Что только ни делают компании, чтобы «взорвать конверсию». Меняют дизайн сайта, цвета кнопок, переписывают заголовки, перерабатывают воронку. А в ответ тишина. Ноль эффекта. Или, что еще хуже, эффект отрицательный. В результате бюджеты, выделенные на маркетинг, сливаются в пустоту.
Знаете, чем отличается профессиональный подход? Привычкой проверять. Не гадать, не спорить на совещаниях, не верить одному «мне кажется, так будет лучше». Проверять эффективность на реальных людях, с цифрами в руках.
Для этого и предназначено A/B-тестирование. Метод, который звучит сложнее, чем есть на самом деле. Это самый эффективный инструмент в арсенале маркетолога, потому что он не дает вам обмануть самого себя. В статье мы с вами разберемся, что такое А В тесты, для чего они нужны, как их правильно проводить и как интерпретировать результаты.
Знаете, чем отличается профессиональный подход? Привычкой проверять. Не гадать, не спорить на совещаниях, не верить одному «мне кажется, так будет лучше». Проверять эффективность на реальных людях, с цифрами в руках.
Для этого и предназначено A/B-тестирование. Метод, который звучит сложнее, чем есть на самом деле. Это самый эффективный инструмент в арсенале маркетолога, потому что он не дает вам обмануть самого себя. В статье мы с вами разберемся, что такое А В тесты, для чего они нужны, как их правильно проводить и как интерпретировать результаты.
Что такое A/B-тестирование и зачем оно нужно
A/B-тестирование — это метод проверки маркетинговых гипотез, при котором аудиторию случайным образом делят на две равные группы и каждой показывают свой вариант одного и того же элемента. Затем сравнивают результаты и выбирают тот вариант, который работает лучше.
Пока непонятно? Объясню попроще.
Создаете две версии одного условного продукта, например, кнопка «Купить» в варианте А синяя, в варианте В зеленая. Распределяете трафик примерно 50/50. Реальные пользователи, не фокус-группа (это важно!), заходят на сайт, одни видят синюю кнопку, другие зеленую. Автоматически собираются данные (конверсия, CTR, заявки, покупки, время на сайте и другие метрики). По какому варианту конверсия выше, кликов больше, а отказов меньше, тот и побеждает. Цвет кнопки — это только один пример.
В чем суть А B теста? Суть не в том, чтобы просто покрасить кнопку в другой цвет. Суть в том, чтобы перестать тратить деньги на гипотезы, которые не работают. При запуске новой рекламной кампании, ребрендинге, смены дизайна сайта вы не знаете, что сработает. Никто не знает. Ни ваш дизайнер, ни копирайтер, ни директор по маркетингу, ни я с тридцатилетним опытом. Мы можем предполагать, опираться на исследования, на насмотренность, на здравый смысл. Но решение принимает только пользователь. Тот самый человек, который устал после работы, стоит в пробке, ждет автобуса на остановке и за три секунды решает, кликнуть ему на «купить» или на крестик.
Пока непонятно? Объясню попроще.
Создаете две версии одного условного продукта, например, кнопка «Купить» в варианте А синяя, в варианте В зеленая. Распределяете трафик примерно 50/50. Реальные пользователи, не фокус-группа (это важно!), заходят на сайт, одни видят синюю кнопку, другие зеленую. Автоматически собираются данные (конверсия, CTR, заявки, покупки, время на сайте и другие метрики). По какому варианту конверсия выше, кликов больше, а отказов меньше, тот и побеждает. Цвет кнопки — это только один пример.
В чем суть А B теста? Суть не в том, чтобы просто покрасить кнопку в другой цвет. Суть в том, чтобы перестать тратить деньги на гипотезы, которые не работают. При запуске новой рекламной кампании, ребрендинге, смены дизайна сайта вы не знаете, что сработает. Никто не знает. Ни ваш дизайнер, ни копирайтер, ни директор по маркетингу, ни я с тридцатилетним опытом. Мы можем предполагать, опираться на исследования, на насмотренность, на здравый смысл. Но решение принимает только пользователь. Тот самый человек, который устал после работы, стоит в пробке, ждет автобуса на остановке и за три секунды решает, кликнуть ему на «купить» или на крестик.
