Как провести A/B-тестирование

A/B-тестирование (A/B testing, Split testing) – это метод маркетингового исследования, в котором контрольная группа элементов сравнивается с набором тестовых групп, где один или несколько показателей были изменены, чтобы выяснить, какие именно изменения улучшают целевой показатель.

Этот метод часто используется в веб-дизайне. Например, исследуют, как основные элементы страницы, например заголовок, призыв к действию, цветовая схема, размер и расположение элементов интерфейса влияют на конверсию сайта. Тестируются две похожие веб-страницы (А и В), которые отличаются лишь одним или несколькими элементами. Их показывают пользователям в равных пропорциях. Потом сравниваются показатели, и определяется наиболее подходящий вариант страницы.

Такое тестирование позволит оценить количественные показатели двух вариантов веб-страницы и сравнить их между собой. Кроме того, с помощью A/B-тестирования можно оценить эффективность изменений страницы.
Например, добавление новых элементов дизайна и призыв к действию. В итоге, мы имеем прикладной маркетинговый метод, с помощью которого можно воздействовать на конверсию, повышать прибыльность веб-проекта и стимулировать сбыт.

Чтобы провести A/B-тестирование вам необходимо воспользоваться одним из специальных сервисов, коих уже разработано великое множество

Как провести A/B-тестирование

Теперь на примере Google Аnalytics рассмотрим процесс создания A/B-теста.

1 шаг – Заходим на вкладку: Отчеты > Поведение > Эксперименты. Вводим
адрес тестируемой страницы и нажимаем “начать эксперимент”.
2 шаг – Заполняем поля: Название эксперимента, Цель, Охват посетителей
сайта для эксперимента (рекомендуется ставить 100%).
3 шаг – Указываем адреса основной страницы и ее вариаций.
4 шаг – Получив код, вставляем его после открывающего тега “head” в
верхней части исходной страницы.
Если все сделано правильно, то система даст добро на запуск A/B-
тестирования.

Важно! Тестовые варианты страниц не должны отличаться более чем двумя элементами, для более высокой точности — одним. Анализировать результаты такого тестирования можно лишь по широкой выборке
(рекомендуется не менее тысячи пользователей), а трафик между страницами необходимо распределить равномерно.

Стоит отметить, что к недостаткам некоторых сервисов для сплит-тестинга относят работу с HTML-кодом, кроме того, для работы с некоторыми сервисами понадобится хотя бы поверхностное знание языка программирования PHP. А некоторые сервисы малоинформативны сами по себе (что называется, без 0,5 не разберешься). Поэтому, если на каком-то из этапов проведения A/B-тестирования у вас возникли трудности, вы можете обратиться к нашему специалисту.