Что такое A/B-тестирование (сплит-тестирование) | Unisender
А/В-тестирование сайта (сплит-тестирование) – это метод, который применяется для оценки эффективности веб-страниц. А/В-тесты позволяют повысить конверсию целевых страниц, а значит, и доходность интернет-проекта.
С помощью метода сравнивают несколько вариантов одной страницы, каждый из которых показывают одинаковому количеству посетителей. Через некоторое время подводят итоги теста и оставляют тот вариант, который показал лучший результат (чаще всего выбирают страницу с более высокой конверсией).
Зачем нужно А/В-тестирование
Представьте, что вы запустили образовательный проект. Конверсия посадочной страницы составляет 3%, но вы желаете увеличить показатель до 6%. Тогда вы формулируете предположение, как этого можно добиться — гипотезу.
Например, у вас появилась идея, что короткую форму заявки заполнять проще, чем длинную, и стоило бы убрать несколько полей. Конечно, если у вас небольшой стартап, и вы только запустились, можно обойтись вовсе без теста. Однако с ростом трафика растет и цена ошибки. Что если число лидов не вырастет, но при этом вы будете терять важную информацию о своих потенциальных клиентах? Или при росте числа лидов не изменится итоговая конверсия в слушателя курса? Чтобы избежать подобных ошибок, используют A/B-тестирование.
При формировании гипотез хорошей практикой является их оценка как с точки зрения результата (к примеру, вы уверены, что гипотеза №24 увеличит конверсию на 10%), так и с точки зрения затрат на разработку. Это позволит эффективно приоритизировать гипотезы.
Иван Белозеров
веб-аналитик в digital-агентстве i-Media
Таким образом, А/В-тестирование позволяет:
- выяснить влияние отдельных компонентов страницы на поведение пользователей;
- исключить субъективность в принятии решений и возможные факторы риска;
- сконцентрировать финансовые и трудовые ресурсы на уже работающих для вашей аудитории элементах;
- улучшить конверсию любого действия и экономических метрик (объем выручки, величину среднего чека и т. д.).
Как работает А/В-тестирование
Механизм метода А/В-естов прост – вы разделяете всех посетителей ресурса на группы и направляете на две разные страницы. Половине пользователей показываете контрольную страницу А, а другой – измененную страницу В. Такое разделение 50/50 не является единственно возможным. Вы можете делить трафик 70/30 или, наоборот, 20/80.
Чтобы получить статистически значимые результаты, необходимо исключить ситуацию, когда одному пользователю показываются оба варианта. То есть один пользователь должен принадлежать к одной аудитории. Обычно для этого используется специальный параметр, который пишется в cookie браузера.
При этом важно учитывать все каналы трафика (социальный, поисковый, рекламный, email) и делать замеры в одно время. Желательно также снизить влияние внутренних факторов – любых действий операторов call-центра, сервисной службы, модераторов ресурса, сотрудников редакции.
Какие элементы можно тестировать
Выбор компонента тестирования зависит от целей и задач.
Фактически каждый элемент веб-страницы, конвертирующий посетителя в клиента, может быть протестирован. В классическом варианте тестируют изменения одного компонента. Но существует мультивариантное А/В-тестирование нескольких измененных элементов.
Обычно тестируют следующие элементы:
- заголовки, подзаголовки;
- тексты, описания продуктов;
- количество контента на странице;
- изображения;
- внешний вид и текст СТА-кнопок;
- отзывы;
- регистрационные формы;
- дизайн и макет страницы;
- цены, акции, условия доставки и другие бизнес-компоненты.
Как провести сплит-тестирование
При проведении А/В-тестирования не стоит руководствоваться исключительно опытом и интуицией. Такой подход не принесет должного результата, а время и ресурсы будут потрачены впустую. Здесь применима определенная методология, которая включает следующие этапы:
- Определяете цель А/В-тестирования и показатели, которые хотите улучшить.
- Проанализируйте сайт при помощи инструментов Google Analytics и определите, как именно посетители взаимодействуют с ним, электронными письмами и т.д.
- Сформулируйте гипотезы оптимизации. Например, вы предполагаете, что конверсию сайта можно повысить, если поднять форму подписки навпервый экран сайта или изменить цвет конверсионной кнопки.
- Расставьте приоритеты.Определите наиболее значимые элементы, изменение которых приведет к максимальному результату.
- Рассчитайте необходимый размер выборки с помощью статистических формул или воспользуйтесь специальными сервисами.
- С помощью статистических формул или сервисов проанализируйте результаты А/В-тестирования и сделайте выводы. Если конверсия повысилась значимо, то ваша гипотеза верна. Если существенного роста не наблюдается, вернитесь к пункту 3 и составьте новый список идей улучшения.
- Поделитесь результатами сплит-тестирования со всеми участниками оптимизации проекта.
