A/B-тестирование в маркетинге

Дата публикации: 24.09.2024

 

Эксперименты играют решающую роль в успешном маркетинге, но действительно ли вы максимально эффективно оптимизируете свои кампании?

 

Исследования показывают, что использование A/B-тестирования может увеличить коэффициент конверсии до 49%. Однако, несмотря на очевидные преимущества, лишь 17% маркетологов регулярно прибегают к A/B-тестированию контента.

 

Бывает непросто понять, какие маркетинговые заходы лучше всего откликаются у вашей аудитории. A/B-тестирование в сочетании с другими методами повышения конверсии позволяет проверить различные варианты, чтобы улучшить контент и быстрее достичь конверсионных целей. 

 

В этой статье мы подробно рассмотрим, как работает A/B-тестирование, почему так важно тестировать гипотезы и как правильно организовать тесты в своей маркетинговой стратегии.

 

Что такое A/B-тестирование

A/B-тестирование — это важный инструмент в маркетинге, который позволяет принимать решения на основе данных и улучшать любые маркетинговые метрики. Этот подход дает возможность оценить реакцию аудитории на различные варианты одного и того же элемента, улучшить пользовательский опыт, повысить качество контента и снизить уровень отказов.

 

Методика основана на простой идее: одновременно тестировать два варианта и использовать полученные данные для выбора и дальнейшего внедрения в работу более эффективного из них. Тестирование позволяет быстрее находить работающие элементы, опираясь на точные данные, а не на догадки.

 

В то же время A/B-тестирование не такое простое, как кажется: интерпретация результатов теста должна опираться на статистику и математическую теорию вероятности, чтобы подтвердить, являются ли различия в показателях значимыми. 

 

В итоге проведенных экспериментов у вас появится более глубокое понимание поведения потребителей, что поможет оптимизировать маркетинговые стратегии.

 

 

 

 

Этапы проведения А/B-тестирования

Этап 1. Определение цели теста

Прежде чем начать тестирование, четко сформулируйте его цель. Это может быть, например, повышение конверсии из лида в продажу, повышение среднего чека или увеличение времени, проведенного на сайте. Понятная цель поможет правильно настроить тест и оценить его результаты.

 

Этап 2. Формирование маркетинговой гипотезы

Маркетинговая гипотеза формируется на основе данных и наблюдений. Это не просто предположение, что какие-то изменения приведут к улучшению результатов. При формулировании гипотезы важно четко указать несколько ключевых моментов:

 

• Что сделаем: описать конкретное действие, например изменение цвета кнопки «Купить» с синего на красный.
• Когда сделаем: указать, в какой период будет проведен эксперимент.
• Как долго будем проверять: определить срок проведения теста и объем данных, необходимых для анализа (например, количество кликов, показов или конверсий).
• Что будем считать результатом: указать, какой уровень отклонений будет считаться статистически значимым. Например, разница в 10% при 10 конверсиях может быть случайной, а при 1000 это уже значимое изменение.
• Тестируем одну переменную: чтобы достичь точных выводов, важно тестировать только одно изменение за раз. Например, изменение текста письма или сегмента аудитории — это разные тесты, которые не стоит объединять.

 

Этап 3. Выбор метрик и определение выборки

Выбор метрик для A/B-теста — это один из ключевых этапов, от которого зависит успешность эксперимента и корректность его результатов. Хорошо подобранные метрики позволяют понять, какие изменения в продукте реально влияют на его эффективность, и принимать решения на основе данных, а не догадок.

 

Основные метрики A/B-тестирования:

 

• Конверсия. Процент пользователей, совершивших желаемое действие.
• Показатель отказов. Доля посетителей, которые заходят на сайт и сразу уходят, не просматривая другие страницы.
• Время на странице. Помогает оценить вовлеченность пользователей, показывая среднее время, которое они проводят на тестируемой странице.
• Кликабельность (CTR). Соотношение числа кликов на ссылку к количеству просмотров страницы, электронного письма или рекламы.
• Повторные визиты. Помогает определить, насколько ценным оказался контент для пользователей.
• Качество лидов. Оценка и анализ потенциальной ценности лидов, полученных в результате конкретной кампании.

 

Также читайте в нашем блоге:

 

• Цепочки писем: для чего нужны и как их создавать

• Прогревающая рассылка: превращаем лид в продажу

• Успешная email-outreach-рассылка: примеры и советы

 

Этап 4. Создание вариаций

Основной элемент A/B тестирования — это создание двух или более версий одного элемента. Оригинал становится контрольной версией (вариант А), а измененная версия — тестовой (вариант B).

 

Этап 5. Запуск и сбор данных

После создания вариаций запускается тест с помощью специализированного софта для A/B-тестирования. В процессе настраиваются параметры теста, такие как продолжительность, количество участников и ключевые метрики для оценки. Важно обеспечить равномерное распределение трафика между вариантами: либо оба варианта показываются случайным пользователям одновременно, либо последовательно одинаковому количеству пользователей. Это позволяет собрать достаточный объем данных для достоверного анализа результатов.

