A/B тестирование: что это такое, для каких целей используется

Постоянное изменение рекламных кампаний, сайта и других материалов, которые призваны привлечь внимание покупателей, — это норма для маркетинга. Только так можно удержать потребителей. Но как узнать, какие изменения будут удачными, а какие только отпугнут клиентов? Для оценки эффективности рекламных решений применяют множество инструментов. Один из самых простых, но при этом весьма эффективных — это А/В-тестирование.

Что такое А/В-тестирование

Представьте, что у вас возникла потрясающая идея по изменению сайта. Например, вы узнали, что синие кнопки гораздо больше стимулируют покупателей на совершение целевого действия, чем красные, которые у вас сейчас установлены. Вы сразу же меняете цвет кнопок на своем сайте, но обнаруживаете, что покупателей стало меньше, и прибыль упала. Получается, что ваша гипотеза была неверной — синие кнопки не эффективнее красных. Вы возвращаете на сайт красные кнопки, но упущенную прибыль-то уже не вернуть...

Именно для борьбы с такими ситуациями и применяется А/В-тестирование. Суть в следующем: вместо того чтобы сразу менять цвет на основном сайте, вы делаете его копию с измененным цветом кнопок, и на эту копию направляете часть рекламного трафика — предположим, 1/10 объявлений на поиске Яндекса. Затем с помощью специального калькулятора или вручную подсчитываете, насколько внесенное изменение повлияло на прибыль или другой показатель конверсии.

С помощью тестов вы сможете, не рискуя деньгами, оценить, насколько эффективна новая идея, еще до её реализации на основном сайте. Это куда безопаснее как для прибыли, так и для репутации фирмы.

Польза А/В-тестов

В принципе, вы уже должны иметь представление о том, чем А/В-тесты полезны для бизнеса. Их основное преимущество заключается в том, что вы можете протестировать эффективность того или иного решения, не подвергая риску всю свою маркетинговую стратегию. Отбирая лишь небольшую часть своей аудитории, вы не получите существенных убытков, даже если новая идея окажется катастрофически плохой.

При помощи тестов вы сможете одновременно проверять сразу несколько версий. Вернемся к примеру с цветом кнопок. Что, если вы хотите сравнить не только красные и синие, но еще и зеленые, желтые и белые? Просто создайте под каждый из тестовых цветов отдельный лендинг, направьте некоторое количество трафика на сайты-клоны и оценивайте результат через калькулятор! Сплит-тест позволяет оценивать бесконечное множество вариаций одной переменной — главное, чтобы у вас хватало места на хостинге под все созданные сайты.

Стоит учитывать, что А/В-тесты плохо подходят для оценки реакции небольших аудиторий. Так, если у вас на сайте ежедневный трафик еле дотягивает до 100 человек, то А/В-тест будет неточным, ведь вы сможете отправить на тестовый сайт не больше 50 человек. Чем больше посетителей, тем меньше вероятность случайных результатов.

Как видите, А/В-тесты полезны при разработке новых маркетинговых стратегий. Они помогут вам оценить, насколько новые решения будут приняты публикой. При этом контрольная группа посетителей даже не поймет, что на ней вообще проводился тест! Безусловно, у сплит-тестов есть недостатки, но они нивелируются их простотой и полезностью.