План вебинара

• Что такое A/B тестирование?

• Почему это так популярно?

• Как правильно тестировать?

• Что можно тестировать?

• Успешные кейсы A/B тестирования

• Чем проводить A/B тестирование?

• Плюсы и минусы создания эксперимента через Google Analytics и специальные сервисы:

Что такое A/B тестирование?

Это маркетинговый метод, который позволяет оценить эффективность веб-страницы.

В A/B эксперименте тестируется исходная страница и её тестовый вариант(-ты). Выбирается цель эксперимента (например, кликабельность СТА-кнопки)

Трафик равномерно распределяется между всеми страницами, участвующими в тесте

Анализируются результаты, делается вывод о влиянии изменения на цель, реализуется более эффективный вариант

Проблемы

• Конкуренция в интернете растёт – клиенты выбирают, а не мы их

• Трафик дорожает

• Тренды постоянно меняются

• Мнение авторитетных людей в компании не всегда является правильным

Почему A/B тестирование популярно?

• Позволяет настроить сайт под потребности/пожелания клиентов

• Позволяет извлечь максимум из текущего трафика

• Позволяет проверить эффективность любого изменения на сайте

Самое главное в A/B тестировании

Гипотеза!

Если мы изменим текст СТА-кнопки «Купить» на «Получить», то посетители будут чаще кликать на эту кнопку, в результате чего увеличится конверсия на следующий этап воронки продаж

Откуда брать гипотезы: - Google Analytics / Яндекс.Метрика - Анализ карты кликов, карты скроллинга, карты ссылок, вебвизора (Всё есть в Яндекс.Метрике)

- Проведение опросов потенциальных и текущих клиентов - Юзабилити анализ

Как правильно проводить A/B тесты?

1 A/B эксперимент – 1 гипотеза

Почему?

Меняете один элемент - знаете, что именно это повлияло на увеличение конверсии

Меняете несколько элементов сразу – вы не можете сделать однозначный вывод

Статистическая достоверность результатов – не менее 95 %

Как определить?

В сервисах встроены специальные алгоритмы + можно использовать калькулятор достоверности hungrysites.ru/ab

Как правильно проводить A/B тесты?

Минимальное количество конверсий – 100 на каждый вариант страницы

Зачем?

Чем больше выборка, тем более достоверные результаты

Как правильно проводить A/B тесты?

Минимальная длительность эксперимента – 7 дней

Почему?

Поведение пользователей может отличаться в понедельник и в воскресенье

Как правильно проводить A/B тесты?

В идеале – однородный поток трафика

Почему?

Поведение целевого платного трафика отличается от поведения посетителей, которые переходят на сайт со статьи, размещённой в онлайн-издании

Как правильно проводить A/B тесты?

Что можно тестировать?

• СТА-кнопки (кнопки призыва к действию)

• Текстовые элементы (заголовки, подзаголовки, описания товаров, характеристики)

• Визуальный контент (изображения, видео, аудио)

• Формы

• Навигация по сайту

• Социальные кнопки

• Страницы с ценами

• Радикальный редизайн страницы

Успешные кейсы

Тестирование СТА-кнопки – Увеличение конверсии на 21 %

Подробнее здесь

Тестирование СТА-кнопки

Подробнее здесь

Успешные кейсы

Тестирование текстовых элементов – Увеличение подписок на 83.75 %

Подробнее здесь

Успешные кейсы

Тестирование изображения - увеличение конверсии на 102.5 %

Подробнее здесь

Успешные кейсы

Успешные кейсы

Тестирование изображения - увеличение заявок с этого блока на 88 %

Радикальный редизайн тестовой страницы (основывался на мелких успешных экспериментах) – Увеличение

регистраций на 57 %

Подробнее здесь

Успешные кейсы

Тестирование формы для отправки счёта – Увеличение дохода на 12 000 000 $ в год

Подробнее здесь

Успешные кейсы

Чем проводить A/B тестирование

Специальные платные сервисы:

- Changeagain.me

- Optimizely.com

- VWO.com

- Convert.com

Бесплатные сервисы:

- Google Analytics - Самописные скрипты для распределения трафика

Преимущества специальных сервисов

• Визуальный редактор для создания тестовых страниц (Не нужны навыки HTML/CSS)

• Простота создания и реализации теста – единовременная установка кода на сайт

• Таргетинг

• Дополнительные функции

• Поддержка/помощь в настройке эксперимента

Преимущество Google Analytics и самописных скриптов

Бесплатно!

Недостатки специальных сервисов

Платно!

Только Changeagain.me имеет русскую локализацию. Все остальные сервисы

представлены только на английском языке

Недостатки Google Analytics и самописных скриптов

• Нужно владеть навыками программирования (HTML/CSS/JS)

• Каждый раз нужно вручную устанавливать код

• Отсутствие таргетинга и других дополнительных функций

• Отсутствие поддержки

• Ненадежность самописных скриптов

Спасибо за внимание

Буду рад Вашим вопросам/комментариям