Что можно тестировать: от кнопок до воронок
У многих возникает заблуждение, что A/B-тесты в маркетинге нужны только для сайтов. Но этот метод применим практически к любому каналу, где есть трафик и есть измеримый результат. Расскажу по порядку, где рекомендую его использовать.
Сайты и лендинги
Это самая очевидная и самая благодарная территория для проведения А B тестов. Здесь можно проконтролировать все: от первого экрана до последнего пикселя в футере. Иногда смена всего одного слова, одного оттенка может увеличить конверсию на десятки процентов.
Что конкретно проверяют A B тесты на сайтах и лендингах:
Только цифры покажут, какой заголовок цепляет вашу аудиторию, какой шрифт лучше видно, где должна быть кнопка «Купить», чтобы ее сразу заметили.
Что конкретно проверяют A B тесты на сайтах и лендингах:
- Кнопки CTA — например, «Купить» против «Оформить заказ», «Отправить» против «Получить расчет», цвет, размер, расположение на странице. Иногда смена одного слова в кнопке дает прирост конверсии на 10–15%.
- Заголовки — тестируют формулировки, длину, наличие цифр, обращение к боли клиента.
- Формы захвата — количество полей, их порядок, наличие или отсутствие необязательных пунктов. Как правило, чем меньше полей, тем выше конверсия, но бывают исключения.
- Расположение элементов — куда поставить форму: вверху, внизу, сбоку, нужен блок с отзывами сразу после заголовка или лучше перенести его ниже и пр.
- Дизайн и палитру — общий визуальный тон страницы, контрастность, подбор оттенков для ключевых элементов. Подробнее о том, как выбирать цвет для сайта и кнопок, я разбираю в отдельной статье.
Только цифры покажут, какой заголовок цепляет вашу аудиторию, какой шрифт лучше видно, где должна быть кнопка «Купить», чтобы ее сразу заметили.
Рекламные кампании
Это мой конек. Мы часто запускаем сразу по несколько десятков объявлений, чтобы понять, какой креатив или текст «выстрелит».
Здесь проверяют:
Я всегда говорю клиентам: не ограничивайтесь одним креативом. Запускайте минимум три варианта и давайте им шанс показать себя.
Здесь проверяют:
- Креативы — разные визуалы и подходы к подаче продукта. Один и тот же оффер можно упаковать через эмоцию, выгоду, социальное доказательство.
- Тексты объявлений — заголовки, описания, призывы к действию. Даже перестановка слов иногда меняет CTR на заметный процент.
- Таргетинг — разные сегменты аудитории, разные интересы, разная география. Вы можете думать, что ваш покупатель женщина 25–35 лет, а тест покажет, что мужчины 35–44 лет конвертят в два раза лучше.
- Посадочные страницы — один и тот же рекламный трафик можно вести на разные лендинги и смотреть, где человек охотнее оставляет заявку.
Я всегда говорю клиентам: не ограничивайтесь одним креативом. Запускайте минимум три варианта и давайте им шанс показать себя.
E-mail-маркетинг
Рассылки тоже прекрасно подходят для A/B-тестов, ведь результаты видны почти сразу. Отправили, подождали пару часов, сравнили. Никаких недель ожидания.
Обычно тестируют:
Плюс вы можете тестировать сам контент: длинное письмо против короткого, письмо с картинками против текстового, предложение со скидкой против предложения с бонусом.
Обычно тестируют:
- темы писем;
- имя отправителя;
- длину текста;
- расположение кнопок;
- время и день отправки.
Плюс вы можете тестировать сам контент: длинное письмо против короткого, письмо с картинками против текстового, предложение со скидкой против предложения с бонусом.
Карточки товаров (Wildberries/Ozon)
Особенно важно проведение А B тестов карточек товаров для маркетплейсов. Конкуренция в этом сегменте высокая, и карточка товара по сути является одновременно вашим лендингом, рекламным баннером и витриной.
