Зміст

Вступ: Що таке A/B тестування і чому воно важливе

A/B тестування — це методика порівняння двох версій веб-сторінки для визначення, яка з них краще працює з точки зору конверсії. Це науковий підхід до оптимізації, який дозволяє приймати рішення на основі даних, а не інтуїції.

Для лендінгів A/B тестування особливо важливе, оскільки навіть невеликі зміни можуть значно вплинути на конверсію. За даними досліджень, регулярне проведення A/B тестів може збільшити конверсію на 5-25% щомісяця.

"Якщо ви не тестуєте, ви не оптимізуєте, а лише здогадуєтесь."

Підготовка до A/B тестування

Перш ніж розпочати A/B тестування, необхідно виконати кілька підготовчих кроків:

  1. Встановіть чіткі цілі. Визначте, яку метрику ви хочете покращити: коефіцієнт конверсії, час перебування на сайті, середній чек тощо.
  2. Проаналізуйте поточні дані. Використовуйте Google Analytics або інші інструменти для аналізу поведінки користувачів на вашому лендінгу.
  3. Виявіть проблемні місця. Це можуть бути сторінки з високим показником відмов, форми з низьким рівнем заповнення або CTA-кнопки з низьким CTR.
  4. Визначте обсяг трафіку. Переконайтеся, що ваш лендінг отримує достатньо трафіку для проведення статистично значущих тестів.
Схема підготовки до A/B тестування

Схема підготовки до A/B тестування лендінгу

Формування гіпотез для тестування

Гіпотеза — це обґрунтоване припущення про те, як певна зміна може вплинути на поведінку користувачів. Хороша гіпотеза має включати:

  • Проблему, яку ви намагаєтеся вирішити
  • Запропоноване рішення
  • Очікуваний результат
  • Обґрунтування, чому це може спрацювати

Приклади гіпотез для тестування лендінгу:

Приклад гіпотези №1:

Проблема: Низький CTR головної кнопки заклику до дії.

Гіпотеза: Зміна кольору кнопки з синього на оранжевий збільшить її помітність і підвищить CTR на 15%.

Обґрунтування: Оранжевий колір створює відчуття терміновості та краще виділяється на фоні решти сторінки.

Приклад гіпотези №2:

Проблема: Висока частка відмов на лендінгу.

Гіпотеза: Додавання відеовідгуків клієнтів у секцію соціальних доказів збільшить довіру користувачів і зменшить частку відмов на 20%.

Обґрунтування: Відеовідгуки сприймаються як більш автентичні та викликають більше довіри, ніж текстові.

Інструменти для A/B тестування

Для проведення A/B тестів можна використовувати різні інструменти. Ось найпопулярніші з них:

Google Optimize

Безкоштовний інструмент, інтегрований з Google Analytics. Ідеально підходить для початківців.

Оцінка:

Optimizely

Потужна платформа для A/B тестування з широким функціоналом. Підходить для середніх та великих компаній.

Оцінка:

VWO (Visual Website Optimizer)

Зручний інтерфейс та широкі можливості для аналізу. Хороший вибір для більшості бізнесів.

Оцінка:

AB Tasty

Комплексне рішення для персоналізації та оптимізації. Має потужні функції сегментації.

Оцінка:

Аналіз результатів та прийняття рішень

Після проведення тесту необхідно правильно проаналізувати результати. Ось ключові моменти, на які слід звернути увагу:

  1. Статистична значущість. Переконайтеся, що результати досягли рівня довіри не менше 95%.
  2. Приріст конверсії. Оцініть, наскільки змінилася цільова метрика.
  3. Сегментація результатів. Проаналізуйте, як зміни вплинули на різні сегменти аудиторії (нові vs повторні відвідувачі, мобільні vs десктопні користувачі).
  4. Супутні метрики. Перевірте, чи не погіршилися інші важливі показники.
Аналіз результатів A/B тесту

Приклад аналізу результатів A/B тесту в Google Optimize

На основі аналізу результатів прийміть одне з трьох рішень:

  • Впровадити зміни, якщо версія B показала статистично значуще покращення.
  • Зберегти поточну версію, якщо версія A виявилася кращою або різниця незначна.
  • Провести додаткове тестування, якщо результати неоднозначні або потрібно перевірити додаткові гіпотези.

Поширені помилки в A/B тестуванні

Щоб отримати достовірні результати, уникайте цих поширених помилок:

Тестування занадто багатьох елементів одночасно

Це ускладнює розуміння того, яка саме зміна вплинула на результат. Рекомендується тестувати один елемент за раз або використовувати мультиваріативне тестування.

Завчасне завершення тесту

Завершення тесту до досягнення статистичної значущості може призвести до хибних висновків. Дочекайтеся достатньої кількості конверсій.

Ігнорування сезонності та зовнішніх факторів

Різні періоди (наприклад, свята, сезонні акції) можуть впливати на поведінку користувачів. Враховуйте це при аналізі результатів.

Тестування незначних змін

Мінімальні зміни, як правило, дають мінімальні результати. Не бійтеся тестувати сміливіші гіпотези.

Висновки та наступні кроки

A/B тестування — це безперервний процес оптимізації, який дозволяє постійно покращувати результати вашого лендінгу. Важливо підходити до нього системно та методично:

  1. Розробіть календар тестування з пріоритизацією гіпотез
  2. Документуйте всі тести та їх результати
  3. Використовуйте отримані інсайти для формування нових гіпотез
  4. Регулярно переглядайте та оновлюйте вашу стратегію тестування

Потрібна допомога з A/B тестуванням вашого лендінгу?

Наша команда експертів допоможе вам розробити та реалізувати ефективну стратегію A/B тестування для максимізації конверсії.

Зв'язатися з нами