Как правильно делать эффективный A/B тест сайта

Чем А/Б-тестирование отличается от исконно русской проверки «а вдруг получится»?

Обычно всё происходит на авось: сперва делают, не доделав понимают, что делают это неправильно, и затем делают по-другому. В итоге получается каша из тестов, которую проще забыть как страшный сон. Основное отличие правильного теста - гипотезы. Их необходимо выставлять максимально обдуманно. В этой статье мы расскажем о 22 наиболее важных гипотезах, оказывающих влияние на прибыльность.

Как A/B-тестирование может помочь вам заработать больше денег?

Сплит-тест сайта (иначе — A/B-тестирование) представляет собой вариант рандомной демонстрации отдельным пользователям ресурса различный видов целевой страницы. К примеру, если оригинальную страницу назвать A, а её тестируемую разновидность B, отличающуюся всего одной опцией, то, при показе станицы A пользователю вариант B будет недоступен, по крайней мере, с текущего устройства. При определённом количестве показов (зависит от степени достоверности, об этом ниже), сравнивается эффективность страниц и выявляется лучший результат.

Наличие гипотезы - как правило

Проводить тест, не имея предварительной оценки ситуации - это, минимум, потеря времени и денег. Анализировать эффективность, не имея предварительной гипотезы, просто не получится.

Гипотеза тестируется только одна и за отдельно взятый период. В противном случае будет просто неясно, какая из гипотез обеспечила увеличение эффективности и почему.

Подготовка к проведению теста

Для того, чтобы эффективно сделать АБ тест, необходимо начинать с определения параметра, основываясь на котором будем проводить отслеживание показателей:

• доходность;
• число транзакций;
• цели;
• продолжительность нахождения на странице;
• отказы;
• число просмотров страниц.

Далее, необходимо обязательно учитывать сезонность - запуск A/B-тестирования в период низких/высоких сезонов создаёт риск получить искажённые показатели.
И последнее - нужно определиться со сроками проведения эксперимента. Благодаря этому можно будет установить точное количество посетителей сайта, необходимое для получения достоверных результатов. Существует специальный калькулятор - Driverback. К примеру, текущее значение конверсии равняется 5%, а значит, что минимальное число посетителей, которое поможет выяснить 15% разницу между тестируемыми вариантами сайта, будет равняться 13533 человека.

Тест при помощи Google Analytics

Для этого необходимо зайти в Google Analytics и найти команду «Создать эксперимент».

Далее необходимо задать ему название, конечную цель и указать процент трафика, значения которого будет учитываться при эксперименте. По умолчанию рекомендуем тестировать на 100% трафика, чтобы как можно быстрее получить результат.

Трафик не должен распределяться равномерно - это нужно отключить (система будет автоматически давать больше трафика преобладающим вариантам. Это застрахует вас от больших сливов бюджета на тесты), и указать минимальный срок A/B-тестирования в 2 недели с порогом достоверности 95%. Это стандартные значения, обычно их достаточно. Следует помнить, A/B-тестирование в Google Analytics определяет минимальную продолжительность, в 14 дней, однако, по факту она может быть существенно больше, так как очень важно добиться требуемого размера выборки, ни в коем случае не прекращая эксперимент, даже при явно выраженных результатах.

Следом указываются станицы A и B (основная и тестируемая).

Где взять гипотезы?

Их можно придумать или же выбирать, опираясь на текущую проблему. Например, в магазине по кнопке «заказать товар» малое количество переходов, или посетителями не прокручивают страницу полностью. Для первого случая гипотеза будет приблизительно такой: следует установить кнопку в область, предполагающую увеличение конверсии. Следует знать: дело не только в формулировке гипотезы, а в поиске проблемы или идеи, являющейся основой для неё.

Несколько примеров:

• просмотр основных данных ресурса с поиском наименее эффективных страниц;
• анализ вебвизора, карты скроллинга и кликов;
• проведение опросов посетителей и анализ задаваемых ими вопросов;
• выявление особенностей конкурентов, обеспечивающих их рост.

На что нужно обратить внимание при анализе?

Конечно, можно провести тесты всех элементов, но для чего? Менять не читаемый посетителями текст или футер, до которого дойдут десятеро пользователей из 100? Это все бессмысленно, лучше выполнить а/б тестирование сайта, обратив внимание на самые важные показатели:

• размещение и оформление СТА-кнопок;
• проверка описания товара и заголовков к нему;
• вид форм;
• наличие на странице видео и изображений;
• уделить внимание макету и дизайну;
• пересмотреть стоимость предлагаемого товара

.

