Как делать A/B-тестирование и проверять гипотезы на сайтах с низким трафиком?
30.09.2024
Одним из важных условий проведения A/B-тестирования является достаточное количество трафика. Ведь чем больше пользователей увидит гипотезы, тем правдивее будут результаты. Но что делать, если ваш сайт не имеет больших объемов трафика? Этот вопрос часто возникает у малого и даже среднего бизнеса. Мнения специалистов по этому поводу расходятся: одни считают, что лучше отложить тесты на потом, другие — предлагают действенные решения.
Какой трафик нужен для запуска A/B-тестирования?
Для получения достоверных результатов тестов важны два показателя: конверсии и посетители. Эксперты в сфере CRO озвучивают конкретные цифры:
- Автор руководств по Conversion Rate Optimization Рич Пейдж утверждает, что для стандартного проведения A/B-теста веб-страница должна иметь не менее 5000 тысяч посетителей в неделю, а конверсий — не менее 250 на каждый вариант.
- Специалист и автор книг по CRO Брайан Эйзенберг считает показатель в 5-10 конверсий в неделю очень низким.
- График платформы для проведения тестов VWO показывает: чем меньше пользователей на веб-сайте, тем дольше продлится A/B-testing.
Как узнать, хватит ли вам трафика для проверки гипотез?
Основная проблема на сайтах с низким трафиком — чрезмерная длительность тестов. Чтобы выяснить, сколько времени вы потратите на A/B-тестирование, воспользуйтесь онлайн-калькулятором. Это бесплатный сервис от VWO:
- Введите данные — количество посетителей, процент конверсии и ожидаемого улучшения, количество вариантов теста.
- Нажмите «Рассчитать продолжительность».
- Узнайте результаты — прогнозируемое число дней.
Если вас не устраивает результат, читайте наши советы.
Что стоит сделать перед началом A/B-тестирования для небольших сайтов?
Привлечение целевого трафика на сайт — распространенный совет, который имеет смысл. Если конверсий действительно мало, стоит позаботиться об увеличении количества пользователей. Быстрый результат обеспечивает запуск рекламы через Google Ads, Meta Ads и другие платформы. В отличие от SEO, которое улучшает трафик в долгосрочной перспективе, эффект от платных объявлений можно заметить сразу.
Как провести A/B-тестирование на сайтах с низким трафиком?
Редакция Webpromo собрала 7 способов реализации тестов на небольших сайтах.
1.Концентрация на микроконверсиях
Микроконверсия — это действие на пути к основной конверсии, находящееся сверху воронки продаж. Это может быть просмотр определенного количества страниц или деталей продукта, добавление в корзину (без дальнейшего оформления) и т.д.
Зная процентное соотношение, вы можете рассчитать влияние тестового варианта на макроконверсию.
2.Тестирование радикальных изменений
В стандартных рекомендациях CRO часто упоминается тестирование интерфейса пользователя — изменение шрифта или цвета определенной кнопки, то есть незначительные изменения. Это в свою очередь может обеспечить небольшое улучшение конверсии. Однако такие тесты целесообразны только для крупных сайтов, что подтверждает статистический анализ A/B-тестов TechCrunch и RJMetrics.
Таблица сайта techcrunch
Кардинальные изменения обычно сильнее влияют на коэффициент конверсии. Но не стоит тестировать много элементов одновременно. Так вы не узнаете, что именно имело положительное влияние. Рекомендуем сосредоточиться на изменениях в пределах одного-двух функциональных элементов.
3.Проверка самых эффективных решений
Суть метода в понимании потребностей ваших клиентов. Для одного бизнеса это может быть быстрая доставка, для другого — дополнительная гарантия, а для третьего — подарок за покупку или обычная скидка. Например, протестируйте дополнительные скидки на товар или новый план тарифной подписки, измените специальное предложение и тому подобное.
4.Отказ от многовариантного тестирования
MVT (мультивариантный тест) — сложная версия сплита, в котором сразу анализируется несколько переменных, например, комбинация определенных элементов на странице. На небольших сайтах сделайте выбор в пользу традиционного A/B-тестирования с двумя вариантами.
5.Запуск теста на страницах с наибольшим трафиком или на всем веб-сайте
Перед началом A/B-testing проанализируйте все веб-страницы. Выберите ту, что имела наибольший трафик за последние две недели.
Если конверсий все равно критически мало, запустите проверку гипотез на всем сайте. Чаще всего используют следующие вариации:
- Набор URL-адресов с одинаковым шаблоном (например, все страницы с корзиной);
- Глобальный URL-адрес веб-сайта.
Настройки будут незначительно изменяться в зависимости от сервиса, на котором запускается тест.
6.Последовательное тестирование
Суть метода заключается в том, чтобы сначала запустить одну версию, а затем вторую. Таким образом вы используете весь трафик без разделения на отдельные гипотезы. Что стоит учесть:
- Одинаковый период времени, например с понедельника по субботу;
- Отсутствие дополнительного влияния рекламы на какой-то из вариантов;
- Исключение внешних обстоятельств — сезонного всплеска или ситуативного фактора.
Важно стараться обеспечить идентичные условия во время проведения теста.
7.Снижение статистической значимости
Статистическая значимость — это мера того, насколько результаты эксперимента считаются правдивыми и исключают случайные совпадения. Обычно принимают во внимание результат с уверенностью более 90% или даже 95%. Но при проведении A/B-тестирования на небольших сайтах такого значения достичь довольно затратно во времени.
Сервис Optimizely позволяет снижать статистическую значимость. Наглядно это демонстрирует онлайн-калькулятор этой же платформы.
Снижение порога с 95% до 80% уменьшает количество нужных конверсий для теста с 6900 до 5800.
Не рекомендуется злоупотреблять этим способом, чтобы избежать ложноположительных результатов.
Возможно ли CRO без A/B-тестирования?
A/B-testing часто воспринимается как неотъемлемая часть Conversion Rate Optimization. Однако это не совсем так. CRO гораздо более широкое понятие и включает в себя много других ключевых элементов, кроме сплит-тестов:
- Комплексная оптимизация веб-сайта — релевантный контент с ключевыми словами, быстрая загрузка сайта.
- Планомерное улучшение пользовательского опыта (UX) — понятная структура и удобная навигация, быстрое оформление заказа, адаптивный дизайн.
- Отслеживание конверсий и их изменений вследствие влияния различных факторов с помощью веб-аналитики, тепловых карт, опросов.
Безусловно, A/B-тестирование — важный компонент оптимизации конверсии, которую не стоит избегать при наличии достаточного трафика. Если ваш сайт имеет низкий трафик, рекомендуем использовать вышеперечисленные методы, но и не забывать о планомерном продвижении веб-сайта.