Что тестируют в карточках товаров для маркетплейсов:
Здесь важно понимать, что покупатель на маркетплейсе принимает решение за 2–3 секунды. У вас нет времени на «раскачку». Первый кадр либо цепляет, либо нет. И тест это покажет сразу.
Что тестируют в карточках товаров для маркетплейсов:
- главное фото;
- инфографику;
- видеообложку;
- порядок изображений;
- комбинации контента во всей карточке.
Здесь важно понимать, что покупатель на маркетплейсе принимает решение за 2–3 секунды. У вас нет времени на «раскачку». Первый кадр либо цепляет, либо нет. И тест это покажет сразу.
Мобильные приложения
Пользователи мобильных приложений — самые нетерпеливые. И каждое лишнее действие снижает вероятность того, что пользователь дойдет до целевого сценария. Поэтому A/B-тестирование мобильных приложений тесно связано с UX-дизайном.
Типичные объекты для тестов:
В мобильных приложениях цена ошибки выше, чем на сайте. Человек не закроет вкладку, он удалит приложение. И вернуть его крайне сложно. Он может не помнить, по каким причинам ему не понравилось приложение, но будет помнить, что оно ему не понравилось. Поэтому тестировать нужно до того, как выкатили обновление на всю аудиторию.
Типичные объекты для тестов:
- экраны онбординга;
- расположение баннеров;
- навигация и меню;
- тексты подсказок;
- кнопки регистрации и оплаты.
В мобильных приложениях цена ошибки выше, чем на сайте. Человек не закроет вкладку, он удалит приложение. И вернуть его крайне сложно. Он может не помнить, по каким причинам ему не понравилось приложение, но будет помнить, что оно ему не понравилось. Поэтому тестировать нужно до того, как выкатили обновление на всю аудиторию.
Как провести A/B-тест: пошаговый алгоритм
Знаете, в чем главная беда большинства маркетологов? Они путают активность с результатом. Если запустить два объявления и посмотреть, какое принесло больше кликов, это не A/B-тест. Это просто сравнение. Чтобы тестирование дало конкретный результат, потребуется четкий алгоритм действий. Давайте разберем основы проведения A B тестов по этапам.
Шаг 1. Формулировка гипотезы
Любой тест начинается с предположения, которое можно проверить. Гипотеза нужна, чтобы вы понимали, что именно проверяете и почему.
Гипотеза всегда должна состоять из трех частей:
Плохая гипотеза звучит так: «Давайте сделаем сайт современней». Ее невозможно измерить.
Пример хорошей гипотезы: «Если мы изменим цвет кнопки «Заказать» с зеленого на красный, это привлечет больше внимания и увеличит конверсию на 5%, потому что красный действует как триггер».
Гипотеза всегда должна состоять из трех частей:
- что меняем;
- какую метрику ожидаем улучшить;
- почему считаем, что это поможет.
Плохая гипотеза звучит так: «Давайте сделаем сайт современней». Ее невозможно измерить.
Пример хорошей гипотезы: «Если мы изменим цвет кнопки «Заказать» с зеленого на красный, это привлечет больше внимания и увеличит конверсию на 5%, потому что красный действует как триггер».
Шаг 2. Выбор одной метрики
Не пытайтесь одновременно увеличить клики, продажи, глубину просмотра и средний чек. У каждого теста должна быть одна главная цель. Если попытаетесь одновременно отслеживать конверсию, время на сайте, глубину прокрутки и количество кликов по баннеру, то размоете фокус и в итоге не поймете, что именно сработало, а что нет.
Шаг 3. Создание варианта B
Вариант А у вас уже есть. Это контрольный вариант, который работает сейчас. Вариант B отличается только одним элементом. Не надо одновременно менять цвет сайта, расположение, кнопок, заголовки, картинки, рекламные слоганы. Если новый вариант победит, вы не узнаете, что именно стало причиной роста.
Здесь важно помнить правило: один тест — одно изменение.