Что показали 6 A/B-тестов для интернет-магазина
Главное в этом процессе — не делать поспешных выводов. Когда вы получили первые данные А/В-тестирования, которые вас удовлетворяют, есть большой соблазн прекратить эксперимент. Спешить не следует, потому что значения основных показателей могут меняться на протяжении нескольких дней.
Для сравнения случайных параметров оценивают средние показатели, поэтому потребуется 7–14 дней для накопления данных. Следует отметить, что чем больше емкость сегмента, тем меньше разброс суточных показателей. Поэтому при небольшом трафике тестирование может занять больше времени.
Запускать А/В-тесты лучше через специальные сервисы, которые позволят правильно разметить аудиторию и собрать статистические данные.
Наиболее популярным инструментом для А/В-тестирования считается Google Optimize.
Главные мысли
Что такое A/B-тестирование (сплит-тестирование) | Unisender
А/В-тестирование сайта (сплит-тестирование) – это метод, который применяется для оценки эффективности веб-страниц. А/В-тесты позволяют повысить конверсию целевых страниц, а значит, и доходность интернет-проекта.
С помощью метода сравнивают несколько вариантов одной страницы, каждый из которых показывают одинаковому количеству посетителей. Через некоторое время подводят итоги теста и оставляют тот вариант, который показал лучший результат (чаще всего выбирают страницу с более высокой конверсией).
Зачем нужно А/В-тестирование
Представьте, что вы запустили образовательный проект. Конверсия посадочной страницы составляет 3%, но вы желаете увеличить показатель до 6%. Тогда вы формулируете предположение, как этого можно добиться — гипотезу.
Например, у вас появилась идея, что короткую форму заявки заполнять проще, чем длинную, и стоило бы убрать несколько полей. Конечно, если у вас небольшой стартап, и вы только запустились, можно обойтись вовсе без теста. Однако с ростом трафика растет и цена ошибки. Что если число лидов не вырастет, но при этом вы будете терять важную информацию о своих потенциальных клиентах? Или при росте числа лидов не изменится итоговая конверсия в слушателя курса? Чтобы избежать подобных ошибок, используют A/B-тестирование.
При формировании гипотез хорошей практикой является их оценка как с точки зрения результата (к примеру, вы уверены, что гипотеза №24 увеличит конверсию на 10%), так и с точки зрения затрат на разработку. Это позволит эффективно приоритизировать гипотезы.
Иван Белозеров
веб-аналитик в digital-агентстве i-Media
Таким образом, А/В-тестирование позволяет:
- выяснить влияние отдельных компонентов страницы на поведение пользователей;
- исключить субъективность в принятии решений и возможные факторы риска;
- сконцентрировать финансовые и трудовые ресурсы на уже работающих для вашей аудитории элементах;
- улучшить конверсию любого действия и экономических метрик (объем выручки, величину среднего чека и т.
Как работает А/В-тестирование
Механизм метода А/В-естов прост – вы разделяете всех посетителей ресурса на группы и направляете на две разные страницы. Половине пользователей показываете контрольную страницу А, а другой – измененную страницу В. Такое разделение 50/50 не является единственно возможным. Вы можете делить трафик 70/30 или, наоборот, 20/80.
Чтобы получить статистически значимые результаты, необходимо исключить ситуацию, когда одному пользователю показываются оба варианта. То есть один пользователь должен принадлежать к одной аудитории. Обычно для этого используется специальный параметр, который пишется в cookie браузера.
При этом важно учитывать все каналы трафика (социальный, поисковый, рекламный, email) и делать замеры в одно время. Желательно также снизить влияние внутренних факторов – любых действий операторов call-центра, сервисной службы, модераторов ресурса, сотрудников редакции.
Какие элементы можно тестировать
Выбор компонента тестирования зависит от целей и задач.
Фактически каждый элемент веб-страницы, конвертирующий посетителя в клиента, может быть протестирован. В классическом варианте тестируют изменения одного компонента. Но существует мультивариантное А/В-тестирование нескольких измененных элементов.
Обычно тестируют следующие элементы:
- заголовки, подзаголовки;
- тексты, описания продуктов;
- количество контента на странице;
- изображения;
- внешний вид и текст СТА-кнопок;
- отзывы;
- регистрационные формы;
- дизайн и макет страницы;
- цены, акции, условия доставки и другие бизнес-компоненты.
Как провести сплит-тестирование
При проведении А/В-тестирования не стоит руководствоваться исключительно опытом и интуицией. Такой подход не принесет должного результата, а время и ресурсы будут потрачены впустую. Здесь применима определенная методология, которая включает следующие этапы:
- Определяете цель А/В-тестирования и показатели, которые хотите улучшить.
- Проанализируйте сайт при помощи инструментов Google Analytics и определите, как именно посетители взаимодействуют с ним, электронными письмами и т.д.
