конверсії та робити бізнес більш прибутковим.

До речі, перші A/B тести з'явилися ще на початку XX століття у сфері медицини! Тоді дослідники порівнювали ефективність різних ліків, розділяючи пацієнтів на дві групи і даючи їм різні препарати. Тепер цей принцип працює і в digital-сфері.

Приклади тестів для сайтів

A/B тестувати можна практично все. Ось кілька прикладів:

• Заголовки та тексти - різні формулювання можуть впливати на залученість користувачів. Наприклад, BuzzFeed відомий тим, що тестує до 25 варіантів заголовків для однієї статті!
• Колір і текст кнопок - навіть одна фраза або відтінок можуть підвищити конверсію.
• Розташування елементів - тестування структури сторінок допомагає поліпшити навігацію.
• Форми заявок - зменшення полів форми може збільшити кількість заявок. Наприклад, Expedia прибрала одне поле з форми бронювання і заробила $12 мільйонів додаткового прибутку!
• Зображення та відео - різні медіафайли можуть по-різному впливати на поведінку користувачів.
• Ціни та знижки - експерименти з різними рівнями знижок допомагають знайти оптимальну стратегію продажів.
• Персоналізація контенту - тестування різних рекомендацій товарів може збільшити середній чек.
• Довжина сторінок - наприклад, довгі лендинги можуть працювати краще для одних товарів, а короткі - для інших.
• Заклики до дії - зміна формулювання CTA ("Купити зараз" vs. "Отримати знижку") може вплинути на конверсію.

Які дані повідомляти?

Щоб тестування було точним, важливо правильно збирати й аналізувати дані. Зверніть увагу на:

• Конверсії - скільки користувачів виконали цільову дію.
• Час на сайті - чи затримуються відвідувачі довше.
• Кліки та скроли - які елементи привертають більше уваги.
• Відмови - чи не збільшилася частка людей, які залишили сайт занадто швидко.
• Кросплатформеність - наскільки різняться результати для мобільних і десктопних користувачів.

Помилки під час проведення тестів(h4)

Навіть у такому точному методі є підводні камені. Ось основні помилки:

• Недостатній трафік - якщо вибірка мала, результати можуть бути нерепрезентативними.
• Одночасне тестування декількох елементів - змінюючи відразу кілька параметрів, складно зрозуміти, що саме вплинуло на результат.
• Занадто коротке тестування - якщо тест триває кілька днів, дані можуть бути випадковими.
• Ігнорування сезонності - результати можуть залежати від зовнішніх факторів (свята, акції).
• Неврахування мобільних користувачів - часто тести проводять тільки для десктопа, забуваючи про мобільних відвідувачів.
• Нехтування статистичною значущістю - якщо відмінності між варіантами незначні, тестування може не дати корисних висновків.

Цікаві кейси A/B тестування(h5)

• Google - одного разу компанія протестувала 41 відтінок синього кольору для посилань у результатах пошуку, щоб визначити, який варіант приносить більше кліків. Цей тест приніс Google додаткові $200 мільйонів доходу.
• Амазонка - тестування різних версій кнопки "Купити" допомогло збільшити продажі за рахунок оптимального кольору і тексту.
• Netflix - компанія експериментувала з прев'ю зображеннями серіалів, щоб зрозуміти, які обкладинки приваблюють більше глядачів.
• Airbnb - тестування фотографій житла показало, що професійні знімки значно збільшують кількість бронювань.
• Facebook - платформа тестувала розташування кнопки "Лайк", що допомогло поліпшити взаємодію користувачів з постами.
• Dropbox - зміна форми реєстрації з довгого списку полів на мінімалістичний варіант допомогла підвищити конверсію на 10%.

Несподіваний приклад: A/B тестування в політиці (підзаголовок)

Не тільки бізнес використовує A/B тестування. Під час президентської кампанії Барака Обами його команда протестувала різні версії закликів до пожертвувань. Підсумок: Варіант із менш офіційним текстом і доброзичливим зверненням збільшив кількість донатів на 60%.

А ще був випадок, коли один політик тестував дві версії слогана для передвиборчої кампанії, і простіший варіант виграв із величезним відривом. Це доводить, що навіть одне слово може змінити хід історії!

A/B тестування - це потужний інструмент для підвищення конверсії, поліпшення UX і зростання прибутку. Головне - правильно його використовувати і робити висновки на основі реальних даних!

Тож якщо ви ще не тестуєте кнопки, заголовки і форми, саме час почати - хто знає, може, це заощадить вам мільйони, як Expedia!