Единственное исключение, когда тестируете принципиально разные концепции. Например, два совершенно разных лендинга с разной логикой подачи. Тогда вы меняете все, но понимаете, что сравниваете не отдельные элементы, а два разных подхода в целом. Это уже не классический A/B-тест, а скорее сравнение стратегий. Но для начала я рекомендую работать с одним элементом.
Здесь важно помнить правило: один тест — одно изменение.
Единственное исключение, когда тестируете принципиально разные концепции. Например, два совершенно разных лендинга с разной логикой подачи. Тогда вы меняете все, но понимаете, что сравниваете не отдельные элементы, а два разных подхода в целом. Это уже не классический A/B-тест, а скорее сравнение стратегий. Но для начала я рекомендую работать с одним элементом.
Шаг 4. Расчет необходимого размера выборки и длительности теста
Это та область, где интуиция часто подводит. Нельзя просто запустить тест и через час увидеть результаты. Нужно набрать статистически значимую выборку. То есть такое количество посетителей на каждый вариант, чтобы выводы были надежными. Если выборка слишком мала, разница в 10% может оказаться просто случайностью.
Я рекомендую использовать специальные онлайн-калькуляторы для расчета sample size. Вбейте туда свою текущую конверсию, желаемый минимальный прирост и уровень значимости (обычно 95%). Калькулятор подскажет, сколько посетителей нужно привлечь на каждый вариант. Исходя из своего трафика, вы поймете, сколько дней продлится тест. Закладывайте минимум 7–14 дней, чтобы нивелировать влияние дня недели.
Разделение должно быть равномерным и не случайным. Если у вас 52% аудитории на вариант А и 48% на Б, это уже искажение. Нельзя также показывать одну версию только новым пользователям, а другую постоянным клиентам. Иначе результаты окажутся искаженными из-за разницы аудитории, а не из-за самого изменения.
Я рекомендую использовать специальные онлайн-калькуляторы для расчета sample size. Вбейте туда свою текущую конверсию, желаемый минимальный прирост и уровень значимости (обычно 95%). Калькулятор подскажет, сколько посетителей нужно привлечь на каждый вариант. Исходя из своего трафика, вы поймете, сколько дней продлится тест. Закладывайте минимум 7–14 дней, чтобы нивелировать влияние дня недели.
Разделение должно быть равномерным и не случайным. Если у вас 52% аудитории на вариант А и 48% на Б, это уже искажение. Нельзя также показывать одну версию только новым пользователям, а другую постоянным клиентам. Иначе результаты окажутся искаженными из-за разницы аудитории, а не из-за самого изменения.
Шаг 5. Запуск теста
Настраиваете сплит-систему в своем сервисе, чтобы трафик распределялся случайным образом 50 на 50 и ждете. На этом этапе ваша задача — не вмешиваться. Не меняйте текст в процессе. Не подкручивайте дизайн. Не останавливайте тест на выходные, потому что «трафика мало». Не заглядывайте в статистику каждый час и не принимайте промежуточных решений. Вы сделали свою работу, теперь слово за данными.
Остановить тестирование можно только в том случае, если один из вариантов катастрофически ломает пользовательский путь. Например, на варианте Б не работает кнопка оплаты. Тогда да, останавливайте. Но это форс-мажор, а не штатная ситуация. И он обнуляет результаты. После исправления тестирование запускают заново.
Остановить тестирование можно только в том случае, если один из вариантов катастрофически ломает пользовательский путь. Например, на варианте Б не работает кнопка оплаты. Тогда да, останавливайте. Но это форс-мажор, а не штатная ситуация. И он обнуляет результаты. После исправления тестирование запускают заново.
Шаг 6. Сбор данных и анализ A B теста
Сравните показатели вариантов A и B по выбранной метрике и проверьте статистическую значимость разницы. Обратите внимание и на побочные метрики. Бывает, что вариант выигрывает по конверсии, но проседает по среднему чеку, и такую картину важно видеть целиком, а не только по одной цифре.
Не гонитесь за идеальной точностью. Если вариант B показал конверсию на 2% выше, а p-value равен 0,34, это не победа. Это шум. Не принимайте решений на шуме.