- Сформулируйте гипотезы оптимизации. Например, вы предполагаете, что конверсию сайта можно повысить, если поднять форму подписки навпервый экран сайта или изменить цвет конверсионной кнопки.
- Расставьте приоритеты.Определите наиболее значимые элементы, изменение которых приведет к максимальному результату.
- Рассчитайте необходимый размер выборки с помощью статистических формул или воспользуйтесь специальными сервисами.
- Проведите А/В-тестирование важных гипотез. Например, определите количество подписок при изменении месторасположения регистрационной формы и цвета кнопки призыва к действию.
- С помощью статистических формул или сервисов проанализируйте результаты А/В-тестирования и сделайте выводы. Если конверсия повысилась значимо, то ваша гипотеза верна. Если существенного роста не наблюдается, вернитесь к пункту 3 и составьте новый список идей улучшения.
- Поделитесь результатами сплит-тестирования со всеми участниками оптимизации проекта.
Что показали 6 A/B-тестов для интернет-магазина
Главное в этом процессе — не делать поспешных выводов. Когда вы получили первые данные А/В-тестирования, которые вас удовлетворяют, есть большой соблазн прекратить эксперимент. Спешить не следует, потому что значения основных показателей могут меняться на протяжении нескольких дней.
Для сравнения случайных параметров оценивают средние показатели, поэтому потребуется 7–14 дней для накопления данных. Следует отметить, что чем больше емкость сегмента, тем меньше разброс суточных показателей. Поэтому при небольшом трафике тестирование может занять больше времени.
Запускать А/В-тесты лучше через специальные сервисы, которые позволят правильно разметить аудиторию и собрать статистические данные.
Наиболее популярным инструментом для А/В-тестирования считается Google Optimize. Этот сервис легко настроить, он бесплатный и легко интегрируется с Google Analytics.. С его помощью можно протестировать разные элементы страницы и настроить полную автоматизацию эксперимента.
Главные мысли
Что такое сплит-тестирование? 8 шагов для вашей следующей кампании
Маркетологи, продавцы и профессионалы во всем мире согласны с тем, что один из самых простых способов повысить коэффициент конверсии целевой страницы после клика также оказывается наиболее эффективным.
Вот почему компании во всем мире все больше выделяют средства на мощный и относительно безболезненный метод оптимизации, известный как сплит-тестирование.
Что такое сплит-тестирование?
Сплит-тестирование, обычно называемое A/B-тестированием, позволяет маркетологам сравнивать две разные версии веб-страницы — контрольную (исходную) и вариантную — чтобы определить, какая из них работает лучше, с целью повышения конверсии.
В идеале между двумя страницами должно быть только одно различие, чтобы тестировщик мог понять причину изменения производительности. Например…
Высочайшая точность сплит-тестирования
Допустим, вы хотите посмотреть, приведет ли другой заголовок к повышению коэффициента конверсии на вашей целевой странице после клика. Первоначальный заголовок читался как «Как привлечь больше потенциальных клиентов для вашего бизнеса», , а вариант заголовка гласил: «Изучите один секретный метод, который используют эксперты для привлечения большего количества потенциальных клиентов».
После создания трафика для обоих вариантов вы обнаружите, что этот вариант дает больше конверсий, чем исходный. Поскольку между двумя страницами есть только одно различие, вы можете быть уверены, что заголовок был причиной подъема.
Вот как в идеальном мире должны проводиться все сплит-тесты — одно изменение за раз. К сожалению, мы живем не в идеальном мире.
Практичный способ сплит-тестирования
Основная проблема с идеальным способом сплит-тестирования — изменением только одного элемента за тест — заключается в том, что каждый тест требует во много раз десятки (иногда сотни) тысяч посещений трафика, прежде чем можно сделать вывод (подробнее о том, почему это так, позже).
Итак, есть и более практичный способ. Учтите это…
Вы хотите повысить конверсию на своей целевой странице после клика, поэтому вносите следующие изменения:
- Заголовок с «Как привлечь больше потенциальных клиентов для вашего бизнеса» на «Изучите один секретный метод». Эксперты используют, чтобы генерировать больше лидов».
- Призыв к действию от «Отправить» до «Покажи мне секрет».
- Форма с четырьмя полями (имя, адрес электронной почты, номер телефона, название компании) на форму с двумя полями (имя, адрес электронной почты).
После запуска трафика на обоих вы обнаружите, что ваш новый вариант с внесенными выше изменениями генерирует на 8% больше конверсий, чем исходный. Ура! Успех!
Но… подождите минутку… вы не знаете почему произошел такой скачок конверсии. Если бы вы провели многовариантный тест или протестировали один элемент за раз, вы могли бы с уверенностью указать причину. Отстой…
Если подумать, тебе действительно не все равно?
