21 ошибка a/b тестирования, которая забирает ваши ресурсы на ветер
Пришли — посмотрели — ушли. Если вам знакома такая ситуация, а сайт имеет высокий показатель отказов, тогда однозначно нужно что-то менять. Найти пути для совершенствования и улучшения показателей вовлеченности поможет а/b тестирование.
Более подробно о самом понятии, а также распространенных ошибках а/b тестирования, рассказываем в статье.
Что такое а/b тестирование?
A/B тестирование это метод сравнения двух вариантов, чтобы определить наиболее эффективный для достижения поставленной цели. Такую проверку широко применяют в сфере маркетинга, UX-дизайне, веб-разработке и т.д.
Этот тактический шаг позволяет попробовать новые идеи на потенциальных клиентах. Например, вы можете затестить несколько вариантов одной страницы/УТП/креатива, отличающихся одним-двумя параметрами. На основе результатов можно сделать выводы о более эффективном варианте, который будет способствовать увеличению конверсий, рейтинга кликов, вовлеченности и т.д.
Как это работает:
- Прежде всего необходимо создать несколько вариантов одного элемента. Это может быть заголовок, кнопка или ее цвет, общий дизайн страницы и тому подобное.
- Сбор фокус-группы и разделение ее на два «лагеря». Как правило, аудитория делится на две равные части — одни люди видят вариант «А», другие — «В».
- В дальнейшем нужно измерить эффективность каждого варианта на основе заранее установленных KPI (ключевых показателей эффективности). Например, рейтинга кликов, конверсий, количества покупок или времени пребывания на странице.
- Завершающий этап — сравнение результатов и анализ данных. Именно здесь нужно определить, какой вариант сработал лучше всего.
Почему и когда нужно проводить A/B тестирование?
Окей, но действительно ли сплит-тестирование важно для бизнеса? Короткий ответ — да. И вот главные причины:
- Возможность оперировать точными данными: довольно полагаться на предположения о предпочтениях своей целевой аудитории.
- Увеличение конверсий: даже незначительное на первый взгляд изменение (например, цвет или размер кнопки) может существенно повлиять на поведение потребителей и выполнение ими целевого действия.
- Минимизация рисков: если вы планируете глобальные изменения на сайте, то их влияние на поведение пользователей можно предусмотреть заранее. Это снижает риск потери потенциальных клиентов в будущем.
- Понимание предпочтений и интересов аудитории, что способствует созданию более релевантного контента или продуктов.
- Повышение рентабельности инвестиций (ROI): благодаря периодическим улучшениям вы повышаете эффективность своих усилий и тратите меньше средств на решения, которые на самом деле не работают.
А/б тесты целесообразно проводить перед внесением изменений на веб-сайт; для тестирования различных вариантов контента и изучения реакций аудитории на обновления.
Ошибки, которых стоит избегать при проведении а/b тестирования
Несмотря на вышеперечисленные преимущества, изменения сработают к лучшему только при условии правильной настройки сплит-теста. Ниже мы приводим список самых распространенных ошибок, которые приводят к напрасным затратам сил, времени и бюджетов.
Планировать тестирование слишком рано
Не проводите тестирование ради тестирования. Для эффективности эксперимента необходимо иметь достаточное количество данных, которое затем сравните с полученными. Информация должна быть надежной – это влияет на правильность гипотезы и достоверность выводов.
Решение:
- Проведите анализ текущего состояния дел: соберите базовые данные (например, конверсии, клики) и определите слабые места, которые нужно улучшить.
- Установите четкие цели: определите, что именно вы хотите проверить. Например, улучшить заголовки, призывы к действию, визуальную составляющую.
- Убедитесь, что выборка достаточна, чтобы результаты были репрезентативными.
Неправильная гипотеза
Проверьте, правильно ли вы определили причины конкретных результатов на веб-сайте, таких как показатель отказов, высокий трафик с низкими продажами и т.п.
