A/B-тестирование: кому и зачем проводить

A/B-тестирование – это важный инструмент для повышения эффективности и увеличения прибыли бизнеса. Но не все знают, как им правильно пользоваться. Поэтому сегодня расскажем о том, что это такое, кому может быть нужно, как проводить и зачем.

Про A/B-тестирование простыми словами

A/B-тест – это сравнение исходной («А») и альтернативной («Б») версии одного и того же объекта (например, элемента или целой страницы сайта или интерфейса приложения). Для этого целевую аудиторию делят на две группы: первая взаимодействует с вариантом А, вторая – с вариантом Б, а аналитики отслеживают реакцию и изменения в поведении пользователей.

Полученные данные отражают объективную реальность, а их анализ помогает принять обоснованное и статистически верное решение. Этот метод применяют для проверки гипотез, стратегий и креативов, в ситуациях, когда:

• есть несколько подходящих мнений;

• нет уверенности в том, что нужно что-то менять;

• необходимо доказать полезность нововведений.

Примеры задач, которые может решить A/Б-тест

Развитие продукта, улучшение пользовательского опыта и успех бизнеса в целом возможен только тогда, когда компания точно знает, чего хочет её целевая аудитория. Поэтому А/Б-тестирование играет важную роль в построении стратегии.

Этим инструментом пользуются маркетологи, продакт-менеджеры, дизайнеры, аналитики и др. Вот несколько примеров задач, которые помогает решить А/Б-тест: определить эффективность рекламы, повысить юзабилити сервиса, понять, на кнопку какого цвета хочется нажимать чаще или какой рекламный баннер лучше.

Таким образом, исследования полезны для многих проектов. Они помогают принимать решения, опираясь на объективные данные, а не на субъективные мнения.

Алгоритм A/B-тестирования

Тестирование включает в себя шесть шагов:

1. Сформулировать гипотезу. В самом начале необходимо проанализировать текущую ситуацию, определить цель исследования, соотнести её с целью кампании и понять, что можно изменить и какой в этом смысл. На этом этапе генерируется много идей, из которых выделяют нулевую и альтернативную гипотезу. Согласно нулевой, актуальная версия объекта лучше новой и поэтому не требует изменений. А согласно альтернативной, именно новая будет более эффективной.

Но как среди потока идей и предложений отличить хорошую гипотезу? Есть несколько критериев:

• чёткая и конкретная формулировка;

• значимость и полезность для бизнеса;

• измеримость и проверяемость;

• фальсифицируемость;

• высокий скоринговый балл.

2. Определить метрики. Это количественные показатели для сравнения вариантов (процент конверсии, доход и т. д.) Для каждого тестирования лучше выбирать не больше трёх.

3. Рассчитать размер выборки. То есть выбрать две группы целевой аудитории, которые будут взаимодействовать с A- и B-версиями объекта. Размер выборки зависит от заданных метрик и влияет на точность исследования.

4. Разработать альтернативную версию – ту, с который вы будете сравнивать исходную. Важный этап, потому что вариант «B» нужно не просто придумать, но и реализовать: составить ТЗ, задать структуру интерфейса, дизайн, запрограммировать и опубликовать. Поэтому здесь задействовано много разных специалистов, от продакт-менеджера до аналитика.

5. Провести тест. Существует несколько способов для запуска: вручную, в специальных сервисах, с помощью встроенных инструментов рекламных систем или с написанием кода (для сложного тестирования с множеством метрик).

6. Проанализировать результаты. Полученные данные подтвердят одну гипотезу и опровергнут другую, а значит, укажут на оптимальный вариант и зададут вектор для дальнейших действий.

Всё это можно делать самостоятельно или делегировать опытным специалистам. Доверяя профессионалам, вы оставляете себе больше пространства для генерации новых идей и потенциальных гипотез. Можно не думать о возможных ошибках, выборе метрик или неправильном размере выборки. Вы не только сэкономите время и ресурсы, но и получите все необходимые данные для принятия стратегически верных решений.