Многие компании этого не делают. Они заинтересованы в повышении конверсии, и им все равно, почему и как это происходит. Когда в вашем распоряжении мало времени, трафика и персонала, или вы делаете серьезный редизайн, «изменить только один элемент за тест» не будет практичным советом.
Имейте в виду, однако, что провести сплит-тест не так просто, как «внести изменения и обеспечить одинаковый трафик на каждую страницу». Это намного больше, независимо от того, какой метод — практичный или точнейший — вы решите использовать.
Чего следует опасаться, прежде чем начать сплит-тестирование
Каждый маркетолог ищет способы повысить конверсию, и поэтому они слышат о возможностях сплит-тестирования для веб-страниц и тут же берутся за дело. Только их поспешность приводит их к некоторым типичным ошибкам:
Они тестируют без причины, чтобы
Если вы ищете «Пример сплит-тестирования», вы найдете бесконечные сообщения в блогах, в которых утверждается, что определенный цвет кнопки дает наибольшее количество конверсий и что есть одно идеальное количество полей для использования в вашей форме. И поэтому вполне естественно, что вы попытаетесь внедрить эти изменения на своей целевой странице после клика, потому что, если это сработало для них, это, вероятно, сработает и для вас.
Но есть проблема. Их бизнес, целевая страница после клика, предложение и аудитория не такие как у вас. Итак, если вы думаете о том, чтобы попробовать что-то, что сработало для кого-то другого, сделайте себе одолжение и остановитесь. Прекрати это прямо сейчас.
Вместо этого вы должны придумать свои собственные вещи для тестирования, используя ваши собственные данные. Инструменты теплового картирования, аналитическое программное обеспечение и опросы клиентов отлично подходят для определения недостатков вашей веб-страницы. Из них вы можете сформировать гипотезу о тестах, которые могут повысить конверсию.
Они слепо следуют лучшим практикам
На каждую статью об идеальном цвете кнопки или идеальном количестве полей формы вы найдете две, опровергающие это.
«Неправильно!» провозгласит маркетолог. «Оранжевый не может противостоять красному!»
«Глупый!» другой скажет. «Очевидно, что зеленый лучше обоих!»
И самое смешное, что все так заняты спорами о том, кто не прав, что не упускают из виду тот факт, что, ну, с ними все в порядке (то есть, за исключением какой-нибудь методологической ошибки в тестировании).
Если маркетолог 1 сравнил красную кнопку с оранжевой на своей целевой странице после клика и обнаружил, что красная кнопка приводит к большему количеству конверсий, то он прав в том, что красный цвет является правильным выбором для ее целевой страницы после клика.
Если маркетолог 2 сравнил зеленую кнопку с красной на своей целевой странице после клика и обнаружил, что зеленая лучше красной, то ему подойдет зеленый.
Доказывают ли результаты теста маркетолога 2, что зеленый цвет лучше подходит для кнопок, чем красный?
Абсолютно нет. Маркетолог 1 вполне может сравнить зеленый цвет с красным и обнаружить, что красный по-прежнему дает больше конверсий на ее целевой странице после клика. Влияние цвета кнопки на конверсию сильно зависит от ряда факторов, таких как, например, ваша аудитория и цвет остальной части страницы, которые варьируются от бизнеса к бизнесу.
То, что работает у кого-то другого, может не работать у вас. Вот почему все ваши тесты должны быть основаны на ваших собственных данных.
Они вообще не следуют лучшим практикам
Хотя слепо следовать лучшим практикам не следует, их полное игнорирование может быть столь же вредным. Есть есть универсальных истин, которые применимы ко всем целевым страницам после клика.
Например, было бы пустой тратой времени тестировать версии вашей целевой страницы после клика с навигацией и без нее, потому что мы уже знаем, что навигация убивает коэффициент конверсии, давая потенциальным клиентам многочисленные выходы с вашей страницы. Точно так же вы не будете тестировать синюю кнопку призыва к действию на странице с синим фоном, потому что она не привлечет столько внимания, как контрастный цвет.
Это общепринятые передовые методы проектирования, которые в 99 случаях из 100 не стоят вашего времени и усилий для тестирования — что приводит нас к следующей ошибке…
Они проверяют то, что вряд ли принесет пользу
Однажды Google протестировал 41 оттенок синего, чтобы определить, какой из них оказывает наибольшее влияние на конверсию. Могли бы и вы?
Абсолютно. Но не могли бы вы?
Надеемся, что нет. Видите ли, у таких компаний, как Google, есть целые отделы, посвященные подобному тестированию, и доходы для его поддержки, но в целом у большинства компаний этого нет.
Фактически, отчет CXL о состоянии отрасли за 2016 год показал, что 53% предприятий, которые используют оптимизацию коэффициента конверсии, даже не имеют специального бюджета для этого. Кроме того, большинство оптимизаторов конверсии работают в компаниях с годовым доходом менее 100 000 долларов США.
