А/Б тест (сплит-тестирование) — это метод маркетингового исследования, который используется для сравнения двух или нескольких вариантов одного и того же креатива, лендинга, рекламного объявления и т.д. Цель теста — определить, какая версия исследуемого объекта более эффективна и приводит к лучшей конверсии.
Где применяется А/Б тестирование
Чаще всего, А/Б тест используется в маркетинге для поиска наиболее эффективных маркетинговых стратегий и инструментов, однако, данный способ анализа и сравнения можно использовать и в других сферах, например:
- Арбитраж трафика.
Арбитражники часто используют сплит-тест для сравнения нескольких вариантов сайта, рекламных текстов, офферов и др. Таким образом, вебмастер следит за реакцией аудитории и оценивает статистику по каждому показателю. Например, один и тот же продукт может иметь разную конверсию в разных ГЕО.
- Дизайн.
Дизайнеры часто прибегают к А/Б тестированию, чтобы понять, какие обложки или картинки собирают больше лайков, кликов или комментариев. Тест помогает определить, какие дизайнерские решения имеют больший отклик у клиентов и эффективно использовать их при создании креативов, обложек для сообществ или статей и др.
- ASO.
A/B тестирование в ASO может применяться для того, чтобы определить, какие скриншоты или иконки вызывают у игроков большее желание скачать приложение. Также, можно менять различные названия и описания игр для страниц в Google Play или AppStore, чтобы понять, по каким ключевым словам игроки чаще ищут приложения в маркете.
- E-commerce.
А/Б тест играет большую роль в сфере продаж и электронной коммерции. Продавцы могут протестировать несколько вариантов карточек товара, чтобы сделать его более продаваемым на маркетплейсах. Также, сравнительный подход может показать, какая площадка наиболее подходит для продажи ваших товаров и услуг.
Какие элементы можно тестировать
А/Б тестирование подходит для любых элементов, которые могут влиять на поведение пользователей. Рассмотрим некоторые из них:
- Элементы веб-сайтов.
К ним относятся заголовки, изображения, призывы к действию, тексты, формы, дизайн, расположение элементов. Например, можно сравнить два разных заголовка на странице сайта, чтобы определить, какой из них приводит к более высокой конверсии.
- Рекламные кампании.
Это тексты объявлений, изображения, кнопки, призывы к действию, группы целевых аудиторий и др. Вебмастер может использовать несколько текстов под одно объявление, чтобы определить, какое из них наберет больше кликов и переходов на сайт рекламодателя.
- Товары и услуги.
Как правило, это характеристики, цены, дизайн, удобство использования, способы оплаты. Можно сравнить два разных дизайна одного и того же товара, чтобы определить, какие графические детали приводят к более частому оформлению онлайн-заказа.
Этапы проведения А/Б тестирования
С чего начать тестирование и какие основные этапы проведения сплит-теста выделяют?
- Определение цели. Целями теста могут являться: рост конверсий, снижение числа отказов, увеличение количества просмотров, повышение ROI и др.
- Определение метрик. Необходимо выбрать качественный или количественный параметр, изменения которого покажут, является ли новая стратегия эффективнее прошлой.
- Постановка гипотезы. На этом этапе нужно составить гипотезу относительно того, как повлияют изменения какой-либо части объекта на общую картину.
- Настройка деталей эксперимента. Далее, необходимо определить целевую аудиторию, которая будет участвовать в тестировании, объем выборки, длительность проведения А/Б теста и показать пользователям несколько тестовых образцов.
- Мониторинг сплит-тестирования. Ежедневно отслеживайте промежуточные показатели, чтобы иметь полное представление о деталях эксперимента. Однако, не делайте преждевременных выводов, пока не пройдет полный цикл тестирования.
- Анализ итоговых результатов. На финальном этапе важно не только определить, какой вариант исследуемого объекта показал себя лучше, но и дать оценку значимости полученных результатов. Для этого, можно использовать онлайн-калькуляторы для анализа A/B тестов, например, MindBox, Evan’s Awesome A/B Tools, Яндекс и др.
Главные ошибки при проведении A/B тестов
От того, насколько корректно был проведен сравнительный анализ, зависит дальнейшая окупаемость ваших инвестиций. Рассмотрим, какие ошибки чаще всего совершают специалисты при проведении сплит-тестов и как их исправить.
- Изменение первоначальных настроек в процессе теста.
Обычно, любые корректировки во время запущенного эксперимента негативно влияют на объективность выводов и достоверность результатов. Если вы решили поменять выборку или изменить тестируемые элементы, то лучше запустить новый тест, а не вносить изменения в текущий проект.
- Недостаточный размер выборки.
Если выборка слишком мала, тест может не обнаружить статистически значимых различий между группами, даже если эти различия существуют. Расчет необходимого размера выборки должен быть выполнен до начала теста.
- Тестирование слишком многих вариантов одновременно.
Такая ошибка может привести к искажению результатов и проблеме множественных сравнений. Когда вы проводите множество тестовых сравнений, вероятность совершения хотя бы ложноположительной ошибки увеличивается. Это может привести к тому, что вы случайно признаете различия между объектами там, где их на самом деле нет.
