Чтобы его провести, нужно разделить входящий трафик на две равных части и одной половине посетителей показывать страницу А, а другой В.

После окончания эксперимента нужно посмотреть, какая страница принесла больше целевых действий, например, регистраций, покупок или просмотров страниц и использовать ее в дальнейшем.

А/В тестирование поможет повысить конверсию сайта. Ведь благодаря ему можно узнать, как изменения в дизайне влияют на поведение аудитории. Так же вы можете проверить, как ваши гипотезы влияют на сумму заказов, время проведенное на странице и другие метрики.

Тестирование помогает разрешить споры и предположения ваших коллег по поводу дизайна и интерфейса сайта. С помощью теста вы узнаете какой вариант действительно работает. Кроме того, вы можете настроить свой сайт так, чтобы вашим пользователям было легко и удобно совершать на нем целевые действия.

Чтобы улучшить показатели сайта, вам нужно в первую очередь протестировать гипотезы относительно элементов, которые влияют на конверсию. К ним относятся призывы к действию, кнопки, формы и изображения.

Но перед тем, как начать тест, подумайте, действительно ли он вам нужен и все ли у вас есть для его реализации.

Чтобы результаты тестирования были правильными, вам необходим достаточно большой объем трафика, регулярные конверсии (регистрации, заявки, покупки) и налаженная система веб-аналитики.

Если у вас всего этого нет, то тестирование лучше не проводить, потому что оно не даст достоверных результатов. Если все в наличии, то смело приступайте к тесту.

Перед тем, как начать тестирование, решите, какое именно предположение вы хотите проверить. Для этого вам нужно четко сформулировать вашу гипотезу.

Она не должно быть взята с потолка. Нужно, чтобы она имела под собой обоснование. Стройте гипотезы на основе веб-аналитики и анализе действий посетителей на сайте.

В идеале, гипотеза появляется в результате исследования.

• Поговорите с клиентами и узнайте за что они любят ваш продукт, какую проблему он решает.
• Проведите анализ запросов в службу поддержки, выясните какие существуют болевые точки и посмотрите статистку. Найдите страницы с высоким процентом выходов или аномально низкой конверсией.
• Воспользуйтесь чудесным вебвизором – так вы узнаете, что люди вообще делают на вашем сайте и как они себя ведут.

Например, аналитика сайта показывает, что пользователи редко нажимают на кнопку «Купить». Может быть, это потому что она мелкая? Или потому что сливается с общим фоном?

Вы можете сформулировать несколько гипотез, но в одном тесте можно проверить только одну. То есть в случае с кнопкой нужны два разных теста — на размер и на цвет. Если вы будете проверять сразу несколько гипотез, то не сможете понять, какая из них сработала.

После того, как вы решили, какую гипотезу будете проверять, нужно выбрать критерии этой проверки.

Критериями могут быть: показатель отказов (сколько человек зашли на страницу и тут же закрыли), время, проведенное на сайте, количество заявок или регистраций, количество покупок или средний чек.

Тут мы возвращаемся к началу: какую проблему нужно решить. Например, вы продаете онлайн-курс по основам правильного питания. Вы хотите увеличить продажи одной из трех программ и выделяете ее цветом.

Тогда при сравнении двух страниц критерием будут продажи именно этой программы. Неважно сколько времени посетители провели на странице, сколько из них отправило заявку, сколько купили другие программы или как изменилась выручка. Нет, нас интересует именно изменение продаж данного варианта.

И убедитесь, что у вас настроена веб-аналитика, которая это зафиксирует.

Это то, с помощью чего вы хотите проверить вашу гипотезу. Например, если вы предполагаете, что красная кнопка будет заметней на странице и повысит количество регистраций, то вам нужно тестировать ее цвет.

После того, как вы выбрали, какой элемент будете тестировать, нужно создать копию страницы и внести в нее изменения. И как мы уже говорили, за один тест можно проверять только одну гипотезу и сделать только одно изменение.

Для этого нужно заранее подсчитать, сколько человек должны посетить страницу, чтобы результаты тестирования были статистически значимыми (то есть не могли возникнуть случайно) и им можно было доверять.

Число выборки зависит от того насколько сильные изменения вы ожидаете увидеть. Чем сильнее эти изменения, тем меньше человек потребуется для выборки. А посчитать ее можно с помощью калькулятора krotovroman.ru/ab.