A/B-тест — це експеримент, у якому трафік ділять між двома варіантами: поточним (A) і зміненим (B). Обидва працюють одночасно, а відрізняються однією деталлю. Через деякий час видно, який варіант дає більше заявок чи продажів, і рішення ухвалюється за даними, а не за смаком.
Спершу формулюємо гіпотезу: що змінюємо і чому це має спрацювати. Наприклад: якщо на першому екрані замість слогану написати конкретний результат, більше людей залишать заявку. Далі робимо варіант B, у якому змінено лише цей елемент, і випадково розподіляємо між варіантами відвідувачів чи аудиторію реклами. Обидва варіанти мають працювати в той самий період, щоб на них однаково впливали сезон, день тижня й активність конкурентів.
Умовний приклад: кожен варіант лендінгу отримав по 3 000 відвідувачів, A зібрав 60 заявок (2%), B — 90 (3%). Різниця помітна й набрана на достатній вибірці, тож B можна залишати. Якби заявок було по п'ять-сім, такий самий відсотковий розрив міг би виявитися випадковістю. У Meta Ads і Google Ads є вбудовані інструменти для експериментів, які самі ділять аудиторію.
Найчастіше тестом називають те, що ним не є: цього тижня крутили один банер, наступного — інший, а потім порівняли результати. Між тижнями змінилися аукціон, погода, новини, дні зарплат, тож різниця може взагалі не стосуватися банера. Справжній тест ставить варіанти в однакові умови одночасно й ділить між ними людей випадково, а не за вибором маркетолога.
Найбільший ефект дають тести, які змінюють сенс, а не оформлення. У рекламі — офер, початок ролика, формат: відгук клієнта проти демонстрації продукту. На сайті — перший екран, ціна чи вилка вартості, тип заклику: «залишити заявку» проти «порахувати вартість», довга форма проти короткої. Такі гіпотези варто перевіряти першими, бо саме вони здатні суттєво зрушити конверсію.
Якщо трафіку мало, тестуйте в рекламі, а не на сайті: там вибірка набирається швидше. І приймайте результат навіть тоді, коли переміг старий варіант. Це теж знання: ви перевірили ідею за гроші тесту, а не за гроші всього бюджету, і наступну гіпотезу будуєте вже на фактах. Записуйте кожен тест у просту таблицю: гіпотеза, період, результат, ухвалене рішення.
Щонайменше повний тижневий цикл, щоб врахувати різницю між буднями й вихідними, і доки кожен варіант не набере достатньо цільових дій. Конкретний термін залежить від трафіку: великому сайту може вистачити тижня, маленькому знадобиться місяць.
Можна, такий тест називають A/B/n. Але кожен новий варіант ділить трафік на менші частини, і на висновок доведеться чекати довше.
У мультиваріантному тесті одночасно перевіряють комбінації кількох змін, наприклад заголовка й фото. Він потребує значно більше трафіку, тому малому бізнесу частіше підходить звичайний A/B.
Напишіть — разом розберемо, що зараз працює, а що ні, і чесно скажемо, що з цим можна зробити. Безкоштовно, без презентацій. Відповідаємо протягом 2 годин.
@novascale.co в Instagram ↗