Тестуй, не гадай: що таке A/B-тестування і як його провести

Редакція видання Startup вже багато розповідала про маркетингові стратегії та різні методи просування. Також ми розбиралися в тому, як привернути увагу аудиторії, залучити інвестиції та масштабувати бізнес. Але що робити після запуску стартапу? Як зрозуміти, що ті чи інші зміни покращують продукт і підвищують конверсію? Тут на допомогу приходить а/б тестування, a/b testing це один із найефективніших способів ухвалювати рішення на основі реальних даних, а не інтуїції. Тож давайте розглянемо, як стартапи можуть використовувати a/b tests. А щоб інформація виглядала більш переконливо, поділимося успішними кейсами та корисними інструментами.

Що таке A/B-тестування і в чому його користь

What is a/b testing? A/B тестування (спліт-тестування) – це метод експериментального порівняння двох або більше варіантів одного елемента, наприклад, сторінки сайту, кнопки чи рекламного оголошення. Таким чином, фахівці можуть визначити, який із варіантів працює ефективніше. Користувачі випадковим чином розподіляються між варіантами (A і B), а аналітика показує, який з них дає вищі результати.

Що можна дослідити за допомогою A/B-тестування

Оптимізація дизайну та UX

Дизайн відіграє ключову роль у залученні користувачів. В цьому випадку стартап, зокрема, може протестувати два варіанти кнопки заклику до дії (CTA). 

Скажімо, у варіанті A буде перевірятися кнопка синього кольору з текстом “Спробувати безкоштовно”. А у варіанті B має тестуватися кнопка зеленого кольору з текстом “Отримати демо”. Якщо варіант B демонструє вищий рівень кліків і реєстрацій, ІТ-компанія може впровадити його як основний.

Вдосконалення функціональності

Стартапи часто впроваджують нові функції, не знаючи, чи будуть вони корисні для користувачів. A/B-testing дозволяє перевіряти гіпотези перед масштабним запуском. 

Наприклад, якщо додати функцію автоматичних нагадувань у мобільний додаток, ефективність новації можна протестувати за допомогою a/b testing. Для цього порівнюють рівень повернення користувачів у двох групах: тих, хто отримує та не отримує нагадування.

Оптимізація маркетингових кампаній

У сфері цифрового маркетингу a/b tests застосовують для вибору ефективних заголовків, текстів реклами, зображень та таргетинг-стратегій. Як варіант, стартап може протестувати дві версії email-розсилки, щоб дізнатися, яка призводить до більшої кількості переходів на сайт.

Зниження ризиків та адаптація до потреб ринку

Запуск нового продукту або функціоналу завжди пов’язаний із ризиками. A/B-тестування дозволяє перевірити гіпотези на невеликій аудиторії, перш ніж інвестувати значні ресурси у розробку та маркетинг. Це допомагає швидше адаптуватися до змін ринку та покращувати користувацький досвід.

Директор зі стратегічних послуг у Piano Олександр Крейбіг зазначає:

“A/B тестування зменшує ризик і дає змогу перевірити, чи принесуть зміни статистично переконливі результати”.

Популярні інструменти для A/B-тестування 

Стартапи використовують різні інструменти для проведення a/b tests. Розглянемо найпопулярніших помічників. 

• Optimizely – потужний комерційний інструмент для тестування користувацького досвіду, функціональності та персоналізації контенту.
• VWO (Visual Website Optimizer) – комплексний сервіс для тестування веб-інтерфейсів. Проєкт дозволяє легко створювати та керувати експериментами.
• Unbounce – платформа для створення та аб тестування лендінгів і маркетингових кампаній.
• Mixpanel – інструмент для аналізу та ab тестування функціоналу мобільних додатків. Програма допомагає відстежувати поведінку користувачів.
• Plerdy – сервіс пропонує безкоштовний інструмент для а/в тестування, дозволяючи оцінити ефективність різних варіантів контенту.
• Zoho PageSense – інструмент для a/b testing допомагає відстежувати відвідувачів сайту та оптимізувати коефіцієнт конверсії.
• AB Tasty – інструмент для маркетологів дозволяє проводити a/b testing без залучення технічних спеціалістів.
  

Приклади використання A/B-тестування 

Airbnb активно використовує ab test для оптимізації контенту та пошукових алгоритмів. Зокрема, компанія протестувала різні формати відображення фотографій у списках оголошень і виявила, що великі зображення значно підвищують рівень бронювань.

Dropbox експериментував з різними варіантами реферальної програми, щоб знайти оптимальний бонус для залучення нових користувачів. A/B-testing показало, що найефективнішим є подвійний бонус – і для нового користувача, і для того, хто його запросив.

Освітній застосунок Duolingo регулярно проводить ab test, змінюючи порядок уроків, рівень складності запитань та візуальні елементи інтерфейсу. Такий підхід допомагає підвищити рівень залученості користувачів.

Co-founder та СТО Preply Дмитро Волошин ділиться досвідом:

“Ми віримо у важливість продуктових гіпотез і систематично проводимо а/б тестування, щоб перевірити їх ефективність”.

Типові помилки під час A/B-тестування

Часто стартапи припускаються помилок, які спотворюють результати тестів. Тож як не можна проводити аб тестування? 

• Не варто тестувати гіпотези на надто малих аудиторіях, оскільки статистична похибка може бути несуттєвою.
• Неправильно проводити кілька a/b tests одночасно без урахування взаємодії між ними.
• Важливо не завершувати тест передчасно, не дочекавшись значущих результатів.
• Грубою помилкою стане ігнорування сезонності та зовнішніх факторів.

Коли A/B-тестування не працює

На жаль, не все в ІТ-секторі можна вирішити a/b testing. Зокрема ab тестування не спрацює, коли хочеш зробити глобальні зміни у продукті, але немає можливості створити контрольну групу. Також цей інструмент стане неефективним, якщо користувачів мало, адже тестування потребує великої вибірки для достовірності. Не має сенсу організовувати a/b tests й у разі пошуку довготривалих ефектів, тому що вплив бренду, наприклад, складно оцінити швидко.

Як провести A/B-тестування

Щоб a/b testing працювало вірно, новачкам варто запам’ятати, як правильно використовувати цей метод у стартапах. Саме тому пропонуємо звернути увагу на короткий гайд, що підготувала наша команда для читачів:

• Спочатку визначаємо мету тесту. Наприклад, треба підвищити конверсію або знизити відтік користувачів.
• Далі обираємо один чіткий елемент для а/в тестування.
• Після цього розподіляємо аудиторію випадковим чином.
• Через деякий час вимірюємо отримані результати із використанням статистичних методів.
• Наприкінці аналізуємо дані і приймаємо рішення.
  

Зараз саме час почати A/B-тести

Загалом a/b testing дозволяє ухвалювати обґрунтовані рішення, мінімізувати ризики та швидко адаптуватися до ринку. Допомагає покращувати дизайн, функціональність продукту та маркетингові стратегії, спираючись на реальні дані користувачів. Використання сучасних інструментів для ab тестування дозволяє швидко знаходити оптимальні рішення та масштабувати бізнес. Тому цей інструмент варто включити в базові бізнес-процеси. До речі, цікаво, а ваш стартап вже використовує а/в тестування?