Если вы не работаете с ресурсами, подобными Google, легкомысленные тесты, пытающиеся определить лучший оттенок цвета, являются пустой тратой времени и денег вашей компании. Вместо этого вы должны сосредоточиться на больших изменениях, которые могут оказать большое влияние на ваш коэффициент конверсии, что приводит нас к следующей большой ошибке.
Они предполагают, что сплит-тестирование принесет наибольший прирост конверсий кампании
Мы в Instapage активно выступаем за сплит-тестирование (это помогает нам снова и снова повышать конверсию), но еще больше мы выступаем за методы оптимизации, которые оказать наибольшее влияние на вашу прибыль.
Сплит-тестирование — это всего лишь одна часть вашего уравнения конверсии, и иногда не тот метод оптимизации, который дает наибольший прирост. Дерек Халперн прекрасно объясняет, что мы имеем в виду:
«Если я приведу 100 человек на свой сайт и у меня будет коэффициент конверсии 20%, это означает, что я получу конверсию 20 человек… Я могу попытаться довести этот коэффициент конверсии до 35% и заставить 35 человек совершить конверсию. , или я мог бы просто придумать, как получить 1000 новых посетителей, поддерживать конверсию в 20%, и вы увидите, что 20% от 1000 (200) намного выше, чем 35% от 100 (35)».
Иногда изменение целевой страницы после клика не приводит к максимальному увеличению конверсии. Иногда увеличение трафика будет. В других случаях улучшение вашей рекламы поможет.
Мы хотим сказать, что прежде чем приступить к раздельному тестированию, убедитесь, что в вашей кампании нет других дыр, которые можно исправить.
Хорошо, теперь, когда вы знаете о некоторых распространенных ловушках, будьте честны с собой в отношении своей готовности пройти сплит-тест. Все ли остальное в вашей кампании выглядит правильно?
Отлично, давайте поговорим о том, как начать проводить сплит-тест.
Как сплит-тестировать целевые страницы пост-клика
От начала до конца, вот шаги, которые вы должны предпринять при проведении сплит-теста.
1. Начните с причины для тестирования
Как мы упоминали ранее, ваша причина для сплит-тестирования должна быть основана на данных. Показывали ли данные Google Analytics, что ваши посетители проводят на вашей странице в среднем всего 5 секунд, прежде чем покинуть ее? Возможно, вашему заголовку и основному изображению нужно лучше справляться с привлечением их внимания. Или, может быть, они чувствуют себя обманутыми. Возможно, вам нужно лучше поработать над созданием соответствия сообщения между вашим объявлением и целевой страницей после клика.
2. Создание гипотезы
Исходя из этого, разработайте гипотезу. Спросите себя: «Что я пытаюсь улучшить?»
В этом случае вы можете сказать: «После того, как мы заметили, что средняя продолжительность сеанса пользователя на целевой странице после клика составляет всего 5 секунд, мы полагаем, что создание более убедительного заголовка заставит их прочитать основной текст и потратить больше времени на странице, что в конечном итоге приведет к большему количеству конверсий».
С помощью тестирования вы сможете принять или отвергнуть эту гипотезу.
3. Рассчитайте объем выборки
Прежде чем вы сможете завершить тест, вам нужно достичь так называемой «статистической значимости». Этот термин относится к количеству посещений каждой из ваших страниц (контрольной и вариантной), прежде чем вы сможете быть уверены в своих результатах.
В большинстве областей, включая оптимизацию конверсии, общепринятый уровень значимости составляет 95%. По сути, это означает, что по завершении теста вероятность того, что ваши результаты случайны, составляет всего 5%. В 95%, вы можете быть на 95% уверены, что изменение вашего коэффициента конверсии является результатом изменений, внесенных вами на целевой странице после клика.
Теперь есть способ рассчитать размер выборки вручную, но он требует серьезной математики. К счастью, есть инструменты, облегчающие задачу тем из нас, у кого нет статистических данных или времени, чтобы делать это по старинке.
Калькулятор Optimizely отлично подходит для этого. Вот что вам нужно будет ввести, чтобы он выдал точный размер выборки:
Базовый коэффициент конверсии: Каков коэффициент конверсии вашей исходной (контрольной) страницы? Чем он выше, тем меньше посещений вам потребуется, прежде чем вы сможете завершить тест.
Минимальный обнаруживаемый эффект: Минимальное относительное изменение коэффициента конверсии, которое вы хотите обнаружить. Минимальный обнаруживаемый эффект 20% означает, что в конце теста вы можете быть уверены только в том, что рост или падение коэффициента конверсии выше 20% является результатом ваших корректировок. Чем ниже ваш минимальный обнаруживаемый эффект, тем больше посещений вам потребуется, прежде чем вы сможете завершить тест.
