Никаких «потому что я так решил» — зачем и как проводить A/B-тестирование сайта

Каким бы продвинутым ни был сайт, со временем он «выгорает» — становится менее привлекательным для посетителей. Чтобы выжать из трафика максимум, интернет-площадку нужно постоянно обновлять, избавляться от неработающих инструментов, внедрять новые. И делать это не «потому что я так решил», а основываясь на результатах А/В-тестирования. Как его проводить, рассказывает управляющий компании «Автор Системс» Игорь Тишков.

— Думать, что сделав однажды сайт, больше его трогать не стоит, — ошибка. Со временем лидов становится все меньше. Иногда может казаться, что проблема в чем угодно, только не в сайте. Но, зачастую — именно в нем.

Как и любой другой вид рекламы, сайты со временем «выгорают» — теряют свою привлекательность для клиентов. Также могут выгорать и дополнения к сайту. Помните, несколько лет назад массово появлялись callback-сервисы (обратный звонок)? Это был вау-эффект, все оставляли свои номера телефонов, чтобы им перезвонили за 26, 27 или 28 секунд. Теперь всплывающие окна скорее раздражают пользователей, конверсия из-за таких сервисов со временем может даже снизиться.

Руководители компаний могут сильно заблуждаться насчет того, что полезно для их клиентов. А/В-тестирование сайта покажет, насколько предположение верное.

Вы можете проверять любые гипотезы: какая форма страницы для сайта лучше — горизонтальная или вертикальная, какую картинку поставить — с девушкой или с парнем, а может и вовсе без картинки, добавить или убрать блок, какой написать текст, заголовок, выбрать цвет, расположение… Вы меняете что-то на странице сайта и затем сравниваете новую версию страницы со старой, разделяя поток клиентов на обе страницы с помощью специальных сервисов. После тестирования анализируете и смотрите, где конверсия выше.

Мое мнение, заказывать такого рода услугу у сторонних специалистов не стоит. Максимум, что вам предложит другая компания или фрилансер — банально уменьшить поля в форме, переместить блоки и поменять тексты. Самые стоящие идеи, как правило, исходят от тех, кто глубоко погружен в проект, а это не разовые сотрудники.

Примеры бесплатных сервисов для A/B-тестирования:

• Optimizely (есть платный функционал). Сервис с визуальным редактором, который помогает вносить небольшие правки без программиста: менять цвет кнопки, заголовок, перемещать форму заказа и прочее
• RealROI.ru. Здесь тоже есть визуальный редактор, довольно простой и понятный. Тестовая страница не требуется. Можно, как и в Optimizely, вносить простые правки прямо в сервисе
• Google Analytics Experiments. Редактор страниц не предусмотрен. Вам придется создать на сайте дубль страницы и туда вносить правки. Вскоре этот сервис сменит Google Оптимизатор — новый бесплатный инструмент для экспериментов с визуальным редактором для ускорения тестирования

Для того, чтобы воспользоваться любым из сервисов, нужно установить его код в код вашего сайта на те страницы, которые вы планируете тестировать.

Варианты А/B-тестирования

Есть 2 варианта:

1. С помощью описанных сервисов вы вносите на страницу небольшие правки, например, меняете текст на кнопке «Купить». Исходная страница остается в прежнем виде. Сервис показывает изменения только определенной части посетителей.

Плюс: не надо привлекать для A/B-тестирования программистов, верстальщиков и тестировщиков.

Минус: нельзя внести глобальные правки, дописать скрипты, создать анимацию.

2. Вы разрабатываете новый шаблон страницы, продумываете дизайн, верстаете. Программисты разрабатывают и вставляют новые шаблоны на сайт. После вы создаете новые тестовые страницы с новым шаблоном и уже с помощью сервисов указываете новую и старую страницы. В таком случае у вас на сайте будут обе страницы, сервис по разделению трафика в каком-то своем порядке будет направлять людей то на одну, то на вторую страницу.

Плюс: можно внедрить новые интересные фишки, например, трехуровневые формы заказов, завлекающие тизеры, добавить картинки к формам заказа (по нашему опыту, они увеличивают конверсию на 15−20%).

Минус: дорого и долго.

