Маркетологи абэ-тестируют, абэ-тестируют, да не выабэтестируются.

Внимание, эта статья не для маркетологов — она для людей, которые делают классный продукт и с помощью лендинга хотят найти новых клиентов. Мы постарались максимально просто рассказать об А/Б тестировании, избежав нагромождения цифр и терминов.

Это метод. Тест. С его помощью выясняется, как небольшие изменения в дизайне или подаче коммерческих предложений влияют на поведение людей на сайте.

Допустим, вы делаете лендинг, в котором отличаются некоторые элементы: например, цвет фона. Запускаете рекламу и разделяете входящий трафик на два потока: половина посетителей попадает на лендинг с синим фоном, а вторая половина на лендинг с красным фоном. Через некоторое время анализируете результаты и видите, что красный фон приносит больше заявок, чем синий. Оставляете его.

Маркетологи также называют этот метод сплит-тестирование, от английского слова split — раздельный.

А/Б тестирование проводят, когда хотят проверить предположение. Например:

• Люди будут оставлять больше заявок на участие в мастер-классе, если я подробнее расскажу о себе.
• Больше посетителей подпишется на рассылку, если я перенесу кнопку из середины лендинга на главный экран.
• Люди дольше задержатся на сайте, если я изменю цвет фона на более нейтральный.
• Количество покупок увеличится на 5%, если я изменю подачу коммерческого предложения.

Выбираете гипотезу, которую хотите проверить первой, тестируете ее и по результатам определяете — стоит ли вносить изменения на сайт.

А/Б тест на практике помогает определить, насколько ваша идея проверяется реальностью.

Целесообразно проводить эксперимент, если к вам на сайт заходит хотя бы 5000 человек в месяц. Если меньше — придется потратить много времени, чтобы накопить необходимую статистику.

Нет какого-то особенного графика для проведения А/Б тестов — вы запускаете эксперимент, когда появляется интересная гипотеза. Больше гипотез — больше тестов.

Время проведения зависит от идеи. Если вы внесли микро-изменение: поменяли цвет кнопки или загрузили новое изображение — может понадобиться два-три месяца, чтобы понять какой вариант лучше. Если изменения глобальные — уже через пару недель станет понятно, какой лендинг больше зашел.

Время проведения рассчитывают на специальном калькуляторе — он помогает определить период, за который наберется достаточное количество людей для статистики.

Калькулятор определяет, сколько людей должно поучаствовать в тесте, а дальше уже нехитрыми вычислениями можно прикинуть, сколько времени это займет.

1. Выберите гипотезу.

Самые распространенные элементы для тестирования: кнопка и заголовок. Все, что находится на первом экране, потому что верхние экраны читают больше, чем нижние.

А также:

• Главная иллюстрация
• Иллюстрации товаров
• Текст — заголовки, коммерческое предложение
• Цены
• Дизайн сайта или отдельных страниц
• Формы заявок

2. Посчитайте на калькуляторе, сколько людей должно участвовать в тесте

А/Б тестирование чаще всего проводят, чтобы повысить конверсию. Конверсия — это соотношение покупателей и общего числа посетителей. Если по-простому: на сайт зашло 100 человек, а заявки оставили 3 человека — значит конверсия из посетителей в потенциальных покупателей составила 3%.

Все хотят, чтобы покупателей было больше, поэтому стремятся писать более крутые заголовки, ставить красивые иллюстрации, удивлять людей интересными предложениями. Чем привлекательней сайт или лендинг — тем больше заявок вы получите. Больше заявок — больше конверсия.

Конверсия — это белый кролик в мире маркетинга, все бегут за ним, ударяются во все тяжкие и некоторым, вы только подумайте, удается взять его за... уши. Возможно, и вам повезет.

Главное, не бойтесь экспериментировать, но и не переходите черту — в А/Б тестировании важно оставаться трезвым: за месяц повысить конверсию в два раза дерзкий и мало выполнимый план. Лучше брать реальные цифры — например, за месяц запланировать повышение конверсии на 2-3%.

Представьте, к вам на сайт ежедневно заходит 200 человек, из них 20 оставляет заявку на участие в фитнес-марафоне. А вы хотите, чтобы заявки оставляли 24 человека — на 20% больше от имеющейся цифры.

Открываете калькулятор и в первой графе вводите конверсию, которая есть сейчас — 10% (это 20 человек из 200). А в графу ниже вбиваете 20% от настоящей конверсии (это 24 человека из 200).

Калькулятор считает, сколько людей должно пройти через тестирование — 3623 человека на каждый вариант, то есть всего 7246 человек, если проводить тест, разделяя выборку 50/50.

Вы берете цифру, которую посчитал калькулятор и делите на количество человек, которые заходят к вам на сайт в день: 200 человек в день — значит, проведение А/Б теста займет 36 дней.

Итог: Чтобы проверить гипотезу об увеличении количества заявок с 20 до 24 человек в месяц на сайте, где посещаемость в день 200 человек — вам нужно 36 дней на А/Б тест.

Есть еще нюанс: чем более глобальны изменения на лендинге, тем меньше людей нужно, чтобы понять, какой вариант лучше. Если вы полностью изменили дизайн, всего через пару дней станет ясно, какой из двух дизайнов больше нравится людям — не нужно проводить много опытов, чтобы понять разницу между слоном и муравьем. Но если вы сравниваете красных муравьев с черными муравьями — потребуется более тщательный эксперимент, чтобы выявить малозаметные различия.

3. Настройте А/Б тестирование на Flexbe.

Когда вы определились с гипотезой и узнали необходимое количество человек для теста, подготовьте лендинг для эксперимента. На Flexbe есть удобный функционал для проведения А/Б тестирования. Оно настраивается на уровне секций — на одной странице может работать несколько тестов в разных секциях.

 В настройках секции нажмите «...» и активируйте А/Б тестирование кликом.

В появившемся всплывающем окне выберите необходимую опцию.

Не забудьте внести изменения в вариант секции Б — А/Б тестирование при создании запускается автоматически, т.е. после сохранения изменений приходящий трафик будет делиться на группы А и Б.

Когда тест подошел к концу — время сравнить, какой вариант был более эффективен и выбрать лучший. Если вы кликните по иконке статистики А/Б тестирования, откроется всплывающее окно.

Тестирование можно поставить на паузу или завершить. Если поставите тестирование на паузу — вариант Б не будет показываться посетителям, иконка станет красного цвета.

При продолжении эксперимента новые пользователи продолжат деление на группы и будут попадать в статистику.