Статистическая значимость: Калькулятор Optimizely позволяет увеличить или уменьшить это значение, но не рекомендуется использовать что-либо ниже 95%. Если вы хотите принимать точные бизнес-решения на основе своих результатов, вы не можете позволить себе полагаться на ненадежные данные. Чем выше ваш уровень значимости, тем больше посещений вам потребуется, прежде чем вы сможете назвать свой тест.
Как только вы определились с размером выборки…
4. Внесите коррективы
Если вы меняете заголовок, обновите его. Если ваша гипотеза заключалась в переключении избранного изображения, сделайте это. Такие платформы, как Instapage, позволяют легко настроить элементы вашей страницы для сплит-тестирования всего за несколько секунд без помощи ИТ.
Убедитесь, что исходная целевая страница после клика не изменилась. В противном случае ваш базовый уровень для тестирования не будет точным.
5. Устраните мешающие переменные
К сожалению, ваши тесты проводятся не в вакууме. Это означает, что существует вероятность того, что один небольшой внешний фактор сильно повлияет на ваш тест, что может привести к вводящему в заблуждение результату.
Убедитесь, что такие вещи, как источники трафика и реферальная реклама, одинаковы для обеих страниц, а другие переменные, которые могут повлиять на ваш тест, исключены, насколько это возможно. Вот некоторые вещи, которые вам следует учитывать при учете:
Имейте в виду, что хотя лучше решать их в начале, вам придется следить за ними на протяжении всего времени. Препятствия для получения точных результатов могут возникнуть, когда вы меньше всего этого ожидаете.
6. Убедитесь, что все работает.
Проверьте все перед запуском теста. Ваша целевая страница после клика выглядит одинаково в каждом браузере? Ваша кнопка CTA работает? Все ли ссылки в ваших объявлениях правильные?
Перед тем, как начать что-либо запускать, важно проверить каждый аспект вашей кампании, чтобы убедиться, что ничто не угрожает точности ваших результатов.
7. Привлекайте трафик на свои страницы
Теперь пришло время привлечь трафик на свои страницы. Убедитесь, как мы упоминали ранее, что трафик поступает из одного и того же места (если, конечно, вы не проводите сплит-тестирование источников трафика или рекламы). И будьте осторожны, откуда приходит этот трафик. Нечто, называемое «эффектом выбора», описывает источник трафика и то, как он может исказить результаты вашего теста. Пип Ладжа из CXL уточняет:
«Пример: вы отправляете рекламный трафик из своего списка адресов электронной почты на страницу, на которой вы проводите тест. Людям, подписавшимся на ваш список, вы нравитесь больше, чем обычному посетителю. Итак, теперь вы оптимизируете страницу (например, целевую страницу после клика, страницу продукта и т. д.) для работы с лояльным трафиком, думая, что они представляют собой общий трафик. Но это редкость!»
После того, как вы выбрали источники трафика, продолжайте тест, пока не достигнете размера выборки, который вы определили в предварительных расчетах для обеих страниц (исходной и контрольной). И если вы достигнете этого числа менее чем за неделю, продолжайте тест.
Почему?
Потому что дни недели сильно влияют на конверсию. В некоторые дни ваши посетители будут более восприимчивы к вашим маркетинговым сообщениям, чем в другие.
Если вы добились своего размера выборки и проводили тест как минимум целую неделю, при этом принимая во внимание смешанные переменные, которые могут отравить ваши данные, пришло время взглянуть на результаты.
8. Анализ и оптимизация
Как поживает ваш вариант? Вы произвели большой подъем? Маленький?
Помните, что если вы установили минимальный обнаруживаемый эффект на 20 % и получили подъем меньше этого значения, вы не можете быть уверены, что подъем был результатом ваших настроек.
Если вам удалось поднять больше, поздравляю! Вы закончили оптимизацию…
Нет.
То, что ваша целевая страница после клика стала лучше, чем раньше, не означает, что она лучше, чем могла бы быть. Всегда есть что протестировать. Ни одна кампания не идеальна.
Если вы не создали подъемную силу или фактически создали худший вариант, не расстраивайтесь. Вы не потерпели неудачу. Вы только что обнаружили что-то, что не влияет на конверсию на вашей странице. Двигайтесь дальше и продолжайте тестировать.
Пробовали ли вы сплит-тестирование?
Возможно, мы только что превратили что-то, казалось бы, простое в метод оптимизации, который звучит намного сложнее, чем есть на самом деле. К счастью, с помощью инструментов сплит-тестирования, таких как Instapage, вы можете быстро создавать варианты своих целевых страниц после клика для тестирования без помощи ИТ-специалистов и анализировать их все в одном месте с помощью самой передовой в отрасли панели аналитики.
Так чего же ты ждешь? Подпишитесь на демонстрацию Instapage Enterprise сегодня.