Очень важно при тестировании указать целевое действие, которое должен совершить заказчик на сайте, например, кликнуть на кнопку «Оформить заказ». Допустим, на старую страницу зашло 1000 человек, из них 50 сделало целевое действие. Значит, конверсия 5%. На новую зашло 1200 человек, из которых 120 нажали на кнопку — конверсия 10%. Это и будет показателем того, что новая страница дает больше заказов, чем старая.

А/В-тестирование в примерах и цифрах

Наша компания разрабатывает и продвигает фриланс-биржу для написания студенческих работ, копирайтинга и текстовых переводов (рынок СНГ). И A/B-тестирование для этого проекта мы проводим 15−20 раз в год, постоянно что-то меняя и улучшая.

Вот несколько примеров, что мы меняли и какие результаты получили:

1. Меняли в форме заказа цвет кнопки с оранжевого на красный (тестировалось 4 типа услуг). По итогу мы получили по двум типам заказов рост лидов на 47% и 14%. При этом по двум другим типам заказов у нас было падение конверсии на 11% и 17%. Тогда мы внедрили красную кнопку только на те типы заказов, на которых конверсия увеличилась.

2. Однажды мы тестировали всплывающий тизер «кто-то только что заказал работу». Тестирование проводилось на 20 типах заказов и по итогу на половине страниц лиды выросли от 13,9% до 84,4%. А на другой половине страниц наблюдалось небольшое падение. В итоге внедрили тизер только на тех страницах, на которых он дал рост.

3. Часто тестируем заголовки. Например, изначальный «Курсовые работы на заказ» мы поменяли на «Хотите дешево заказать курсовую работу? 1023 исполнителей готовы ее выполнить». Протестировали этот заголовок на девяти основных типах заказов и получили рост конверсии по шести из них — от 6% до 78%. На остальных трех наблюдалось падение от 2,5% до 21%. Оказалось, что падение было по дорогим услугам, а значит людям в данном случае была важна не цена, а качество. Изменили заголовки только там, где тест показал увеличение конверсии.

Правила проведения A/B-тестирования

Выделим наиболее значимые их них:

1. Рекомендую начинать A/B-тестирование с замены простых элементов, таких как цвет кнопки и надписи на ней, заголовки, уникальное торговое предложение, количество полей в форме заказов. Это позволит вам увеличивать конверсию сайта, не прибегая к глобальным переработкам.

2. Менять только один элемент на странице. Так вы четко поймете, дает он увеличение или снижение конверсии. Не тестируйте 2−3 изменения одновременно. Одно из них может дать рост 5%, а два других — снижение на 10%. По итогу будет казаться, что все доработки сработали на -5%. А на самом деле, только два из них минусовые.

3. Чем больше конверсий — тем точнее данные. Обычно рекомендуется дождаться хотя бы 100 конверсий, прежде чем делать выводы. У нас были ситуации, когда в начале тестирования новая страница давала хороший прирост лидов, но через месяц выходило отрицательное значение. Колебания могут составлять от +15% в начале, до -10% в конце тестирования и наоборот. Некоторым компаниям, например, по ремонту квартир, набрать 100 конверсий очень сложно. Если у вас обычно 10 заказов в месяц, а после теста страницы появилось на 2−3 заявки больше, то для вас это хороший результат. Не затягивайте тестирование на долгое время, 1−2 месяца достаточно.

4. Распределяйте трафик 50 на 50 между страницами. Если трафик 30 на 70, то одна из страниц будет долго набирать нужное количество данных.

5. Тестируйте страницы в одно время, а не одну страницу в марте, вторую в апреле. В последнем случае вы получите большую долю погрешности. На поведение пользователей влияет даже погода (особенно, если это физлица).

6. Каждый товар или услугу тестируйте отдельно. Потому что одна доработка на разных услугах может сработать по-разному.

Как считать конверсию

Допустим, на старой странице у вас конверсия в заказы 15%, а на новой — 18%. На сколько она выросла? Многие скажут на 3%. И ошибутся. На самом деле на 20%. Рассчитывается это по формуле:

(b-a)/a*100=с

где a — конверсия старой страницы, b — конверсия новой страницы, с — итоговый результат в процентах. Расчет для нашего примера будет следующий: (18−15)/15*100=20%. Если конверсия новой страницы стала ниже (было 15%, стало 12%), то считаем так же: (12−15)/15*100= -20%. Получаем отрицательное значение.