Чтобы развивать бизнес и повышать продажи, нужно улучшать продукт, сервис и рекламу. Что именно менять, подскажут A/B-тесты. С их помощью компании проверяют свои идеи на реальных клиентах и выбирают, какие решения стоит использовать.
В этой статье мы разбираем, что такое A/B-тесты, как правильно их проводить и что делать с результатами.
Что такое A/B-тесты
A/B‑тестирование — это метод, при котором компания показывает людям два варианта одного решения и смотрит, на какой реагируют лучше.
Изначально A/B‑тесты использовали в научных исследованиях. Со временем этот подход пришел в бизнес: его начали применять в маркетинге, разработке и онлайн‑сервисах.
Пример A/B-теста. Компания делит посетителей сайта на две группы. Люди из первой категории видят красную кнопку «Заказать». Пользователи из второй — тот же элемент, только зеленый. Единственное, что меняется, — это цвет кнопки. Все остальные разделы страницы выглядят одинаково.
Компания фиксирует, как ведут себя посетители из каждой группы и сколько раз нажимают на кнопку. Когда данных набирается достаточно, бизнес сравнивает результаты.
Оказывается, люди из первой группы чаще нажимали «Заказать», чем пользователи второй. Компания выбирает красный цвет кнопки и показывает элемент в новом оттенке всем пользователям.Метод помогает компаниям принимать решения на основе фактов, а не интуиции. Бизнес проводит тесты, когда хочет:
- Увеличить конверсию. После A/B-тестов команда видит, какой вариант страницы или элемента интерфейса лучше приводит людей к нужному действию — клику, покупке, регистрации. Это помогает точечно усиливать воронку продаж.
- Снизить рекламные расходы. A/B-тесты показывают, какие объявления приносят лучший результат. В результате компания может показывать только самые эффективные варианты и не тратить бюджет на слабые креативы.
- Уменьшить риски. Компания сначала экспериментирует на небольшой части аудитории и смотрит на результаты. Если гипотеза подтверждается, бизнес внедряет ее без страха потерять клиентов, время или деньги.
Что можно проверять с помощью A/B-тестов
A/B-тесты подходят, чтобы протестировать почти любой элемент, с которым взаимодействует пользователь. Вот несколько примеров функций, которые можно проверить с помощью теста:
- Элементы сайта: заголовки, детали, баннеры, изображения, цветовые схемы. Можно, например, сравнить кнопку «Купить» разного размера или протестировать две версии формы — с тремя полями и с пятью.
- Email-рассылки: темы писем, время отправки, структура контента. Например, нейтральная тема «Новая коллекция» может проиграть варианту «Скидка 20% на новинки — только сегодня».
- Рекламные креативы: тексты объявлений, изображения, призывы к действию. Реклама становится дешевле, когда компания понимает, что привлекает внимание людей. Можно сравнить объявление с эмоциональным призывом и текст с цифрами или заменить кнопку «Подробнее» на «Получить скидку».
- Цены и предложения: размер скидки, формат акции. A/B‑тестирование помогает понять, какая версия коммерческого предложения приносит больше продаж.
- Мобильные приложения: первые шаги пользователя, интерфейс, push-уведомления. A/B‑тесты часто используют, чтобы проверить, что помогает людям не бросать продукт после первых дней. Например, стоит ли упростить первые шаги в приложении или сделать подсказки понятнее.
Как провести A/B-тест
Подготовили пошаговый план, который поможет правильно провести A/B-тестирование и получить понятные результаты.
Шаг 1. Сформулируйте гипотезу
Гипотеза в A/B-тесте — это четкое предположение о том, как одно изменение повлияет на конкретную метрику и почему. Используйте формулу: «Если мы (изменим что-то), то (метрика) станет (такой), потому что (причина)».
Перед запуском теста важно сформулировать цель так, чтобы ее можно было измерить. Не «улучшить страницу», а «поднять конверсию в заявку с 2 до 3% за две недели».
| Да | Нет |
| Если мы увеличим размер кнопки «Купить» в два раза, то конверсия в покупку вырастет на 6%, потому что кнопка станет заметнее на мобильных экранах | У нас станут покупать больше, если мы сделаем кнопку заметнее |
Выберите одну основную метрику успеха. Какой она может быть:
- Конверсия. Процент пользователей, которые выполнили целевое действие, от людей, контактировавших с брендом. Например, доля покупателей от всех пользователей приложения.