 

Этап 6. Анализ результатов и принятие решения

По завершении теста результаты анализируются на основе выбранных метрик. Для этого можно использовать специальные инструменты A/B-тестирования, которые помогают оценить статистическую значимость разницы между вариантами.

 

Если тест показал значительное улучшение по ключевым метрикам, внедряйте успешную версию, масштабируйте ее и запускайте для всего потока посетителей. В случае, если различий нет или они минимальны, стоит рассмотреть дополнительные гипотезы и провести новые тесты.

 

Этап 7. Оптимизация на основе результатов

A/B-тестирование — это непрерывный процесс. После каждого теста можно делать выводы и запускать новые гипотезы для дальнейшей оптимизации продукта или кампании.

 

Что тестировать на посадочных страницах, в объявлениях и рассылках?

Для каждого типа контента или маркетингового материала есть свои элементы, которые при изменении могут принести значимый результат. Давайте рассмотрим, что именно выбрать объектом для тестирования и на чем строить маркетинговые гипотезы.

 

Заголовки и подзаголовки объявлений

Это первое, что видит ваша аудитория, поэтому они должны мгновенно захватывать внимание. 

 

Протестируйте разные фреймворки написания заголовков, например вопросы, утверждения или предложения, основанные на болях аудитории. Попробуйте также разные подходы — заголовки, ориентированные на выгоды либо на решение конкретной проблемы ЦА. Например, если ваша аудитория озабочена экономией времени, попробуйте заголовки, которые делают акцент на быстроту и удобство.

 

Вот пример заголовков для имейл-рассылки, которые мы тестировали. Это была реактивационная рассылка для тех, кто давно не открывал письма. Клиент — интернет-магазин женской одежды. Мы будем использовать их примеры с результатами и дальше в статье.

 

 

Призывы к действию (CTA)

Тестируйте не только текстовые вариации призывов, но и их визуальное исполнение: цвет кнопки, размер шрифта, размещение на странице или в письме. Обратите внимание, как разные призывы могут резонировать с целевой аудиторией. Например, для рациональной аудитории может лучше сработать «Узнать больше», а для аудитории, склонной к эмоциональным решениям, — «Получить скидку». Пробуйте также добавить элемент срочности: например, «Только сегодня» или «Ограниченное предложение».

 

Не наш пример, но хорошо иллюстрирует разные варианты отображения кнопки. Всё как и должно быть для теста — меняется лишь один элемент. Источник

 

Визуальный контент

Картинки и видео играют важную роль в привлечении внимания и создании эмоционального отклика. Нужно тестировать не только стили изображений, но и их соответствие ожиданиям аудитории. Например, для B2B-сектора более эффективными могут быть профессиональные, минималистичные изображения, тогда как для B2C — эмоциональные и яркие. Если видео используется, оцените, какой тип видео работает лучше: демонстрация продукта, отзывы клиентов или анимационные ролики.

 

 

Здесь мы пытались понять, что лучше — баннеры или товарная сетка в рассылке по распродаже. Результаты показали, что пользователи предпочитают первый вариант

 

Формы для сбора данных

Оптимизация форм напрямую влияет на конверсии. Тестируйте количество полей: чем меньше шагов нужно сделать, тем выше вероятность завершения формы, однако важно понимать, какие данные действительно необходимы. Попробуйте также различные способы регистрации — например, через социальные сети или аккаунт Google — и проанализируйте, какой способ удобнее для вашей ЦА.

 

Будет полезно:

• Руководство по созданию многошаговых форм pop-up и сбору данных нулевой стороны для роста продаж

 

Текстовые блоки

Описание продукта или услуги должно отражать ключевые потребности вашей аудитории. Тестируйте различные форматы: краткие, емкие описания против более развернутых, а также стили подачи, акцентирующие внимание на решении боли или демонстрации выгод. Для одних пользователей важно понять, как продукт решит конкретную проблему, а для других — как он принесет им выгоды в долгосрочной перспективе.

 

 

Здесь мы тестировали расположение и дизайн блока с размерами. Как показал тест, получатели рассылок чаще нажимали на размерную сетку, если она была расположена в начале письма. Самое главное — в начало

 

Таймеры и акции

Ограниченные по времени предложения и таймеры могут усилить чувство срочности, однако важно протестировать их воздействие на разных сегментах аудитории. Например, для прагматичной ЦА важно четко показать, какую выгоду она получает прямо сейчас. Также протестируйте тип предложений — скидка или бесплатный бонус — и посмотрите, что лучше стимулирует конверсии.

 

Персонализация

Персонализированные предложения могут значительно повысить вовлеченность, особенно если они основаны на предыдущих действиях пользователя или его интересах. Тестируйте разные варианты персонализации, например подставление имени в заголовки или рекомендации, основанные на истории покупок. Для более массовых рассылок можно протестировать сегментацию по поведению или интересам ЦА и сравнить результаты.