✖ Если ваша гипотеза неверна, то и результаты тестирования будут неэффективными.
Решение: разработайте гипотезу, которая базируется на обоснованных данных. Получить их можно с помощью Google Analytics, Google Search Console, записи сеанса и подобного. Хорошо работают также опросы среди потенциальных клиентов.
У тестирования нет цели
Если у вас есть правильная гипотеза, вы можете вывести из нее конкретный результат, которого хотите достичь. Иногда компании бесцельно проводят тестирование и наблюдают результаты. Однако вы получите лучшие результаты (увеличение количества потенциальных клиентов, конверсий и продаж), если будете четко понимать, где именно нужен прирост.
Решение:
- Установите конкретные и измеримые цели. Например: повысить кликабельность CTA-кнопки на 15%.
- Сформулируйте гипотезу на основе данных. Например: изменение цвета кнопки с синего на красный увеличит конверсию.
- Определите KPI, которые помогут оценить успех тестирования.
Проведение тестирования на сайте разработки
Вы можете удивиться, но иногда разработчики забывают перейти на «живой» веб-сайт и производят тестирование на версии, которая еще в разработке. Поэтому вы не получите реальных результатов, поскольку веб-сайт смогут посетить только разработчики, а не ваша целевая аудитория.
Решение: полезный фидбек — реальный фидбек. Всегда оперируйте данными на основе отзывов реальной фокус-группы, которая в полной мере олицетворяет ваших целевых пользователей.
Тестирование неправильной страницы
Какую страницу вы должны тестировать, зависит от ваших целей. Спрогнозируйте путь, который проходит пользователь, чтобы приобрести товар/услугу. Посмотрите, где он останавливается, и сделайте изменения именно там.
Решение: какую страницу тестировать, зависит от вашей цели. Спрогнозируйте путь, который проходит пользователь, чтобы приобрести товар/услугу. Посмотрите, где он останавливается, и сделайте изменения именно там.
Копирование чужого практического опыта
Ваш бизнес уникален – не стоит копировать стратегии тестирования по тематическим исследованиям или опыту ваших конкурентов.
Проанализируйте их. Выясните, какие стратегии использовали и зачем. Примите эти идеи к сведению, но используйте их как вдохновение для собственной стратегии a/b-тестирования.
Решение: проанализируйте деятельность конкурентов. Выясните, какие стратегии они используют и для чего. Примите эти идеи во внимание, но используйте их, как вдохновение для собственной стратегии.
Нацеленность только на увеличение конверсий
Чрезмерная сосредоточенность на конверсии может повлиять на другие сферы вашего бизнеса в долгосрочной перспективе.
Например, во время a/b split tests вы изменили свои годовые планы на месячные и заметили всплеск конверсий. Однако со временем вы можете увидеть, что теряете деньги, поскольку привлекаемые клиентами приносят небольшое количество средств и уходят из компании после нескольких использований ее продукции. В то время как клиенты, оплатившие годовые планы, вероятно, останутся надолго и принесут постоянную прибыль.
Решение: кроме повышения конверсий, учитывайте и другие аспекты, например: взаимодействие с брендом, повышение лояльности или увеличение удовлетворенности клиентов. Анализируйте такие метрики, как время пребывания пользователей на сайте, процент отказов и возврата клиентов и т.д.
Один тест – одно изменение
Считаете, что тестировать варианты сразу нескольких элементов при одном a/b-тестировании эффективно? Это сэкономит ваше время и средства, но как насчет результатов?
Если вы протестируете несколько элементов одновременно, то не сможете определить, какой вариант какой составляющей внезапно повысил коэффициент конверсии.
Фактически это полностью отрицает цель a/b-тестирования и вам придется начинать с нуля.
Решение: по возможности тестируйте несколько изменений одновременно, которые в комплексе могут иметь заметное влияние на основе предыдущих проверок. Сосредоточьтесь на тех элементах, которые влияют на конверсии больше всего (заголовок, CTA, дизайн страницы).
