Определение и сущность метода
A/B-тестирование — это маркетинговый инструмент проведения исследований, который используется для оценки и управления эффективностью тех или иных значимых элементов продукта. Данный метод также еще называют сплит-тестированием (англ. Split testing – это «раздельное тестирование»).
Чаще всего данный метод применяется в интернет-сфере для тестирования сайтов, однако он также используется и для тестирования материальных товаров или услуг в оффлайне.
Такой метод анализа дает возможность оценить количественные и качественные показатели применения двух продуктов, которые имеют незначительные отличия между собой, для последующего сравнения между собой. Например, предметом в A/B-тестировании может стать элемент дизайна упаковки продукта (шрифт, картинка, положение логотипа), или же элемент веб-сайта компании (дизайн кнопок, положение разделов меню, картинки на странице).
Смысл данного метода исследования – в поиске и использовании только тех элементов продукта, которые имеют наибольшие показатели эффективности, являются наиболее привлекательными и продающими с точки зрения покупателя. Таким образом, A/B-тестирование считается прикладным маркетинговым методом, способным увеличить эффективность и прибыльность продукта.
Рассмотрим данный метод тестирования в наиболее применяемой сфере – в интернет маркетинге, где A/B-тестирование используется для анализа сайтов или посадочных страниц.
Предметы тестирования
В качестве основных предметов A/B-тестирования могут быть следующие элементы:
- Текст/цвет/внешний вид кнопок, их расположение на странице.
- Заголовок или описание товара.
- Размеры/внешний вид/расположение конверсионных форм.
- Макет и дизайн страницы сайта.
- Цена товара/ другие элементы коммерческого предложения.
- Используемые на сайте картинки.
- Количество текста на странице.
Этапы тестирования
A/B-тестирование начинается с анализа метрик существующего сайта, а также с поиска способов их улучшения и оптимизации. На этом этапе выдвигается гипотеза о том, что изменение, например, определенного элемента на странице приведет к повышению ее эффективности. Данный элемент создается в двух вариациях: прежней и новой версии (скажем, меняется цвет кнопки). Таким образом, у исследователя появляется две версии сайта: старая и новая, отличия между которыми – только в цвете кнопки.
Чтобы проверить, насколько нововведения повлияют на текущие показатели сайта, специалист проводит A/B-тестирование: то есть он условно и случайным образом делит всех посетителей сайта на две группы – тем, кому будет показываться старая версия сайта, и те, кому будет демонстрироваться новая версия интерфейса. С помощью специальных интернет-инструментов поток посетителей сайта распределяется рандомным образом на две равные между собой части (для чистоты исследования).
После того, как страницу сайта посетит достаточное количество людей (данное число предварительно определяется с помощью математических методов), специалист анализирует результаты исследования, то есть полученные данные метрики. Если исследуемые показатели выросли для группы посетителей, которым показывали новую версию страницы, то такое нововведение можно считать эффективным и приносящим повышенную конверсию. Если результаты для старой страницы оказались выше, чем для новой, то такие изменения проводить на сайте не стоит: это снизит эффективность страницы. Если же результаты по обеим группам оказались примерно равны между собой, то исследователь продолжает поиск новых инструментов для увеличения требуемых показателей. В таком случае, после выдвижения новой гипотезы, исследование начинается заново.