 

Также читайте в нашем блоге:

 

• 12 способов увеличить продажи на сайте через персонализацию

 

Инструменты для проведения А/B-тестов

Если мы говорим об электронных письмах, то, как правило, инструменты для проведения А/B-тестов уже «вшиты» в сервисы для рассылок. 

 

Проверьте, есть ли у вас такая функция. Если да, то искать дополнительные инструменты нет смысла. Все, что нужно, уже у вас есть. 

 

Для других маркетинговых элементов можно использовать отдельный софт. Например:

 

1. «Google Оптимизация»

Это мощная платформа для проведения A/B-тестирования, тесно интегрированная с Google Analytics. Этот инструмент позволяет не только собирать обширные данные о пользователях, но и сегментировать аудиторию для максимально точного тестирования.

 

Помимо классического A/B-тестирования различных элементов страниц, «Google Оптимизация» предоставляет возможности для более сложных экспериментов: мультивариантного тестирования, сплит-URL-тестирования и тестирования на стороне сервера.

 

2. Freshmarketer

Этот сервис предлагает полный спектр функций для автоматизации маркетинга и оптимизации конверсии. Создавайте персонализированные варианты страниц, анализируйте поведение пользователей с помощью тепловых карт и записей сеансов и отслеживайте все ключевые показатели эффективности в одном месте. Интеграция с другими продуктами Freshworks позволяет объединить все данные о ваших клиентах и создать единую картину их взаимодействия с вашим брендом.

 

3. VWO

VWO — платный онлайн-сервис и признанный лидер в области A/B-тестирования. Платформа предлагает гибкие тарифные планы (Growth, Pro, Enterprise) и широкий спектр возможностей для оптимизации пользовательского опыта. Частично интегрируется с Google Analytics.

 

Что предлагает VWO:

 

• Все виды тестирования: от классического A/B до мультивариантного и сегментного.
• Глубокую аналитику: интерактивные дашборды, тепловые карты и записи сеансов помогут понять поведение пользователей на сайте и выявить проблемные зоны.
• Инновационные инструменты: генератор текстов на основе ИИ упрощает процесс создания контента для тестирования, а функция SmartCode ускоряет загрузку страниц.

 

Это лишь некоторые популярные примеры софта для тестов. В целом главное — понимать принцип работы А/B-тестирования, а поиск инструмента уже второстепенная задача. Большинство платформ отличается лишь дополнительными функциями. Так что рекомендуем вначале поработать над сутью, а после выбрать инструмент с нужным функционалом и приемлемой стоимостью.

 

Частые ошибки при проведении А/B-тестов

Даже небольшие ошибки могут исказить результаты тестирования и привести к неправильным выводам. Вот несколько распространенных ошибок, которых стоит избегать.

 

Отсутствие четкой гипотезы. Прежде чем запустить тест, важно сформулировать гипотезу — четкое предположение о том, какое изменение должно привести к улучшению результата. Без этого тест превращается в игру наудачу, а результаты сложно интерпретировать.

 

Недостаточный объем выборки. Многие компании слишком рано останавливают тестирование, получив предварительные результаты. Для достоверных выводов необходим достаточный объем выборки и статистическая значимость. Прекращение теста до достижения этих показателей может привести к ложным выводам.

 

Игнорирование сегментации аудитории. Разные сегменты аудитории могут по-разному реагировать на изменения. Если не учитывать сегментацию, результаты теста могут быть усредненными и не показать реальной картины для каждой группы пользователей.

 

Изменение параметров теста на ходу. Изменение варианта теста, условий или периода проведения может привести к искажению результатов. Любое изменение в процессе тестирования нарушает его целостность, и результаты теряют значимость.

 

Тестирование нескольких изменений одновременно. Многие совершают ошибку, тестируя сразу несколько изменений (например, заголовок и изображение) в одном тесте. Это делает невозможным определить, какое именно изменение повлияло на результат. Оптимально тестировать одно изменение за раз.

 

Недостаточное время проведения теста. Результаты могут варьироваться в зависимости от дня недели, времени суток или сезона. Чтобы учесть эти факторы, важно давать тесту достаточно времени для сбора данных.

Ориентация только на основной показатель. Зачастую компании фокусируются только на конверсии, игнорируя другие важные метрики (вовлеченность, возвраты, средний чек и т.д.). А/B-тесты дают более полную картину, если учитывать все ключевые показатели.

 

Выводы

A/B-тестирование является незаменимым инструментом в маркетинге, позволяя точно измерять результаты и предоставлять обоснованные данные для принятия решений.

 

В условиях современной конкуренции A/B-тестирование стало необходимостью. Оно предоставляет ценные инсайты, которые помогают укреплять клиентскую лояльность и разрабатывать персонализированные стратегии.

 

Handbox может помочь вам запустить автоматизированные email-кампании с возможностью проведения A/B-тестирования. Это позволит вам найти оптимальное предложение для вашей целевой аудитории, улучшить маркетинговые показатели и добиться измеримых результатов с высокой окупаемостью инвестиций. Обращайтесь!