Обращайте внимание и на вторичные показатели. Конверсия выросла, но среднее время на странице упало вдвое? Возможно, вы настолько упростили страницу, что люди стали быстрее уходить с нее. Конверсия та же, но глубина прокрутки увеличилась? Может, вы просто переместили форму ниже, и людям приходится дольше до нее добираться.
Не гонитесь за идеальной точностью. Если вариант B показал конверсию на 2% выше, а p-value равен 0,34, это не победа. Это шум. Не принимайте решений на шуме.
Обращайте внимание и на вторичные показатели. Конверсия выросла, но среднее время на странице упало вдвое? Возможно, вы настолько упростили страницу, что люди стали быстрее уходить с нее. Конверсия та же, но глубина прокрутки увеличилась? Может, вы просто переместили форму ниже, и людям приходится дольше до нее добираться.
Шаг 7. Принятие решение и внедрение результата
Возможен один из трех исходов:
В любом случае сохраните результаты A B теста. Зафиксируйте дату, гипотезу, что меняли, какую метрику смотрели, что получили в итоге. Это ваша база знаний. Через полгода у вас накопится библиотека тестов, которая сэкономит огромные деньги на будущих проектах.
- Вариант B победил. В этом случае выкатываете вариант B на весь трафик, фиксируете результат и переходите к следующей гипотезе.
- Вариант B проиграл. Понимаете, что это изменение не работает, оставляете вариант А как есть и тестируете следующую идею.
- Ни А, ни B не показали статистически подтвержденного преимущества. Значит, конкретное изменение не влияет на метрику, не тратьте время на доработку этого элемента, переходите к другому.
В любом случае сохраните результаты A B теста. Зафиксируйте дату, гипотезу, что меняли, какую метрику смотрели, что получили в итоге. Это ваша база знаний. Через полгода у вас накопится библиотека тестов, которая сэкономит огромные деньги на будущих проектах.
Примеры A/B-тестов в разных каналах
Лучше всего помогут понять принцип проведения тестирования кейсы A B тестов. Приведу несколько показательных примеров из разных сфер. Это наглядные уроки того, как небольшие изменения приводят к большим результатам.
Цвет CTA-кнопки на лендинге
Один из самых известных тестов провела команда HubSpot. На посадочной странице стояла зеленая кнопка призыва к действию. Решили проверить: а что если сделать ее красной? Больше ничего не трогали, изменили только цвет. По результатам тестирования красная кнопка дала прирост кликов на 21%.
Причина здесь понятна. Сработала психология восприятия цвета. Красный цвет повышает уровень возбуждения, привлекает внимание, провоцирует на немедленное действие. Зеленый, наоборот, действует расслабляюще. Он хорош для фоновых зон, для разделов «О компании», для всего, где нужно снизить напряжение. Но для кнопки, которая должна подтолкнуть к действию прямо сейчас, он работает слабее.
Это не означает, что вам срочно нужно поменять все кнопки на красные. Вывод здесь другой: если ваша кнопка теряется на фоне страницы, попробуйте более теплый, контрастный оттенок. Но не гадайте, тестируйте. Потому что в другом контексте, на другой палитре сайта результат может быть противоположным.
Причина здесь понятна. Сработала психология восприятия цвета. Красный цвет повышает уровень возбуждения, привлекает внимание, провоцирует на немедленное действие. Зеленый, наоборот, действует расслабляюще. Он хорош для фоновых зон, для разделов «О компании», для всего, где нужно снизить напряжение. Но для кнопки, которая должна подтолкнуть к действию прямо сейчас, он работает слабее.
Это не означает, что вам срочно нужно поменять все кнопки на красные. Вывод здесь другой: если ваша кнопка теряется на фоне страницы, попробуйте более теплый, контрастный оттенок. Но не гадайте, тестируйте. Потому что в другом контексте, на другой палитре сайта результат может быть противоположным.