Создание сразу нескольких вариантов a/b-тестирования
Несколько вариантов сплит-тестирования сайта не гарантируют получения более ценной информации. Они только добавляют путаницу, замедляют результаты и могут привести к неправильным выводам.
Чем больше у вас вариантов, тем больше трафика вам понадобится, чтобы получить требуемые результаты.
❕ Следовательно, у вас больше шансов попасть под влияние удаления файлов cookie.
Есть вероятность, что участники тестирования удалят свои файлы cookie через 3-4 недели. Такая ситуация окажет негативное влияние на ваш результат, поскольку участники, которые были частью одного варианта, могут оказаться в другом.
Решение: используйте дополнительные инструменты вроде тепловых карт, чтобы понять, какие элементы нуждаются в проверке в первую очередь. Если у вас есть несколько гипотез, проверяйте их по очереди, чтобы получить четкую и репрезентативную картинку.
Разные варианты для разных аудиторий
Если вы будете сравнивать результаты тестирования разных вариантов для разных аудиторий, то не сможете прийти к объективным выводам. Это подобно сопоставлению яблока и банана.
Если один вариант доступен только для киевлян, то и другой должен отображаться только для аудитории из Киева.
Решение: все группы аудиторий должны быть равномерными. Если есть необходимость тестировать разные аудитории, проводите отдельные A/B тесты для каждой из них. Когда аудитории имеют разные демографические, поведенческие или географические характеристики, тогда результаты теста не будут корректными. Например, a/b тестирование для email-кампании может иметь разные резульаты для молодежи и людей старшего возраста.
Неудачное время тестирования
Существует несколько ошибок проведения a/b-тестирования, связанных с временем.
- Завершение теста слишком рано. Объективные результаты тестирования по стандарту достоверности в 95% можно получить, проанализировав данные, по меньшей мере, через неделю тестирования. В общем оптимальное время проведения эксперимента – две-три недели.
- Сравнение разных периодов. Достоверные результаты можно получить только при сравнении данных за аналогичный период. Например, на выходных у вас самый большой трафик, тогда следует сравнивать данные только с этого периода. Также не стоит сопоставлять результаты в сезон и в обычные дни.
- Тестирование разных временных задержек на разных вариантах. Если вы показываете посетителю своего веб-сайта один вариант через 5 секунд, а другой через 15 секунд, результаты нельзя сравнивать. Большинство клиентов будут ждать 5 секунд для получения результата запроса, но останутся ли они на 15 секунд – вопрос. Так что выводы при таком варианте сравнения не точны и не надежны.
Изменение параметров при тестировании
Если пользователь попадает на вариант A, он должен видеть этот вариант до конца тестирования. Изменение настроек посреди теста приведет к тому, что этот потребитель увидит вариант B. Так нарушается целостность данных.
Решение: равномерно распределяйте трафик, чтобы дать всем своим вариантам справедливый шанс. Кроме того, не стоит менять сами варианты, ведь это затрудняет определение причин результатов.
Игнорирование комментариев пользователей
Ваш тест получает клики, распространяется трафик, поэтому вы считаете его рабочим и продолжаете. Однако оказывается, что вы получили кучу жалоб о том, что пользователи не могут заполнить форму оформления покупки.
Как избежать? Не игнорируйте комментарии, устраните проблему и перезапустите тест.
Тестирование несущественных элементов
Например, вы решили изменить текст кнопки с призывом к действию и выбираете варианты: ввести и добавить. Ошибка в том, что эти слова взаимозаменяемы, поэтому результаты теста не будут заслуживать внимания.
Чтобы избежать ошибки, попробуйте сравнить варианты призывов на разных языках или с существенно разным значением.
Игнорирование периодических радикальных изменений
Изменение текста и цвета кнопки CTA, настройки отдельных элементов дизайна и тому подобное не смогут принести существенный результат для большинства предприятий.
