Czym jest testowanie A/B? Jak przeprowadzić test A/B?

Spis treści

• Czym jest testowanie A/B?
• Dlaczego warto przeprowadzać testy A/B?
• Jak przeprowadzić testowanie A/B
  • 1. Zbieranie danych
  • 2. Ustal jasne cele
  • 3. Utwórz hipotezę testową
  • 4. Warianty projektu
  • 5. Przebieg próbny
  • 6. Przeanalizuj wyniki
• Przykłady testów A/B
  • 1. Test A/B na stronie głównej
  • 2. Pop-up do flopa
• Stwórz kulturę testów A/B
  • 1. Wsparcie kierownictwa
  • 2. Upoważnij zespół
  • 3. Integracja procesów
• Dane z testów A/B
• 12 najlepszych narzędzi do testów A/B
  • 1. Zawartość kwadratu
  • 2. VWO
  • 3. Omnikonwersja
  • 4. Odbij
  • 5. Szalone Jajko
  • 6. Kameleon
  • 7. AB Smaczny
  • 8. Optymalizacja Google
  • 9. Testowanie A/B Firebase
  • 10. Optymalizuj
  • 11. Cel Adobe
  • 12. Maksymalizator

Czym jest testowanie A/B?

Testowanie A/B (znane również jako testowanie podzielone lub testowanie wiaderkowe) to metoda porównywania dwóch wersji witryny internetowej lub aplikacji w celu określenia, która wersja działa lepiej. Metoda ta polega na losowym wyświetlaniu użytkownikom dwóch wersji strony i wykorzystaniu analizy statystycznej w celu ustalenia, która wersja osiąga lepsze wyniki w kontekście celów konwersji.

W praktyce testy A/B działają następująco:

• Utwórz dwie wersje strony – wersję oryginalną (kontrolną lub A) i wersję zmodyfikowaną (wariantową lub B)
• Podziel ruch losowo pomiędzy tymi wersjami
• Mierz zaangażowanie użytkowników za pomocą pulpitów nawigacyjnych
• Przeanalizuj wyniki, aby określić, czy zmiany miały pozytywny, negatywny czy neutralny wpływ.

Testowane zmiany mogą obejmować zarówno proste poprawki (np. tytuł lub przycisk), jak i kompletne przeprojektowanie strony. Mierząc wpływ każdej zmiany, testy A/B zmieniają optymalizację witryny internetowej z domysłów na decyzje oparte na danych, zmieniając rozmowę z „myślimy” na „wiemy”.

Niezależnie od tego, czy odwiedzający korzystają z metody kontrolnej, czy zmiennego podejścia, ich zaangażowanie w każde doświadczenie jest mierzone i gromadzone w panelach sterowania oraz analizowane za pomocą narzędzi statystycznych. Następnie możesz określić, czy zmiana doświadczenia (metoda zmiany lub B) ma pozytywny, negatywny czy neutralny wpływ w porównaniu z wersją bazową (metoda kontroli lub A).

„Koncepcja testów A/B jest prosta: pokaż różne wersje witryny różnym osobom i zmierz, która wersja jest najskuteczniejsza w konwersji ich w klientów”. Autorzy: Dan Siroker i Pete Koomen (Książka | Testowanie A/B: Najskuteczniejszy sposób na przekształcenie kliknięć w klientów)

Dlaczego warto przeprowadzać testy A/B?

Testy A/B pozwalają użytkownikom, zespołom i firmom wprowadzać ostrożne zmiany w sposobie korzystania z aplikacji, jednocześnie zbierając dane na temat ich wpływu. Pozwala im to formułować hipotezy i dowiadywać się, które elementy i optymalizacje ich doświadczenia mają największy wpływ na zachowanie użytkownika. Innym sposobem może okazać się udowodnienie, że są w błędzie – ich opinia na temat najlepszego doświadczenia dla danego celu może zostać błędna poprzez testy A/B.

Testy A/B nie służą tylko do udzielenia odpowiedzi na jednorazowe pytanie lub rozstrzygnięcia sporu. Można je stosować w celu ciągłego udoskonalania danego doświadczenia lub poprawy pojedynczego celu, np. optymalizacji współczynnika konwersji (CRO) w czasie.