Тема письма в e-mail-рассылке
Интернет-магазин запускает рассылку с рекламой сезонной распродажи:
Вариант В по результатам тестирования набирает на 8% больше по количеству открываемости письма. Почему? Все просто. Во втором варианте тема содержит конкретную выгоду и ограничение по времени. Такие изменения чаще всего и повышают Open Rate. Но заранее предсказать победителя невозможно. Решение можно принять только после оценки результата A B теста.
- Вариант А: Осенняя распродажа началась.
- Вариант В: Скидка 30% на всю осеннюю коллекцию до воскресенья.
Вариант В по результатам тестирования набирает на 8% больше по количеству открываемости письма. Почему? Все просто. Во втором варианте тема содержит конкретную выгоду и ограничение по времени. Такие изменения чаще всего и повышают Open Rate. Но заранее предсказать победителя невозможно. Решение можно принять только после оценки результата A B теста.
Главное фото карточки товара на Wildberries
Продавец электроники на Wildberries заметил, что CTR карточки в поисковой выдаче составляет 3,8%. А для его категории средний показатель около 4,5%. Значит, есть куда расти.
Запустили тест через встроенный инструмент Wildberries «А/В-тестирование главного фото»:
По итогу: вариант B показал CTR 5,1% против 4,0% у варианта А. Разница в 1,1% для маркетплейса довольно существенная. На масштабе тысяч показов в день это превращается в сотни дополнительных кликов.
Запустили тест через встроенный инструмент Wildberries «А/В-тестирование главного фото»:
- Вариант А: товар крупным планом на белом фоне, без дополнительных элементов.
- Вариант Б: товар крупным планом, но с короткой плашкой в углу «Хит продаж» и иконкой гарантии.
По итогу: вариант B показал CTR 5,1% против 4,0% у варианта А. Разница в 1,1% для маркетплейса довольно существенная. На масштабе тысяч показов в день это превращается в сотни дополнительных кликов.
Тест всей воронки в карточке товара
Это более сложный пример A/B-теста. Здесь проверяется не один элемент, а комбинация. По сути, тестирование мини-воронки внутри карточки.
Задача: поднять ATB Rate (Add To Basket Rate, процент добавления в корзину) для категории «домашний текстиль» на маркетплейсе.
Сравнивали два варианта карточки целиком:
Результат через три недели: ATB Rate вырос с 6,2% до 8,7%. Для категории с высокой конкуренцией это серьезный сдвиг.
Но это уже не классический A/B-тест, а сравнение двух стратегий визуального сторителлинга. Такой тест показывает, как элементы работают вместе, а не по отдельности, как реально ведет себя покупатель, когда просматривает карточку.
Задача: поднять ATB Rate (Add To Basket Rate, процент добавления в корзину) для категории «домашний текстиль» на маркетплейсе.
Сравнивали два варианта карточки целиком:
- Вариант А: стандартное фото товара на белом фоне, базовая инфографика с размерами, одно лайфстайл-фото в конце.
- Вариант В: обложка с товаром в интерьере, инфографика с акцентом на состав ткани и сертификаты, три лайфстайл-фото с разными сценариями использования, финальный слайд с видеообложкой.
Результат через три недели: ATB Rate вырос с 6,2% до 8,7%. Для категории с высокой конкуренцией это серьезный сдвиг.
Но это уже не классический A/B-тест, а сравнение двух стратегий визуального сторителлинга. Такой тест показывает, как элементы работают вместе, а не по отдельности, как реально ведет себя покупатель, когда просматривает карточку.
Ошибки в A/B-тестировании
Хотя основные принципы A B тестов простые, большинство из них проводятся с грубыми нарушениями. Люди тестируют, получают красивые цифры, радуются, внедряют изменения, а потом удивляются, почему результаты не выросли. А ошибки в A/B-тестировании стоят денег. Иногда огромных денег. Поэтому давайте пройдемся по самым типичным ловушкам, в которые попадают даже опытные маркетологи.
Ошибка 1: тестировать несколько изменений одновременно
Меняете сразу заголовок, картинку и кнопку, получаете рост конверсии и радуетесь. Но что именно сработало? Ответа нет, а значит, повторить успех не сможете. Проверяйте одну переменную за раз, даже если это не так быстро.
