Решения, подкрепленные цифрами: запускаем A/B-эксперименты
Чтобы вы ни планировали изменить в своем digital-продукте, не забывайте проверять гипотезы научным и контролируемым способом. A/B-тесты – идеальный формат для оценки того, как изменения продукта повлияют на конверсию, юзабилити и качество в целом.
A/B-тесты в digital-маркетинге
В маркетинге, например, проводят A/B-тестирования для сравнения двух вариантов продукта. Кроме того, в digital-рекламе можно запускать эксперименты, чтобы сравнить различные стратегии продвижения или настройки кампаний.
Принцип действия A/B-эксперимента
Аудиторию делят на две группы, которым на протяжении эксперимента показывают разные версии digital-продукта. Одной группе показывают старый вариант, а второй – вариант с внесенными изменениями. После демонстрации старого и альтернативного вида продукта аудитории сравнивают на основании данных о поведении участников групп. Это делают для того, чтобы удостовериться, что результат тестирования статистически значим, а не получен случайным образом.
Для чего использовать
A/B-тесты в маркетинге – это быстрый и достаточно бюджетный способ протестировать различные версии или изменения вашего продукта. Обычно в маркетинге запускают эксперимент с быстрыми доработками, например, обновив часть лендинга или несколько составляющих дизайна, а не переделывая целиком сайт или приложение. Это отличает такие тесты от полноценных продуктовых A/B-тестирований, которые гораздо дороже и трудозатратнее в подготовке.
Идеи для проведения эксперимента:
-
Тестирование изменений элементов лендинга, например, альтернативный CTA-текст на кнопке или цветовое решение.
-
Сравнение креативов.
-
Тестирование новой функции на сайте или в приложении.
-
Внесение изменений в UX продукта в ограниченном объеме.
Инструменты для проведения A/B-тестов
Varioqub
Сервис Яндекса для A/B-экспериментов Varioqub позволяет проводить тестирование сайтов и приложений.
Жирный плюс сервиса – интеграция с Яндекс Метрикой и AppMetrica. Вся аналитика в одном привычном месте, где маркетологи регулярно снимают статистику.
Varioqub помогает проводить Эксперименты, то есть те самые контролируемые A/B-тесты, и Персонализацию, то есть настройку страниц или отдельных ее элементов с учетом пользовательского поведения.
У сервиса есть три тарифа – Базовый, Стандартный и Расширенный:
Базовый бесплатный тариф имеет ограниченный функционал, но даже его хватит, чтобы провести качественный A/B-эксперимент.
Тестировать digital-продукт можно в следующих форматах:
-
Визуальный редактор позволяет применять изменения к страницам, указанным в настройках теста.
-
Редирект приведет часть аудитории на альтернативную версию страницы.
-
Для сложных сценариев можно использовать флаги для разметки страницы.
-
Полученные в РСЯ идентификаторы рекламных блоков можно тестировать для размещения на сайте.
-
Тестирование виджетов в информационных блоках с персональными скидками и акциями.
Crazyegg
Сервис Crazyegg предлагает различные инструменты для оптимизации, аналитики и изучения аудитории. Среди них есть и проведение A/B-экспериментов.
Платформа подразумевает платную подписку, но есть 30-дневный бесплатный тестовый период.
Crazyegg обещают «до абсурдного легкое проведение A/B-тестов» для того, чтобы сайт начал приносить больше конверсий.
Интеграция с сервисом доступна несколькими способами:
-
Добавление кода Crazyegg на страницу, которую вы хотите протестировать.
-
Использование тег-менеджера, например, Google Tag Manager.
-
Интеграторы для популярных площадок сайтов, например, WordPress.
На следующем этапе сервис предлагает установить конверсионные цели:
-
клики по любым кнопкам или ссылкам;
-
посещение определенных страниц (например, страницу благодарности после оформления заказа);
-
отправка заполненных форм;
-
кастомное событие.
Распределять трафик между двумя вариантами сравнения можно либо вручную, либо автоматически, основываясь на алгоритмах системы.
Кроме того, для альтернативного варианта вы можете указать ссылку на B-версию продукта либо воспользоваться встроенным визуальным редактором. Доступна оптимизация для всех видов устройств.
Во время и после проведения эксперимента вы сможете отслеживать конверсионность вариантов, тепловую карту и записи визитов.
Sales Ninja
Сервис Sales Ninja вывел A/B-тестирования на новый уровень. Под капотом у рекламной оптимизации – ИИ, который моделирует конверсии.
Принципиальное отличие от традиционного A/B-эксперимента то, что после проведения теста, при лучшем распределении конверсий у одного из вариантов, мы оставляем этот вариант для 100% аудитории. То есть, если вариант B победил для 70% пользователей, он станет показываться для 100% аудитории после окончания эксперимента.
Sales Ninja персонализирует показы для аудитории. Сервис призывает не забывать о 30% пользователей, которые выбрали А-вариант. Для Look-alike аудитории будет показываться именно этот вариант digital-продукта.
ИИ разбивает решение о совершении конверсии пользователем на этапы, определяет портрет целевой аудитории и прогнозирует, с какой вероятностью пользователь совершит целевое действие:
Кроме того, доступна и персонализация страниц сайта для отдельных групп пользователей:
Сервис подключается к digital-продуктам различными способами:
-
Установка внешнего скрипта через CMS для популярных платформ, например, Bitrix.
-
Установка скрипта в код самописного сайта.
Доступна демоверсия продукта.
Яндекс Директ для рекламных кампаний
Для специалистов по performance- и brandformance-маркетингу в 2025 году появилась возможность запускать A/B-эксперименты для проверки гипотез по рекламным кампаниям прямо из Директа.
Инструмент позволяет оценить эффективность тех или иных настроек для бизнес-проекта. Из Директа можно сравнивать следующие элементы кампаний:
-
креативы;
-
акции;
-
посадочные страницы;
-
изменения настроек кампании;
-
выбор различных стратегий.
В одном эксперименте может участвовать до 50 кампаний, а доступное число вариантов – от 2 до 20.
Эксперименты запускаются либо в меню через раздел Библиотека, либо в Дополнительных настройках, либо на странице Кампании:
В настройках определяют основную метрику, указывают счетчик Метрики, определяют цели, а также выбирают варианты кампаний.
После проведения A/B-теста на странице эксперимента доступен отчет с упоминанием всех доступных метрик, избранная метрика будет отображаться на первом месте.
По окончании эксперимента, если вас устраивают результаты по выбранной метрике, вы можете выбрать победивший вариант для всех кампаний, нажав в отчете «Запустить на 100%».
Экспертное мнение
Юлия Ли, директор департамента маркетинга в Ingate Group:
В маркетинге мы постоянно мониторим достижение бизнесовых KPI, отслеживая ключевые метрики. Любая маркетинговая стратегия подразумевает тестирование гипотез, и A/B-тесты – классный инструмент, чтобы получить наглядный и статистически значимый результат. При любых изменениях, будь то юзабилити-правки, переработка УТП или редизайн лендингов, мы предпочитаем опираться на цифры, запуская эксперименты.
Оригинал статьи на SEOnews
