A/B-тестування: як бізнес приймає рішення на основі даних

A/B-тестування — це спосіб порівняти два варіанти одного елемента (сторінки, кнопки, заголовка, банера тощо), щоб з’ясувати, який працює краще. Наприклад, ви хочете протестувати новий заголовок на лендінгу. Половина користувачів бачить наявний варіант, інша — новий. Потім ви порівнюєте, у якому варіанті було більше заявок, покупок і кліків, та обираєте ефективніший. 

У чому головна цінність такого методу: 

• Ви ухвалюєте рішення не навмання. Тестування дає змогу уникнути хибних припущень і не витрачати бюджет на ідеї, які ніби й мають потенціал, але на практиці не працюють. 
• Ви зменшуєте ризики. Замість того щоб одразу запускати масштабні зміни, ви перевіряєте невелику правку на частині аудиторії. Якщо все добре — масштабуєте. Якщо ні — або повертаєтесь до початкової версії, або шукаєте нові варіанти. 

A/B-тестування — це робота всієї команди, адже гіпотези зазвичай пропонуються від маркетологів чи проєктних менеджерів. Аналітики підбирають метрики, обсяг аудиторії та аналізують результати. Дизайнери створюють нові версії, а розробники впроваджують зміни на сайт або в продукт. Часто підключаються спеціалісти з реклами чи контенту.

Тестувати можна майже все, з чим взаємодіє користувач. Іноді навіть незначна зміна дає відчутний результат. Розповімо про кілька напрямів, які тестують найчастіше: 

• Оформлення сторінки: колір кнопок, розташування блоків і типографіки. 
• Слова й фрази: заголовки, описи товарів, написи на кнопках і формулювання закликів до дії. 
• Матеріали: зображення, відео, елементи довіри (відгуки, гарантії, подарунки). 
• Функціонал: форми для заповнення, фільтри, етапи оформлення замовлення. 
• Пропозиції: які акції привертають більше уваги, який банер працює краще, який бонус мотивує. 

Скажімо, у вас є два варіанти заголовка для email-розсилки. Ви запускаєте розсилку й дивитесь, який із них відкривають частіше. Те саме працює й на сайті, наприклад, коли ви змінюєте колір кнопки «Купити»: з зеленого на жовтий, а потім уважно стежите, чи збільшилася кількість кліків. Тобто ви не вгадуєте, а перевіряєте.

Або у вас є довгий лендінг, де багато інформації: фото, відео, текстові блоки, відгуки. Можна зробити компактну версію сторінки, протестувати обидва варіанти та порівняти, який краще конвертує в заявки. Також можна робити A/B-тестування з формами для реєстрації. Ви просто зменшуєте кількість полів у формі та дивитесь, наскільки більше людей її заповнюють. Без такого тестування можна легко зійти на шлях припущень і суб’єктивних рішень, а з тестуванням у вас з’являється опора на дані.

Нагадуємо, Київстар дотримується Законів України «Про інформацію» та «Про захист персональних даних», не передає та не продає персональні дані абонентів, у тому числі й записи розмов, тексти SMS/MMS та історію браузера третім особам. Усі аналітичні моделі з використанням Big Data будуються на основі неперсоніфікованих та зашифрованих даних.

Як зазвичай виглядає процес A/B-тестування і що треба врахувати: 

1. Сформулювати мету. Що ви хочете змінити або покращити? Це може бути збільшення кількості покупок, зниження кількості незавершених покупок або підвищення клікабельності банера. 

2. Визначити, що будете тестувати. Оберіть конкретний елемент (кнопку, форму, банер, сторінку) і вирішіть, як будете вимірювати ефективність (клікабельність, конверсії, кількість заявок). 

3. Скласти гіпотезу. Наприклад: «Якщо зробити кнопку червоною, її помітять більше людей і натискатимуть частіше». 

4. Підготувати два варіанти. Контрольний (той, що вже є) і експериментальний (з новими змінами).  

5. Запустити тест. Поділіть аудиторію, налаштуйте тривалість і відстежуйте результати. 

6. Проаналізувати результати. Дивіться, що працює краще. Якщо гіпотеза підтвердилась — впроваджуєте зміни, якщо ні, то тепер знаєте, що не варто робити далі. 

7. Зафіксувати висновки. Результати кожного тесту є цінними знаннями для майбутніх рішень. Вони допомагають уникнути повторення помилок. 

A/B-тестування — це процес, який ніколи не закінчується, оскільки зміни в поведінці користувачів, нові ідеї та сезонні фактори постійно спонукають до нових тестів, щоб створювати продукт, який справді працює.