Введение
Эмоции управляют людьми, а управление эмоциями людей – мечта каждого маркетолога. Как правило, все нововведения основаны на субъективном «мне кажется, что так будет красивее/удобнее». Гораздо реже под конкретное изменение проводится анализ мнения клиентов. Надеяться на субъективную оценку маркетолога можно, но рискованно. Собирать фокус-группу – затратно. Просто ввести изменение и посмотреть, что же произойдет по прошествии определенного времени, – не научно.
Что это такое?
Определение из Wiki:
A/B-тестирование (англ. A/B testing, Split testing) – метод маркетингового исследования. Суть метода заключается в том, что контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп (в которых один или несколько показателей были изменены) для того, чтобы выяснить, какие из изменений улучшают целевой показатель. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. В этом случае тестируются не два целостных варианта, а сразу несколько элементов продукта или составных частей исследуемого объекта в различных сочетаниях, при которых каждый тестируемый элемент может быть двух видов (A или B).
Как тестировать?
Все они по-своему удобны и содержат достаточное количество функций для того, чтобы стать незаменимым помощником при проведении А/В тестирования. Выбор наших тестировщиков пал на бесплатный Google Content Experiment (данное решение входит в состав Google Analytics и умеет самостоятельно определять победителя).
Итог истории: если раньше заявку на кредит подавали 2 из 10 просмотревших баннер, то теперь – 4 из 10.
Риски
- Для чистоты эксперимента стоит тестировать одно изменение за одну сессию. При необходимости изменения нескольких элементов сайта нужно набраться терпения и действовать последовательно по схеме:
- Поток людей на сайте никогда не бьется поровну. Таким образом, у нас не получится определить вариант-победитель по количеству заявок, откликов и лайков .
- Однозначный вариант-победитель в результате А/В тестирования определяется вероятностью выигрыша 95% и больше. Поэтому чаще всего 8 из 10 сессий тестирования не имеют успеха, а их результаты и потраченное время «летят в мусорное ведро».
- Сайту с малым трафиком посещения для проведения эксперимента понадобится больше времени. Если ваш трафик стремится к нулю, то для адекватного результата тестирования потребуется не меньше 6 месяцев. В таком случае нужно искать альтернативу А/В тестированию: авторитетное мнение маркетолога, фокус-группа, статьи, книги и тд.
Итог
Как пишет большинство источников, А/В тестирование – это мощный инструмент интернет-маркетинга; он поможет понять, какие изменения на сайте приведут к более заметному росту количества клиентов, просмотров, звонков и продаж. Для проведения А/В тестирования не требуется сложных технических инструментов, все аналитические вычисления сделают за вас онлайн-решения. Пожалуй, самым слабым звеном метода является время, затрачиваемое на эксперименты: в условиях отсутствия возможности приостановки эксперимента для оценки промежуточных результатов каждый лишний день кажется вечностью.
А с какими трудностями столкнулись вы? Давайте пообщаемся в комментариях.