A/B-тестирование

A/B-тестирование (сплит- или буквенное тестирование) – это метод, который используется для сравнения двух вариантов веб-страницы, приложения, рекламного объявления, креатива, заголовка или другого элемента, чтобы определить, какой из них лучше влияет на целевой показатель, например конверсию, кликабельность или количество просмотров. Трафик случайным образом распределяется между этими версиями, а затем собираются данные по различным метрикам (конверсии, клики, время на сайте и т. д.) для каждой из них. На основе анализа этой информации принимается решение о том, какой вариант использовать в рекламной кампании.

Зачем используют A/B-тестирование

Как проходит A/B-тестирование

Вопросы-ответы

Зачем используют A/B-тестирование

A/B-тестирование применяется в следующих целях:

• оптимизация конверсий, повышение показателей вовлеченности и других KPI. С помощью A/B-тестов можно определить, какие элементы дизайна, контента или маркетинга лучше всего влияют на желаемое действие пользователя;
• уменьшение гипотез и предположений. Вместо того, чтобы полагаться на субъективные мнения о том, какой вариант будет работать лучше, можно использовать фактические данные;
• принятие обоснованных решений. На основании результатов A/B-тестирования можно принимать решения о запуске тех или иных изменений, не опасаясь негативных последствий;
• персонализация опыта пользователей. Проверяя разные варианты на различных сегментах аудитории, можно персонализировать контент и дизайн для повышения их релевантности;
• постоянное улучшение. A/B-тестирование позволяет постоянно экспериментировать и оптимизировать свой продукт или сайт, что ведет к непрерывному росту и развитию бизнеса.

Как проходит A/B-тестирование

Опишем главные этапы A/B-тестирования.

1. Определение цели. Что вы хотите улучшить с помощью A/B-тестирования. Это может быть увеличение конверсии, кликабельности, количества просмотров, времени, проведенного на сайте или в приложении, или другой показатель.
2. Формулирование гипотезы. Как именно изменения могут повлиять на достижение этой цели и какой вариант (A или B) будет более эффективным.
3. Выбор элементов для A/B-тестирования. Это могут быть заголовки, текст, CTA-кнопки, изображения, цветовые схемы и другие элементы.
4. Создание вариантов. Создание двух версий элемента, который вы хотите протестировать. Они могут отличаться одной или несколькими деталями (для получения более точных результатов лучше менять один параметр для одного A/B-теста).
5. Определение размера выборки. Какое количество уникальных посетителей требуется для получения статистически значимых результатов исходя из ожидаемого эффекта от тестируемых изменений.
6. Разделение трафика. Трафик на сайт, лендинг, email-рассылку или объявление разделяется между двумя вариантами случайным образом.
7. Сбор данных. Отслеживание необходимых показателей.
8. Анализ результатов и вывод. Сравнение результатов A/B-тестирования для двух вариантов и вывод о том, какой из них более эффективен.
9. Принятие решения. На основе проведенного анализа принимается решение о том, какую версию выбрать для достижения лучших показателей.

Этот цикл постоянно повторяется, позволяя непрерывно находить возможности для оптимизации и улучшения результатов.