А и Б сидели на трубе: основа основ A/В-тестирования
Эта статья, скорее, не для профессиональных маркетологов, которые и собаку съели, и хвостом не подавились в своем деле, а для интересующихся предприимчивых людей, выводящих хороший продукт в массы и ищущих новых клиентов. Идей уйма, сопутствующих вопросов еще больше. Знакомо? Как отсеять лишние, не разбрасываясь временем и не рискуя прибылью? Как добиться адекватного результата проделанной работы?..
Прислушиваться к интуиции можно, когда выбираешь лотерейный билетик на сдачу. Да и этот момент весьма неоднозначный. В случае активных продаж в интернете на определенном этапе развития сайта каждый задумывается о повышении конверсии. Желание вполне предсказуемое и разумное. Процент, другой в плюс к сегодняшней конверсии – уже хороший результат для формирующейся копилочки большего размера. Любое чутье, любая гипотеза, «гениальная» прилетевшая идея по улучшению сайта с целью увеличения продаж требуют обоснования в конкретных цифрах. A/В-тестирование в помощь. Знакомимся.
А/В тест. Это что?
A/В-тестирование – способ оценки, который сравнивает имеющийся вариант с новым исследуемым с целью увеличения продаж.
Простой пример для понимания. Условно предположим, что вы владелец сайта по продаже цифровой техники. Интерфейс на данный момент исполнен в желтом цвете. Появляется мысль изменить основной цветовой облик интернет-магазина на синий (по вашему мнению, в силу разного рода причин, это должно привлечь большее количество покупателей). Определить, какой вариант работает продуктивнее для продаж (синий или желтый) и помогает тест А/В.
Ищем выгоду
Эта методика исключает «тыканье пальцем в небо» и предоставляет точные данные. К примеру, благодаря тесту может выясниться, что синий фон в вашем конкретном случае сработал лучше, увеличив конверсию, предположим, на 2%. Кажется немного? Посчитайте.
Конверсия – отношение количества посетителей сайта к количеству купивших продукт.
Допустим, ваш сайт посещает в среднем 1000 человек в месяц. Совершают покупки из них 20. 20 продаж/1000 посетителей * 100% = 2% конверсии. Очень хорошо. А если еще 2% в плюс к конверсии, благодаря внесенным изменениям на сайте, о которых говорилось выше?.. Отлично!
Что менять на сайте
Пример по изменению общего цвета самый банальный. Изменить можно многое. Нужно понимать, что мелочи фактически не работают. Замена шрифта где-нибудь в «набирающие популярность товары» и величина главного баннера со скидками, согласитесь, вещи не сопоставимые. Месторасположение кнопки «купить» или «оставить заявку», рекламное предложение, которое нельзя пройти мимо, яркое в «шапке»; привлекающее внимание посетителей место для инфографики, блок «товар дня» в максимально видимой зоне и то бесчетное многое, что может провоцировать посетителей вашего сайта перейти в разряд покупателей.
Да, существуют вещи очевидные и НЕ для маркетологов. Логично новогоднее предложение рисовать в красно-зеленых красках, а не каких-нибудь розово-голубых. Да, логично самое важное помещать на странице выше. Да, логично, предложения по скидкам оформлять в кричащих, привлекающих взгляды тонах. Да, логично, кнопку «купить» сделать чуть больше. Но, порой, то, что кажется логичным для одного не работает для многих. Для этого и существуют сервисы А/Б проверки (опускаем субъективные суждения, верим грубой и точной статистике).
Как это работает
Трафик посетителей делится на два канала: 50% участвующих в эксперименте воспринимают информацию, размещенную на прежнем желтом фоне (вспоминаем все тот же наипростейший пример выше), другие 50% интересующихся оказываются на фоне синем. Дальше сервисы, предназначенные для автоматического теста A/B, считают, какой вариант окажется наиболее выгодным для вас (ГДЕ продаж оказалось больше).
Удобный сервис для выполнения A/B-тестирования у каждого свой. Стоит лишь сказать, что существуют, как платные, так и бесплатные программы. Разобраться с функционалом и последовательностью действий достаточно просто. И если вы задаетесь вопросом, нужен ли тест A/B, нужен. С небольшой оговоркой: чем больше посетителей на сайте, тем быстрее и точнее результат (вполне понятно, что тестить сайт с десятком-другим случайно «прилетевших» зрителей, смысла не имеет).
Послесловие
A/B-тестирование – полезная методика, благодаря которой вы можете убедиться в правильности своего предположения. Даже если результат окажется неположительным, вы обязательно попытаетесь анализировать: почему изменение не сработало, чего не хватает посетителям сайта, чтобы совершить покупку? Построение новых гипотез и их объективная проверка чаще всего приносят результаты. Всё и сразу случается редко. Пожалуй, главное – подвергать сомнению свои размышления и обязательно подвергать их тесту.
