A/B тестирование. Повышаем показатели.

A/B тестирование – это анализ статистики показателей сайта (каких, читайте ниже) в двух или нескольких его вариациях. Приведем простейший пример. Итак, мы имеем одностраничник с зеленой кнопкой обратной связи. Собираем статистику за определенный период (скажем, неделя) и выясняем, что конверсия составляет 5%. Меняем зеленый цвет кнопочки на красный и проводим аналогичные мероприятия. Итого – за неделю конверсия выросла до 15%.Таким образом, незначительные изменения в дизайне привели к значительному повышению ключевого параметра. Если хотите разобраться в основных принципах данного вида тестирования, дочитайте эту статью до конца.

Когда необходимо A/B тестирование?

• Сайт только-только вышел в свет, и вы заинтересованы в немедленной отдаче. Логика проста: лучше сразу подобрать идеальный вариант для получения максимальной прибыли.
• Вас не устраивает текущая конверсия. Бывают такие случаи, когда деньги на рекламную компанию потрачены немалые, посетителей приходит много, но отдачи – никакой. Стоит задуматься и выяснить причину. Возможно, для клиента затруднительно сделать заказ? Тогда следует упростить форму обратной связи, оставив лишь самые необходимые поля. Это один из примеров, которых на нашей практике – масса.

Какие показатели нужно учитывать при A/B тестировании?

Эксперимент проводится на основе сбора статистических данных по основным критериям. Каждый из них преследует определенную цель. Рассмотрим самые распространенные:

• Конверсия. Целесообразно в том случае, если потенциальный клиент должен выполнить определенную цель. Например, подписаться на рассылку новостей или заполнить форму обратной связи. Отношение именно таких покупетелей-лидов к общему числу посетителей сайта и есть конверсия. Проведя, на первый взгляд, незначительные изменения интерфейса (вплоть до банальной замены цвета одной из кнопок), можно добиться значительного повышения данного показателя.
• Отказы. У различных поисковых систем этот параметр рассчитывается по-разному, однако суть схожа. Если посетитель, зайдя на страницу, через несколько секунд закрыл ее, то система засчитывает такое посещение, как отказ. Большое число отказов негативно влияет на позиции сайта в поисковой выдаче. Возможно, стоит придумать более яркий и содержательный заголовок, чтобы заинтересовать клиента.
• Глубина просмотров. У вас множество интересных страниц, но люди посещают в среднем 1-2, что плохо сказывается на поведенческом факторе и, как следствие, на позициях в поисковиках? Причин может быть несколько. Как пример – неудобная навигация.
• Другие важные статистические данные, проанализировать и сравнить которые можно в Яндекс.Метрика, Google Analytics и подобных сервисах.

Как правильно делать A/B тестирование?

• В первую очередь нужно понять, для чего проводить данный эксперимент. На основе аналитики изучать поведение посетителей на сайте и ключевые показатели. Определить, какие из них нужно подтянуть.
• Спрогнозировать, что положительно повлияет на увеличение искомых параметров.
• Провести задуманные изменения и сравнить новые показатели с первоначальными. Если результата нет или он отрицательный, то ваш прогноз – неверен, и нужно придумать что-то другое, либо вернуть все, как было.

В любом случае A/B тестирование – очень мощный и проверенный инструмент интернет-маркетинга.