Тестирование каких гипотез необходимо?

Гипотезы, основанные на значениях тепловой карты кликов

Что такое карта кликов? Это один из способов отображения статистических данных о местах кликов на сайте. Её можно посмотреть в Яндекс.Метрике, она показывает количество кликов по всем размещённым на странице элементам, а не только ссылкам. Чем чаще клики, тем больше тёплого цвета на карте.

Несколько базовых гипотез: Посетители получают не тот результат при клике по странице — значить, нужно внести определённые изменения, отвечающие их требованиям. К примеру, сделав некоторые изображения ссылками, можно уменьшить количество отказов. Кликабельные элементы страниц необходимо периодически улучшать. Наиболее популярные элементы с большим количеством кликов следует размещать в левом верхнем углу.

Карта скроллинга и основанные на ней гипотезы

Для получения этой карты необходимо посетить всё ту же Яндекс.Метрику. Она используется для анализа, насколько глубоко пользователи прокручивают страницы. Если красная и жёлтая зоны идут до конца страницы, значит пользователи внимательно знакомятся со всем её контентом, а это очень хорошо.

Если карта сообщает, что посетители страницы даже и не скроллят её, то необходимо выполнить следующие процедуры:

• изменить месторасположение основных элементов, убрав их кверху;
• Добавить цепляющих заголовков, выделять основные моменты жирным;
• сократить страницу в длину.

Кнопки как основа для гипотез

Допустим, по размещённой на странице кнопке катастрофически мало кликов. Как исправить ситуацию? Написать более привлекательный текст.

Поменять месторасположение.

Сделать её больше.

Поэкспериментировать с цветом фона кнопки

Поэкспериментировать с цветом текста кнопки

Дополнить её текст иконкой

Попробовать Hover-эффект.

Выделить её указателем.

Оставить около неё больше свободного пространства

Эти действия необходимы для осуществления выделения кнопки среди остальных элементов страницы. При помощи букмарклета «Чёрно-белый» можно легко определить более заметные элементы, и советуем добавить его в закладки.

Заголовки

Считаете, что у вас на сайте есть не привлекающие внимание заголовки? Это можно исправить несколькими способами:

• оптимизаций структуры;
• оптимизировать длину — идеальное значение составляет около 60 символов.

Изображения

• Чем больше изображений высокого качества и размеров, тем больше вероятность увеличения числа переходов на страницу.
• Не рекомендуется использовать широко распространённые, или, вообще, шаблонные фото — намного привлекательней будут уникальные. То же касается и возраста людей на фотографиях — он должен быть приблизительно равным возрасту целевой аудитории.
• Светлый фон и отсутствие лишнего позволяют сфокусировать внимание посетителя на товаре.

Формы

• Мало полей - больше процент заполнения. Это распространённое правило не относится только к закрытым формам специфической направленности.
• Если в заполняемой форме очень много полей, которые являются обязательными, рекомендуется разделить её заполнение на несколько этапов.
• Уменьшение размеров поля для ввода промокода или его удаление позволяет повысить прибыль.

Проверка результатов

После того как тест был пройден, следует посмотреть значимость полученных данных. Данные, не являющиеся статически значимыми, свидетельствуют о низкой эффективности внесённых изменений. При успешном тесте нужно выполнить следующие шаги:

1. Применить успешные изменения.
2. Выполнить по аналогии преобразование аналогичных страничек на сайте.
3. Протестировать сайт повторно, основываясь на другой гипотезе.

При отрицательных результатах:

• проанализировать ошибки и создать более верную гипотезу;
• сформировать её;
• запустить новое тестирование.

Итоги

• В отличие от проверки «на удачу», в гипотезах А/Б тестирования есть четкие правила, результаты и руководства к действию. Прежде чем начать, следует выбрать наиболее важные параметры для проверки.
• Для получения верной гипотезы следует проанализировать основные показатели сайта, конкурентов, или опросить посетителей.
• Сперва проводить тесты, основанные на картах, затем по порядку: скроллинг, кнопки, заголовки, изображения, форум.
• Определить в полученных результатах статистическую значимость и применять оптимальный вариант. Либо запускать новый скрипт для АБ теста.

Если вы считаете, что ваш сайт нуждается в улучшениях и А/Б-тестировании - обращайтесь в наше агентство или звоните по бесплатному телефону +7 (800) 2000-923. Увеличение прибыли из интернета - это наша основная специализация.