Что такое сплит-тестирование? Все, что вам нужно знать, в одном месте
Возможность проводить сплит-тесты навсегда изменила онлайн-маркетинг. Если вы хотите сравнить две разные версии веб-сайта или целевой страницы друг с другом и посмотреть, какая из них лучше конвертирует посетителей в клиентов или пользователей в потенциальных клиентов, вам нужно сначала узнать основы. В этом руководстве вы найдете все, что вам нужно знать о сплит-тестировании и о том, как самостоятельно проводить бесшовные кампании.
Что такое сплит-тестирование?
Сплит-тестирование — это решение для проведения A/B-тестирования.
Путем сравнения нескольких версий ваших веб-страниц, таких как целевые страницы или домашние страницы, сплит-тест поможет вам определить, какая из них имеет лучший коэффициент конверсии для ваших посетителей.
При запуске сплит-теста трафик ваших страниц случайным образом распределяется по разным версиям ваших страниц. Производительность каждого из них отслеживается и анализируется программным обеспечением для сплит-тестирования, чтобы определить версию, которая лучше всего конвертируется и имеет наивысшее значение. Сплит-тестирование определяет версию, на которой образец конвертировался лучше всего.
При сплит-тестировании два дизайна веб-сайта или целевой страницы борются за конверсию
Узнайте больше о сплит-тестировании здесь:
- Глоссарий цифрового маркетинга
- Что такое сплит-тестирование?
- Что такое сплит-тестирование? Как использовать его для улучшения вашего маркетинга
Разница между проведением сплит-тестирования и A/B-тестирования
В отличие от A/B-тестирования, которое работает непосредственно с нашим программным обеспечением AB Tasty, сплит-тестирование URL-адресов размещает различные версии на отдельные URL-адреса. Поэтому сплит-тестирование требует вмешательства вашей технической команды.
И там, где в тестировании A/B используются изменения, близкие к оригиналу, используется сплит-тестирование, когда дизайн страницы и содержание новой версии значительно отличаются от оригинала.
Сплит-тестирование очень полезно при внесении серьезных изменений в дизайн вашего веб-сайта. Например, если вы думаете о том, чтобы полностью изменить дизайн своей домашней страницы, сплит-тестирование — идеальный инструмент, который поможет вам оптимизировать конверсию.
Но при тестировании радикально отличающейся версии вашего веб-сайта вы, очевидно, внесете фундаментальные изменения, требующие внутренних операций, которые не могут выполнить ваши маркетинговые команды. Сплит-тестирование, требующее вмешательства технических специалистов, остается лучшим решением для тестирования при внесении изменений на серверной части.
A/B, сплит-тест или многовариантный тест: как выбрать правильный?
Зачем мне проводить сплит-тесты на моем веб-сайте?
Чтобы понять, почему ваши посетители не конвертируются, важно спросить себя, какой контент мешает вашим посетителям конвертироваться. Вашей интуиции недостаточно; важно то, как продукт влияет на ваших посетителей. Выполняя сплит-тест, вы ставите своих посетителей в центр процесса принятия решений. С одной стороны, результаты сплит-тестирования помогут узнать, с какой версией страницы они взаимодействуют больше всего, а с другой стороны, какая информация и дизайн превращают их в постоянных клиентов. Сплит-тесты обещают качественную обратную связь о пользовательском опыте, чтобы помочь вам выявить барьеры и оптимизировать туннель конверсии. (Как использовать качественные данные для планирования следующего A/B-теста). Из того, что мы узнали на данный момент, можно с уверенностью сделать вывод, что сплит-тесты можно запускать на каждом веб-сайте. С правильными инструментами A/B-тестирования это не сложно и не требует больших вложений. И именно поэтому вы тоже должны сесть на поезд сплит-тестирования! Преимущества:
- Идеально подходит для сайтов с низкой посещаемостью. С одной стороны, если у вашего веб-сайта низкий трафик, тестирование раздельных URL-адресов — это просто единственный метод, который вы можете использовать (другие сценарии тестирования, такие как многовариантное тестирование, требуют определенного количества ежедневного трафика). С другой стороны, это делает анализ результатов более чем простым. Просто создайте два варианта веб-сайта или целевой страницы и соответствующим образом разделите трафик. После этого посмотрите, какой из них вызвал больше конверсий.
- Больше денег. Скажем так: в конце концов, сплит-тестирование поможет вам найти наилучшую возможную версию вашего сайта. Чем лучше оптимизированы ваши коэффициенты конверсии, тем выше средняя стоимость вашего заказа и тем выше будет ваш оборот.
Как выбрать лучший инструмент для сплит-тестирования
Поскольку повышение коэффициента конверсии вашего сайта — это процесс, который включает не только тестирование, но и анализ данных, формирование сильных гипотез (подробнее о шагах см. ниже), мы можем только рекомендуем вам использовать инструмент, который включает в себя все необходимые функции, такие как AB Tasty. Он предлагает:
- Data Insights : запись сеансов, тепловые карты и показатели NPS для понимания пути клиента.
