A / B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, относится к процессу рандомизированного экспериментирования.
При этом, две или более версии переменной (веб-страница, элемент страницы) одновременно показываются разным сегментам посетителей веб-сайта, чтобы определить, какая из них версия оставляет максимальное влияние и управляет бизнес-метриками.
По сути, A / B-тестирование устраняет все догадки при оптимизации веб-сайта и позволяет оптимизаторам опыта принимать решения на основе данных. В A / B-тестировании A относится к «контрольной» или исходной переменной тестирования. В то время как B относится к «варианту» или новой версии исходной переменной тестирования.
Почему вам стоит подумать о A / B-тестировании?
Сегодня многии компании B2B недовольны неквалифицированными лидами, которые они получают в месяц. Между тем, СМИ и издательства также имеют дело с низким уровнем вовлеченности зрителей. На эти основные показатели конверсии влияют некоторые распространенные проблемы, такие как утечки в воронке конверсии, прерывания на странице оплаты и т. д.
Давайте посмотрим, почему вам следует проводить A / B-тестирование:
1. Решите проблемы посетителей
Посетители приходят на ваш сайт, чтобы достичь определенной цели, которую они поставили перед собой. Это может быть для того, чтобы больше узнать о вашем продукте или услуге, купить конкретный продукт, прочитать / узнать больше о конкретной теме или просто просмотреть. Какой бы ни была цель посетителя, он может столкнуться с некоторыми общими болевыми точками при достижении своей цели.
2. Увеличьте рентабельность инвестиций от существующего трафика
Большинство оптимизаторов опыта осознали, что стоимость получения качественного трафика на вашем веб-сайте огромна. A / B-тестирование позволяет максимально использовать имеющийся трафик и помогает увеличить конверсию без дополнительных затрат на привлечение нового трафика. A / B-тестирование может дать вам высокую рентабельность инвестиций, поскольку иногда даже самые незначительные изменения на вашем веб-сайте могут привести к значительному увеличению общих бизнес-конверсий.
3. Уменьшите показатель отказов
Один из наиболее важных показателей, который нужно отслеживать для оценки эффективности вашего сайта, - это показатель отказов. Высокий показатель отказов вашего веб-сайта может быть вызван множеством причин, например, слишком большим количеством вариантов для выбора, несоответствием ожиданий, запутанной навигацией, использованием слишком большого количества технического жаргона.
Поскольку разные веб-сайты служат разным целям и обслуживают разные сегменты аудитории, не существует универсального решения для снижения показателя отказов. Однако проведение A / B-теста может оказаться полезным. С помощью A / B-тестирования вы можете тестировать несколько вариантов элемента вашего веб-сайта, пока не найдете лучшую версию. Это не только поможет вам найти трения и болевые точки посетителей, но и поможет улучшить общее впечатление посетителей вашего сайта, заставляя их проводить больше времени на вашем сайте и даже превращаясь в платящих клиентов.
4. Внесите изменения с низким уровнем риска
Вносите незначительные, постепенные изменения на свою веб-страницу с помощью A / B-тестирования вместо того, чтобы изменять дизайн всей страницы. Это может снизить риск снижения вашего текущего коэффициента конверсии.
A / B-тестирование позволяет вам нацелить свои ресурсы на максимальный результат с минимальными изменениями, что приводит к увеличению рентабельности инвестиций. Примером этого могут быть изменения в описании товара. Вы можете выполнить A / B-тест, если планируете удалить или обновить описание продукта. Вы не знаете, как ваши посетители отреагируют на изменение. Запустив A / B-тест, вы можете проанализировать их реакцию и выяснить, в какую сторону весы могут наклониться.
Другим примером модификации с низким уровнем риска может быть введение нового изменения функции. Прежде чем внедрять новую функцию, запуск ее как A / B-теста может помочь вам понять, понравится ли новое изменение, которое вы предлагаете, аудитории вашего веб-сайта.
Внедрение изменений на вашем веб-сайте без тестирования может окупиться, а может и не окупиться как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. Тестирование, а затем внесение изменений может сделать результат более определенным.
5. Добейтесь статистически значимых улучшений
Поскольку A / B-тестирование полностью основано на данных, и здесь нет места для догадок, интуиции или инстинктов, вы можете быстро определить «победителя» и «проигравшего» на основе статистически значимых улучшений таких показателей, как время, проведенное на странице, число запросов на демонстрацию, процент отказа от корзины, рейтинг кликов и т. д.
6. Измените дизайн веб-сайта, чтобы увеличить прибыль в будущем
Редизайн может варьироваться от небольшого текста с призывом к действию или изменения цвета на определенных веб-страницах до полного обновления веб-сайта. Решение о внедрении той или иной версии всегда должно определяться данными при A / B-тестировании. Не прекращайте тестирование, пока дизайн находится на стадии завершения. По мере выхода новой версии протестируйте другие элементы веб-страницы, чтобы убедиться, что наиболее интересная версия будет представлена посетителям.
A / B-тестирование обеспечивает высокую рентабельность инвестиций. С точки зрения маркетинга, A / B-тестирование исключает возможность догадок в процессе оптимизации. Стратегические маркетинговые решения основываются на данных, что упрощает разработку идеальной маркетинговой стратегии для веб-сайта с четко определенными целями. Без программы A / B-тестирования ваша маркетинговая команда будет просто проверять элементы наугад или на основе интуиции и предпочтений. Такое тестирование без данных обречено на провал.
Если вы начнете с хорошего веб-сайта и анализа данных о посетителях, первые три проблемы можно легко решить. Имея в своем распоряжении обширные данные о веб-сайте и посетителях, вы можете расставить приоритеты для своей очереди, и вам даже не придется решать, что тестировать. Данные будут говорить все. С такими качественными данными в сочетании с вашим бизнес-опытом формулирование рабочей гипотезы становится просто вопросом просмотра доступных данных и принятия решения о том, какие изменения лучше всего подходят для вашей конечной цели. Чтобы преодолеть третью проблему, вы можете рассчитать подходящий размер выборки для своей тестовой кампании с помощью множества доступных сегодня инструментов.
После прочтения этой всеобъемлющей статьи об A / B-тестировании вы должны быть полностью готовы к планированию собственной дорожной карты по оптимизации. Прилежно выполняйте каждый шаг и остерегайтесь всех серьезных и мелких ошибок, которые вы можете совершить, если не придаете данным значение, которого они заслуживают. A / B-тестирование имеет неоценимое значение, когда речь идет о повышении коэффициента конверсии вашего сайта.
Если проводить его с полной отдачей и с теми знаниями, которые у вас есть, A / B-тестирование может снизить многие риски, связанные с проведением программы оптимизации. Это также поможет вам значительно улучшить UX вашего сайта, удалив все слабые ссылки и найдя наиболее оптимизированную версию вашего сайта. Удачного тестирования!
LASĂ-NE UN COMENTARIU