Пользу А/B-тестов для сайта понимают и команды проекта, и владельцы бизнеса. Тесты помогают определить значимые элементы страницы для конверсии и узнать, какие изменения работают плохо. Но вот правильно провести тестирование — настоящая задачка со звездочкой. Даже один недочет уже серьезно повлияет на результат, и статистика получится обманчивой. В лучшем случае тест просто будет бесполезным, в худшем — на сайте оставят элементы, которые будут негативно влиять на прибыль бизнеса. В статье перечислим пять критических ошибок, которые нельзя совершать в А/B-тестах.
🟣 Ошибка №0. Совсем не проводить A/B-тесты. Выпускать сайт или что-то менять на нем и больше не возвращаться — критически неверный шаг. Без тестов вы не узнаете эффективность контента, например, какой из CTA работает лучше, и потеряете конверсии в покупку.
🟣 Ошибка №1. Останавливать тестирование слишком рано
Бывают ситуации, когда результаты теста нужны как можно скорее. Например, во время короткой распродажи хочется быстрее оставить самый удачный вариант рекламного баннера на сайте, чтобы не упускать покупателей.
✅ Как избежать ошибки. На деле слишком короткий период А/B-тестов может выдать ложный результат, который отрицательно повлияет на прибыль. Если в тесте появляется статистически значимый показатель, это не означает, что тенденция сохранится. В среднем A/B-тест должен длиться не менее семи дней, потому что число посетителей различается в разные дни недели. Например, в будни и выходные количество пользователей будет разным.
🟣 Ошибка №2. Изменять настройки во время теста
Иногда компании тестируют один ключевой показатель, но вместо него обращают внимание на другой. Представим, что бизнес решил проверить уровень отказа в корзине покупок и выбрать минимальный вариант. По макету №1 уровень отказов высокий, но неожиданно заметен и хороший показатель подписок на email-рассылку. Команда маркетинга резко меняет в настройках ключевой показатель, потому что считает, что пользователи подписки со временем придут и за покупками.
✅ Как избежать ошибки. Далеко не факт, что вариант с высоким показателем подписчиков на рассылку сработает и на конверсии в будущем. Поэтому у каждого теста должен оставаться строгий порядок действий:
- Определить метрики до старта.
- Настроить нужные параметры.
- Запустить A/B-тест и не менять настроек.
- Дождаться окончания.
- Оценить результаты по ключевой метрике.
🟣 Ошибка №3. Одновременно тестировать несколько элементов
Протестировать сразу как можно больше элементов, чтобы сэкономить время, поначалу может показаться хорошей идеей. Например, компания одновременно проверяет таймер акции, новый попап и другой оттенок фирменного цвета. По итогу: первый вариант сработал лучше второго, но какой из элементов действительно был статистически значимым — неясно.
✅ Как избежать ошибки. Чтобы четко понимать, что работает в новом макете, а что нет, лучше проводить отдельный тест для каждого элемента сайта. Так получится оценить удачность каждого изменения и «собрать» идеальный сайт.
🟣 Ошибка №4. Проводить тест на низком трафике или тестировать продукт на старте
Бывает, что команде не терпится проверить сайт. Например, чтобы отработать собственные гипотезы и получить конкретные показатели в цифрах. Поэтому они запускают A/B-тест даже при низком трафике или сразу после выпуска сайта в продакшен.
✅ Как избежать ошибки. Чем меньше будет трафик, тем дольше придется тестировать гипотезы, и эксперимент может растянуться на несколько месяцев. А это повлияет на верность статистики. Поэтому лучше, если каждый вариант макета увидит более 1000 пользователей за короткое время, например за неделю.
На сайте с маленьким трафиком вместо запуска A/B-тестов можно проверить поведение пользователей с помощью тепловой карты
🟣 Ошибка №5. Неправильно сегментировать аудиторию
Начинающие маркетологи часто не сегментируют пользователей и думают, что главное — сам процесс A/B-теста и ключевые метрики. Но это заблуждение: например, вариант №1 может проиграть варианту №2 по общим результатам, но среди пользователей разного пола ситуация будет обратной.
✅ Как избежать ошибки. Разделять пользователей на разные сегменты всегда важно, но особенно — когда продукты бизнеса направлены на узкие группы целевой аудитории. Например, на женщин, которые заходят на сайт со смартфона, и мужчин, которые смотрят с компьютера. Сегментирование покажет более детальные статистические данные.
Пользователей сайта стоит разделять по полу и устройству входа, а еще отслеживать новых и вернувшихся на сайт посетителей
❓ Кому делегировать A/B-тесты, чтобы не совершить ошибок
Чтобы получить достоверные результаты A/B-теста, лучше доверить его профессиональным специалистам, например Flocktory. Это омниканальная платформа автоматизации маркетинга и персонализации.
С Flocktory вы сможете быстро провести A/B-тесты на сайте под ключ без привлечения вашихIT-специалистов. Команда платформы поможет сформулировать гипотезы и сделать выводы. Все результаты по ключевым метрикам вы увидите в личном кабинете, здесь же будет информация по активности в Google Analytics и Яндекс Метрике.
Тестирование не будет влиять на скорость работы сайта. Пользователи не заметят изменений и продолжат совершать целевые действия: делать покупки, оставлять заявки и листать лендинг.
Переходите на сайт Flocktory, оставляйте заявку и запускайте A/B-тесты без ошибок.