Ошибка 2: останавливать тест слишком рано
Увидели на второй день разницу в показателях и уже готовы объявить победителя? Не спешите. На малой выборке колебания огромны. То, что выглядит как уверенная победа сегодня, завтра может развернуться в обратную сторону. Проводите тест не менее недели, а лучше двух или даже трех, до заранее рассчитанного объема выборки и статистической значимости, а не до того момента, когда результат вам понравился.
Ошибка 3: тестировать на слишком маленькой или нерепрезентативной выборке
Если через ваш сайт в день проходит 50 человек, надеяться на быстрый и достоверный A/B-тест не стоит. Потребуются месяцы, чтобы набрать значимые данные. Также важно, чтобы выборка отражала вашу реальную аудиторию, а не случайный узкий сегмент. Иначе результат окажется не применим ко всем остальным пользователям.
Ошибка 4: игнорировать сезонность или внешние события
Если запустите тест перед распродажей или в разгар праздников, получили результат, который отражает не столько эффект вашего изменения, сколько всплеск покупательской активности в принципе. Такие периоды искажают картину, лучше избегать их для тестов или учитывать при анализе. Перед анализом всегда задавайте себе вопрос: не изменилось ли что-то еще, кроме тестируемого элемента?
Ошибка 5: менять условия теста в процессе
Если начали тестирование, а на середине решили подправить дизайн варианта B или сместить пропорции трафика, результаты будут недостоверными. Любое вмешательство в условия обнулит ценность собранных данных, и тест придется начинать заново.
Ошибка 6: тестировать то, что не влияет на конверсию
Не каждое изменение заслуживает отдельного эксперимента. Компании нередко тратят недели на выбор оттенка серого или толщины разделительной линии, хотя эти элементы практически не влияют на продажи. Прежде чем запускать тест, трезво оцените, способно ли изменение вообще что-то сдвинуть. Отдавайте приоритет тем гипотезам, где потенциальный эффект выше.
Какой сервис выбрать для A/B-тестирования
Мы добрались до основного вопроса: как провести A B тест? Не переживайте, для этого не нужно быть программистом. Для каждой задачи есть готовый инструмент, часто встроенный прямо в ту платформу, где вы уже работаете.
Для сайтов и лендингов:
Для рекламных кампаний:
Для маркетплейсов:
Для email-рассылок:
Чтобы проводить A B тесты, не требуются большие бюджеты или сложные технологии. Требуется другое: дисциплина проверять свои идеи вместо того, чтобы полагаться на вкус, опыт, мнение самого убедительного человека в переговорной. За тридцать лет в рекламе я понял, что именно такая дисциплина и отличает стабильные компании, от тех, которые то взлетают, то падают, в зависимости от того, кому в этот раз повезло угадать.
Сильный маркетинг редко строится на одном гениальном открытии. Он растет за счет десятков небольших улучшений: более точного заголовка, удачного изображения, понятной кнопки, лучшего сценария взаимодействия с клиентом. Системная работа и создает устойчивый рост конверсии и продаж.
Для сайтов и лендингов:
- Varioqub. Бесплатный инструмент от Яндекса, на котором можно тестировать элементы сайта без привлечения разработчиков. Вы визуально выделяете блок, который хотите изменить, создаете альтернативный вариант и запускаете эксперимент. Трафик делится автоматически. Подходит для малого и среднего бизнеса, когда нет ресурсов на сложные технические настройки.
- Optimizely. Платная платформа с более широким функционалом. Можно тестировать не только визуальные элементы, но и логику работы страниц, персонализацию, многовариантные эксперименты. Стоит дороже, но дает больше гибкости. Актуальна для крупных проектов с высоким трафиком.
Для рекламных кампаний:
- Яндекс Директ. Прямо в интерфейсе Директа вы можете запустить эксперимент: разделить трафик между двумя стратегиями, наборами объявлений или посадочными страницами. Система сама покажет, какой вариант эффективнее. Не нужно никуда выходить и подключать сторонние сервисы. Все в одном кабинете.