- Сплит-тестирование и MVT : Простой в использовании визуальный редактор для быстрого создания экспериментов.
- Маркетинговые кампании : Расширяемая библиотека шаблонов, позволяющая вернуть контроль над вашим веб-сайтом.
- Персонализированный опыт : Расширенные возможности персонализации для охвата нужной аудитории.
- Плюс простота использования . AB Tasty разработала визуальный редактор WYSIWYG, который позволяет вносить простые изменения с помощью перетаскивания и всего за несколько кликов.
Начало работы со своим собственным сплит-тестированием
Независимо от цели, прежде чем создавать тестовую кампанию, вы должны знать, что вы можете тестировать и какие сценарии тестирования идеальны для сплит-тестов. Как правило, мы предлагаем сплит-тесты всякий раз, когда на сайте вносятся серьезные изменения.
Перезапуск полноценного сайта или целевой страницы
Сплит-тест гарантирует лучшую производительность и меньше кода для реализации, потому что вы можете создать новую страницу в своей CMS. Никаких дополнительных скриптов не требуется. Особенно полезно для страниц, на которых вы тестируете радикальные изменения — например, полную переработку существующей домашней страницы, страницы сведений о продукте или различных целевых страниц.
Интенсивные внутренние тесты
Мы предлагаем сплит-тесты, если вы хотите протестировать тяжелые внутренние тесты, например различные процессы проверки, которые используют технически сложную логику страницы. Сплит-тестирование также упрощает задачу, поскольку вы можете создать новый процесс оформления заказа в своей CMS и бэкэнде, а затем разделить трафик с помощью AB Tasty. После этого успешный вариант может быть развернут почти сразу, и вашим разработчикам не нужно никаких дополнительных усилий, поскольку вы просто запускаете новую страницу или оформляете заказ. Сплит-тестирование работает с помощью простой переадресации JavaScript, которая не влияет на существующую SEO.
Длина копии страницы
Обычно говорят, что краткая копия лучше, чем бесконечные абзацы. Первые впечатления формируются за секунды. Однако вы никогда не узнаете этого полностью, пока сами не проведете сплит-тест на своем веб-сайте или целевой странице. В конце концов, здесь все зависит от решений, основанных на данных, верно?
Позиция копии страницы
Копия страницы — это не только место, где вы объясняете продукт или услугу. Копия страницы — это также призывы к действию, отзывы клиентов и многое другое. Очень важно найти идеальное положение. Наиболее распространенным практическим правилом является «правило верхней части страницы», которое предлагает размещать самую важную информацию в верхней части страницы. Он работает для большинства веб-сайтов, но это не гарантирует, что он будет работать и для ваших индивидуальных бизнес-целей. Еще раз: проверьте это и позвольте раздельному тестированию решить.
Регистрация рабочих процессов
Когда вы тестируете совершенно разные процессы воронки или регистрируете рабочие процессы друг против друга, снова убедитесь, что вы используете раздельный тест. Это потребует меньшего количества кода для реализации на одной странице и улучшит общую производительность при выполнении этих тестов.
Важнейшие этапы сильного сценария сплит-тестирования
Шаг 1. Изучите данные вашего веб-сайта
Данные, данные, данные! Сильная кампания сплит-тестирования запускает данные вашего веб-сайта. Используйте инструмент аналитики веб-сайта и найдите слабые места в воронке конверсии, отказах, а также на самых популярных целевых страницах. Это поможет вам определить правильный подход и расставить приоритеты в тестировании идей.
Шаг 2. Сформулируйте сильную гипотезу
Сплит-тест никогда не должен основываться на личном мнении или чувстве. Для вашей кампании по тестированию разделенных URL-адресов сделайте предположение, на котором будет основываться тест, чтобы в конце вы знали, почему вы видите результаты, которые видите. Сильная гипотеза тестирования также описывает конкретную цель.
Вот пример, который поможет вам сформулировать идеальную гипотезу:
- Прежде всего, задайте вопрос и придумайте правильный ответ. «Почему пользователи не подписываются на мою рассылку?» – «Никто не подписывается на мою рассылку, потому что форма плохо размещена (скрыта) на моем сайте».
- Затем предложите решение: «Больше пользователей подпишутся на мою рассылку, если я размещу форму подписки на главной странице своего сайта».
- И последнее, но не менее важное: четко определите свои показатели успеха: «Я буду считать успешным размещение формы подписки на новостную рассылку на главной странице моего веб-сайта, если в течение следующего месяца число подписчиков увеличится на 10 %».
Шаг 3. Проверьте свою гипотезу
Теперь вам нужно создать вариант и провести его раздельное тестирование на исходной странице. Чтобы выяснить, какой из них более эффективен, используйте свои выводы из шага 1 в качестве основы для измерения результатов.