- Кликабельность. Процент людей, которые нажали на кнопку, ко всем, кто ее видел.
- Средний чек. Сумма, которую в среднем тратит один покупатель за заказ.
Шаг 2. Создайте варианты
Подготовьте две версии объекта — варианты A и B. Они должны отличаться только одной характеристикой. Например, если вы меняете цвет кнопки на сайте, значит ее расположение, размер и содержание должны быть одинаковыми в обеих опциях.
Небольшой чек-лист, который поможет не допустить ошибок:
- Меняйте одну характеристику за раз: текст заголовка, цвет кнопки, расположение блока.
- Сохраняйте одинаковыми все остальные параметры.
- Документируйте изменения: записывайте, какую настройку вы поменяли.
Шаг 3. Разделите аудиторию
Выделите группы, на которых вы будете тестировать варианты. Сегменты должны совпадать по размеру и ключевым характеристикам. Обратите внимание, на каких устройствах люди просматривают сайт или приложение, в какое время открывают почту, сколько им лет и как часто они покупают — характеристики покупателей должны совпадать.
Шаг 4. Запустите тест
Запускайте тестирование одновременно для всех групп, чтобы избежать временных и сезонных искажений. Не стоит начинать проверку гипотез в период акций, праздников или крупных маркетинговых кампаний — результаты могут получиться искаженными.
Продолжайте минимум неделю или до тех пор, пока каждый вариант не наберет не меньше 100 целевых действий.
Шаг 5. Изучите результаты
После завершения теста сравните основную метрику из гипотезы в обоих вариантах. Важно понять, есть ли между ними реальная разница или результат получился случайным. Для этого используйте онлайн-калькулятор статистической значимости. Он покажет, можно ли доверять результатам теста.
После того как рассчитаете результаты, решите, что делать дальше:
- Разница есть, и она значимая — внедряйте вариант, который показал лучший результат.
- Разницы нет — формулируйте новую гипотезу.
Ошибки при A/B-тестировании
A/B-тесты дают точные результаты только тогда, когда компания соблюдает базовые правила. Вот самые частые ошибки, которые допускают при запуске тестов.
Меняют сразу несколько элементов. Если одновременно переписать заголовок и перекрасить кнопку, будет сложно понять, что именно повлияло на результат. Тестируйте по одному параметру за раз — так проще понять, какое изменение оказалось эффективным.
Запускают тест на слишком короткий срок. Короткие тесты не покажут реальную картину. Пользователи ведут себя по-разному в будни, выходные и в разное время суток. Минимальный срок проведения теста — полная неделя.
Неправильно разделяют аудиторию. Группы должны быть одинаковыми, иначе команда не определит, что повлияло на результат — изменения или условия, в которых находились пользователи.
Частые вопросы
Если цифры почти не отличаются, значит гипотеза не подтверждается. Дальше можно действовать так:
- Проверить другую идею. Нужно сформулировать новую гипотезу и протестировать предположение.
- Собрать больше данных. Иногда эффект слабый, потому что тест длился мало или аудитория была небольшая.
Нет, проводить ab тестирование может любой специалист. Главное — понять логику процесса: как сформулировать гипотезу, выбрать метрику, правильно разделить аудиторию и проанализировать результаты.
Для обычных бизнес-задач — проверить новый заголовок, цвет кнопки или текст рекламы — хватит простых инструментов и базовых правил A/B-тестирования.
Что в итоге
- Что такое ab тест? A/B-тестирование — это способ проверить идеи на реальных пользователях. Компания показывает двум группам людей разные варианты одного элемента и смотрит, на какой реагируют лучше.
- Суть ab теста — помочь бизнесу принимать решения на основе фактов, а не догадок.
- Тестировать можно почти все, что видит клиент. Заголовки на сайте, темы писем, рекламные объявления, цены, кнопки в приложении.
- Хорошая гипотеза — это фундамент теста. Важно сформулировать четкое предположение: что нужно поменять, какая метрика покажет результат и почему он должен быть.
- Результатам ab теста можно доверять только при правильной настройке тестов. Нужно разделить аудиторию на одинаковые группы, запустить тест минимум на неделю и дождаться достаточного количества данных.
- Если гипотеза не подтверждается — это тоже результат. Дальше можно сформулировать другую идею или продлить тест, если данных пока мало.