В IT дуже важливо постійно експериментувати та впроваджувати оптимальні рішення, щоб створювати успішні продукти та послуги. Вибирати найефективніші варіанти дизайну, контенту, реклами, форм і CTA. Але як зрозуміти, що сподобається аудиторії, підвищить продажі та принесе прибуток? Для цього потрібно провести A/B-тестування. Про нього сьогодні й поговоримо. Наша стаття буде корисна аналітикам, UI/UX-дизайнерам, маркетологам, Project-менеджерам та іншим фахівцям-початківцям. Читай до кінця.
Що таке A/B-тестування і в чому його користь
A/B-тестування – це метод порівняння двох версій елемента з метою визначити, яка з них краще працює, ґрунтуючись на реальних даних про поведінку користувачів. Для цього ми ділимо аудиторію на частини та показуємо різні варіанти того, що тестуємо (наприклад, одна група бачить стандартну картку товару на сайті, а інша – з відеооглядом). Далі аналізуємо кількість переглядів, кліків і додавань у кошик, щоб зрозуміти, чи є сенс робити огляд для кожного продукту. Багато компаній впроваджують зміни тільки після A/B-тестів, тому що не хочуть ризикувати та марно витрачати гроші і час.
Що можна дослідити за допомогою A/B-тестування
A/B-тестування дає змогу поліпшити практично будь-який компонент продукту або маркетингової кампанії, підвищивши їхню ефективність.
Ось що тестують найчастіше:
- Дизайн сторінок: кольори, шрифти, зображення, відео, розташування елементів.
- Інтерфейс: форми зворотного зв’язку, кнопки, навігаційні меню.
- Контент: заголовки, тексти, описи, відгуки, заклики до дії (CTA).
- Функціонал: оформлення покупки, пошук сайтом, фільтри товарів тощо.
- Маркетинг: знижки, акції, ціни, бонуси, банери та креативи.
Усе, що перетворює користувачів на клієнтів, потрібно тестувати. Ти маєш досконально вивчити вподобання своєї ЦА. Щоб перевірити більше двох факторів, існує мультиваріантне тестування.
Приклади використання A/B-тестування
Ось як A/B-тестування можна застосовувати в маркетингу, розробці та UI/UX-дизайні:
- Відправлення електронних листів із різними заголовками для оцінки клікабельності (які краще відкривають) і підвищення ефективності email-маркетингу.
- Зміна кольору кнопки «Купити» на сторінці, щоб перевірити, як це впливає на продажі.
- Split testing лендінгів для одного й того самого продукту, аби вибрати оптимальну версію для максимізації конверсії та ROI.
- Порівняння пропозицій про підписку на розсилку (наприклад, зі знижкою і подарунком). Яка більше сподобається ЦА?
- Зміна структури навігації на сайті для зниження показника відмов і поліпшення юзабіліті. Шукаємо найзручніші варіанти для користувачів.
- Зменшення кількості полів у формах (замовлення, зворотного зв’язку, реєстрації тощо) для аналізу впливу цього фактора на заповнюваність. Щоб стало більше нових підписників або менше покинутих кошиків.
- A/B-testing рекламних оголошень з різними картинками й текстами. Допомагає побачити, які креативи збільшують клікабельність і конверсію.
Ці приклади показують, що A/B-тестування дозволяє визначити, які зміни роблять продукт або послугу більш привабливими для клієнтів. Без гри в угадайку і танців на граблях. Ти точно знатимеш, які методи працюють і наближають тебе до мети. Щось на кшталт компаса для бізнесу. У цьому головна фішка і користь A/B-тестів.
Як провести A/B-тестування
Зазвичай проведення A/B-тестування поділяють на 8 етапів. Давай їх розглянемо:
- Визначення мети. Спочатку вирішуємо, що саме хочемо поліпшити. Це може бути що завгодно: від збільшення кількості реєстрацій до оптимізації витрат на рекламу і зниження коефіцієнта відмов на головній сторінці. Важливо мати чітку мету.
- Формулювання гіпотез. Тепер подумаємо, яка зміна нам у цьому допоможе. Наприклад, якщо «перефарбувати» кнопку «Оформити замовлення» з зеленого на синій, вона стане помітнішою і дасть більше кліків. Складемо список припущень.
- Вибір об’єкта і метрик тестування. Визначаємо елемент, модифікація якого принесе максимальні результати. І вирішуємо, за якими показниками будемо їх оцінювати.
- Підготовка експерименту. Готуємо дві версії об’єкта: одна зі змінами, а інша – без (контрольна). Вибираємо інструмент A/B-тестування, який підійде для наших цілей і метрик (Optimizely, VWO, AB Tasty тощо). Налаштовуємо параметри тесту: які сторінки тестувати, як довго, яку аудиторію брати тощо.
- Запуск A/B-тесту. Вмикаємо експеримент і чекаємо, поки почне надходити інформація. Важливо дати йому достатньо часу, щоб отримати надійні результати.
- Збір та аналіз даних. Порівнюємо показники для визначення ефективності кожної версії. З’ясовуємо, підтвердилася гіпотеза чи ні.
- Впровадження змін. Залежно від підсумків A/B-тестування, команда вносить модифікацію на постійній основі, відхиляє її або проводить додаткові тести.
- Звіти та планування наступних кроків. Записуємо все, що дізналися під час тестування, для майбутніх експериментів. Спираючись на результати, вирішуємо, які ще тести запустити.
Можна сказати, що A/B-тестування – це циклічний процес, який дозволяє поступово оптимізувати продукт або стратегію. Після завершення одного експерименту, починається інший – з новими гіпотезами та питаннями. Наші студенти вивчають A/B-тестування на курсі аналітики. Щоб спробувати себе в роботі з даними, приходь на наш безплатний онлайн-марафон. Приміряй професію дата-аналітика та дізнайся, наскільки вона тобі підходить.
Хто проводить A/B-тестування
У проведенні A/B-тестів можуть брати участь фахівці, які відповідають за конверсію, аналітику, дизайн, користувацький досвід і оптимізацію рекламних кампаній. Виходить, що трохи розбиратися в A/B-тестуванні потрібно всім, хто працює над продуктом. Наприклад:
- Маркетологи і Project-менеджери придумують гіпотези для тестування.
- Аналітики визначають доцільність, ресурси та метрики успішності, а потім оцінюють результати.
- Програмісти та UI/UX-дизайнери створюють версії лендінгів, форм і кнопок.
- Вся команда вирішує, впроваджувати зміни чи ні.
Тепер ти знаєш, що таке A/B-тестування сайту і чим воно корисне бізнесу. Щоб стати дата-аналітиком за 5 місяців і проводити A/B-тести, записуйся на курси від GoIT. Вивчи теорію, отримай достатньо практики, зроби 5 проєктів для портфоліо, пройди заняття з працевлаштування та знайди роботу з хорошою зарплатою. Junior дата-аналітик отримує $600-1000 на місяць. А далі – більше.
Якщо ще не визначився з напрямом навчання, протестуй 5 IT-професій на нашому безплатному марафоні, щоб прийняти рішення на основі даних (головне правило аналітики). Буде цікаво!