Для маркетплейсов:
- Инструмент Wildberries «A/B-тестирование главного фото». Продавец загружает два варианта обложки карточки, платформа сама делит показы между ними и через заданный период выдает результат по CTR. Максимально просто, не требует никаких дополнительных сервисов.
- На Ozon аналогичный функционал пока менее развит, но базовое сравнение вариантов можно проводить вручную: менять главное фото и отслеживать динамику CTR в аналитике кабинета.
Для email-рассылок:
- Sendsay, Unisender, UniSender и другие сервисы рассылок. В большинстве из них есть встроенная функция A/B-теста темы письма. Вы создаете два варианта темы, система отправляет каждый на 10–20% базы, через несколько часов определяет победителя и рассылает его на оставшуюся аудиторию. Удобно, быстро, не требует никаких дополнительных инструментов.
Чтобы проводить A B тесты, не требуются большие бюджеты или сложные технологии. Требуется другое: дисциплина проверять свои идеи вместо того, чтобы полагаться на вкус, опыт, мнение самого убедительного человека в переговорной. За тридцать лет в рекламе я понял, что именно такая дисциплина и отличает стабильные компании, от тех, которые то взлетают, то падают, в зависимости от того, кому в этот раз повезло угадать.
Сильный маркетинг редко строится на одном гениальном открытии. Он растет за счет десятков небольших улучшений: более точного заголовка, удачного изображения, понятной кнопки, лучшего сценария взаимодействия с клиентом. Системная работа и создает устойчивый рост конверсии и продаж.
Ответы на часто задаваемые вопросы
Что такое A/B-тестирование в маркетинге?
Определение A B теста: это метод сравнения двух версий одного элемента, чтобы определить, какой вариант приносит больше конверсий, кликов или продаж.
Определение A B теста: это метод сравнения двух версий одного элемента, чтобы определить, какой вариант приносит больше конверсий, кликов или продаж.
Что такое A/B-тестирование простыми словами?
Вы показываете половине реальной аудитории вариант A, второй половине — вариант B, затем выбираете победителя по реальным результатам.
Вы показываете половине реальной аудитории вариант A, второй половине — вариант B, затем выбираете победителя по реальным результатам.
Что такое A/B-тестирование контента?
Это проверка разных версий заголовков, текстов, изображений, видео или писем, чтобы понять, какой контент лучше вовлекает аудиторию.
Это проверка разных версий заголовков, текстов, изображений, видео или писем, чтобы понять, какой контент лучше вовлекает аудиторию.
Какие метрики лучше всего использовать для A/B-теста?
Зависит от цели: конверсия, CTR, Open Rate, добавление в корзину, средний чек или количество заявок. Для каждого теста выбирают одну основную метрику.
Зависит от цели: конверсия, CTR, Open Rate, добавление в корзину, средний чек или количество заявок. Для каждого теста выбирают одну основную метрику.
Какие ошибки часто встречаются при проведении A/B-теста?
Самые распространенные ошибки: изменение нескольких элементов одновременно, слишком ранняя остановка эксперимента, маленькая выборка и игнорирование сезонных факторов.
Самые распространенные ошибки: изменение нескольких элементов одновременно, слишком ранняя остановка эксперимента, маленькая выборка и игнорирование сезонных факторов.
Как интерпретировать результаты A/B-теста?
Оценивать нужно статистически значимую разницу между вариантами, а не первые полученные цифры. Победителем считается версия, которая стабильно показывает лучший результат на достаточном объеме данных.
Оценивать нужно статистически значимую разницу между вариантами, а не первые полученные цифры. Победителем считается версия, которая стабильно показывает лучший результат на достаточном объеме данных.
Чем A/B-тест отличается от многовариантного тестирования?
A/B-тест сравнивает две версии одного элемента, а многовариантный эксперимент проверяет сразу несколько комбинаций разных элементов страницы или интерфейса.
A/B-тест сравнивает две версии одного элемента, а многовариантный эксперимент проверяет сразу несколько комбинаций разных элементов страницы или интерфейса.