A/B-тестування, або спліт-тестування, — це метод порівняння двох варіантів сторінки чи окремого елемента, щоб визначити, який із них краще впливає на потрібний показник.
Аудиторію випадково ділять на групи: одна бачить контрольний варіант A, інша — змінений варіант B. До запуску експерименту визначають цільову метрику, а після накопичення достатньої кількості даних порівнюють результати.
Як проводити A/B-тестування
Типовий процес складається з кількох етапів:
- визначити бізнес-ціль і метрику;
- зафіксувати вихідні показники;
- сформулювати гіпотезу й створити тестовий варіант;
- випадково розподілити трафік між A і B;
- дочекатися достатнього обсягу даних;
- оцінити результат і статистичну надійність;
- за потреби провести наступний експеримент.
Щоб результат був коректним, один користувач не повинен хаотично переходити між різними групами, а зовнішні умови для варіантів мають бути максимально однаковими.
Не варто робити висновки через кілька годин після запуску. Реклама, день тижня, сезонність, зміни попиту й невелика вибірка можуть створювати випадкові відхилення.
Бажано змінювати обмежену кількість елементів, щоб було зрозуміло, що саме вплинуло на результат. Трафік між варіантами зазвичай розподіляють рівномірно або за заздалегідь заданою схемою.
Які показники можна покращувати
A/B-тести проводять для конкретних метрик, пов’язаних із цілями сайту:
- конверсія — частка користувачів, які виконали цільову дію;
- економічні показники — дохід, середній чек, прибуток на відвідувача;
- поведінкові метрики — взаємодія з елементами, глибина перегляду, завершення форми та інші показники.
Що можна тестувати
Найчастіше перевіряють сторінки з великим трафіком або важливі етапи воронки: головну, картку товару, посадкову сторінку, форму реєстрації чи оформлення замовлення.
Об’єктами тесту можуть бути:
- заголовок;
- текст заклику до дії;
- кнопка;
- структура форми;
- зображення або відео;
- ціна, умови чи спосіб подання пропозиції.
Наприклад, можна перевірити додавання слова «Безкоштовно», скорочення кількості полів у формі, інший текст кнопки або пояснювальне відео.
Як визначити результат A/B-тесту
Після запуску важливо не зупиняти тест одразу, щойно один варіант вийшов уперед. Метрики змінюються випадково, тому потрібен достатній обсяг даних і коректна статистична оцінка.
Тривалість тесту залежить від трафіку, базової конверсії, розміру очікуваного ефекту та сезонності. Для різних сайтів вона може суттєво відрізнятися.
Підсумок
A/B-тестування дає змогу перевіряти маркетингові гіпотези на реальних користувачах і приймати рішення на основі даних, а не лише суб’єктивних уподобань.