Поэтому, когда постепенные изменения уже не дают желаемых результатов, следует применять радикальное тестирование.
❕ Периодическое радикальное тестирование предполагает значительные изменения на вашем веб-сайте и затрудняет определение того, какое изменение принесло положительные результаты.
Решение: изменения следует делать взвешенно. Не пытайтесь думать от имени своих клиентов. Лучший способ узнать, что требует усовершенствования, — спросить их.
Примером радикальных изменений может служить изменение дизайна. Вместо того чтобы проверять отдельные элементы в вашем существующем дизайне, тестируйте большие его части.
Непонимание ошибок типа I и II
Ошибка типа I происходит, когда во время тестирования отвергается нулевая гипотеза, когда она действительно верна. Другими словами, это означает, что, по результатам тестирования, изменение считается статистически значимым, когда на самом деле оно таковым не является.
Ошибка типа II – когда нулевая гипотеза принимается, хотя на самом деле она ошибочна. Другими словами, это означает, что тестирование не замечает статистически значимой разницы между вариантами, когда она действительно существует.
Обе ошибки могут быть вредны, но обычно ошибка типа I считается более серьезной, поскольку она приводит к неправильным решениям.
Неправильные выводы
Получив данные после завершения а/b тестирования, вы должны правильно их оценить.
Для этого можно наблюдать изменения коэффициента конверсии, показателя отказов, кликов CTA и т.д. Однако, если вы анализируете только средние значения, то не можете быть уверены в выводах, поскольку эти значения часто неточны.
Решение: изучите результаты глубже, и только тогда делайте выводы. Лучше использовать индивидуальные параметры в Google Analytics, ведь таким образом вы сегментируете данные и создадите специальные отчеты.
Обобщение результатов
Во время seo a b test один из вариантов показывает увеличение количества конверсий на 35% по сравнению с контрольным. Вы считаете, что нашли идеальное решение и начинаете применять его на всем сайте. Однако спустя некоторое время вы замечаете падение коэффициентов конверсии.
Решение: формула успеха не обязательно будет работать на всех частях сайта. Поэтому не стоит обобщать результаты одного тестирования и применять один и тот же дизайн, формулировки, кнопки и другие элементы на всем сайте.
Игнорирование маленьких побед
После тестирования вы получили увеличение конверсии на 2 или 5%, но считаете это не значительным достижением и игнорируете его. Зря.
Часто совокупный годовой прирост конверсии будет гораздо больше, чем получившийся в результате a/b-тестирования.
Небольшие доходы обычно являются реальностью сплит-тестирования, но со временем соответствующее изменение может привести к миллионным доходам. Поэтому игнорирование маленьких побед – одна из самых больших ошибок, которую вы можете совершить.
Игнорирование неудач
Иногда для того, чтобы получить максимальное количество конверсий, необходимо провести более одного теста. Однако каждый последующий тест должен учитывать ошибки предыдущего. Поэтому важен подробный анализ не только достижений, но и неудач проведенного тестирования. Так, благодаря сочетанию усовершенствованных пунктов из предыдущих экспериментов постепенно получим высокий прирост количества конверсий.
Постоянное недовольство результатами
Это заблуждение касается более психологического фактора. Часто, независимо от того, выросли ли после тестирования продажи на 0,5% или 50%, руководитель не удовлетворен. Однако не делайте этого – каждый прогресс (большой или малый) – великолепен. Празднуйте его со своей командой. Это мотивирует каждого делать больше и лучше.
Выводы
В статье мы собрали самые распространенные ошибки а б тестирования. Несколько из них, вероятно, допускали и вы в своих предыдущих исследованиях. Если нет, то это здорово! Надеемся, что теперь вы ориентируетесь в подводных камнях, которых следует избегать при а/b-тестировании и учтете эти знания в будущем.
Избегайте этих ошибок — проводите а/б тестирование эффективно!