Przykłady zastosowań testów A/B:

• Generowanie potencjalnych klientów B2B : Jeśli prowadzisz firmę technologiczną, możesz udoskonalić swoje strony docelowe , testując zmiany w nagłówkach, polach formularzy i wezwaniach do działania. Testując każdy element z osobna, możesz określić, które zmiany wpływają na jakość pozyskiwanych klientów i współczynnik konwersji.
• Skuteczność kampanii : Jeśli jesteś marketerem i prowadzisz kampanię marketingową produktu, możesz zoptymalizować wydatki na reklamę, testując zarówno tekst reklamy, jak i stronę docelową. Przykładowo testowanie różnych układów pozwala określić, która wersja najskuteczniej konwertuje odwiedzających w klientów, co pozwala zmniejszyć ogólne koszty pozyskania klienta.
• Doświadczenie produktowe : Zespoły produktowe w całej firmie mogą korzystać z testów A/B w celu weryfikacji założeń, ustalania priorytetów ważnych funkcji i dostarczania produktów bez ryzyka. Od procesów wdrażania po powiadomienia w produkcie — testowanie pomaga optymalizować doświadczenia użytkowników przy jednoczesnym zachowaniu jasnych celów i hipotez.

Testowanie A/B pomaga zmienić sposób podejmowania decyzji z opartego na opiniach na oparty na danych, kwestionując termin HiPPO (opinia najlepiej zarabiającej osoby).

Jak zauważa Dan Siroker: „Naprawdę nie wiemy, co jest najlepsze, spójrzmy na dane i wykorzystajmy je, aby się zorientować ” .

Jak przeprowadzić testowanie A/B

Oto struktura testów A/B, której możesz użyć, aby rozpocząć przeprowadzanie testów:

1. Zbieranie danych

• Użyj narzędzi analitycznych, takich jak Google Analytics, aby zidentyfikować możliwości
• Skup się na obszarach o dużym natężeniu ruchu za pomocą map cieplnych
• Znajdź strony z wysokim współczynnikiem odrzuceń

2. Ustal jasne cele

• Określ konkretne wskaźniki, które należy ulepszyć
• Ustaw kryteria pomiaru
• Ustal cele poprawy

3. Utwórz hipotezę testową

• Formułuj jasne prognozy
• Na podstawie istniejących danych
• Ustal priorytety według potencjalnego wpływu

4. Warianty projektu

• Wprowadź konkretne, mierzalne zmiany
• Zapewnij odpowiednią kontynuację
• Kontrola wdrożenia technicznego

5. Przebieg próbny

• Losowy podział ruchu
• Śledź problemy
• Zbieraj dane systematycznie

6. Przeanalizuj wyniki

• Test istotności statystycznej
• Weź pod uwagę wszystkie liczby
• Zapisuj wyciągnięte wnioski

Jeżeli Twoja wersja wygra, świetnie! Zastosuj te spostrzeżenia na podobnych stronach i powtarzaj je, aż osiągniesz sukces. Ale pamiętaj - nie każdy test będzie miał pozytywny wynik i jest to całkowicie normalne.

W testach A/B nie ma porażek, są tylko okazje do nauki. Każdy test, niezależnie od tego, czy daje wynik pozytywny, negatywny czy neutralny, dostarcza użytkownikom cennych informacji i pomaga udoskonalić strategię testowania.

Przykłady testów A/B

Oto dwa przykłady testów A/B w praktyce.

1. Test A/B na stronie głównej

Celem jest promowanie zaangażowania użytkowników. Zespół odkrył, że w tym przypadku odpowiedzią było częste szczekanie.

W trakcie testu osoby odwiedzające witrynę, które pogłaskały psa na stronie głównej witryny, otrzymają link do raportu „Ewolucja eksperymentów”. Jednak psa zobaczysz tylko w 50% czasu.

Wyniki : Osoby mające kontakt z psem konsumowały trzykrotnie więcej treści niż osoby, które psa nie widziały.

2. Pop-up do flopa

Ronnie Cheung, starszy konsultant ds. strategii w firmie Optimizely, chciał wprowadzić wyskakujące okienko z informacjami o obiekcie na widoku mapy, ponieważ po kliknięciu pinezki na mapie użytkownicy byli przenoszeni na stronę PDP, która wymagała od nich wykonania dodatkowego kroku, aby dokończyć transakcję.

• Wynik : Mniej użytkowników odwiedza stronę płatności
• Podsumowanie : Ulepsz informacje wyświetlane w wyskakujących okienkach, aby użytkownicy mogli śmiało dokonać płatności.

Stwórz kulturę testów A/B

Dobre zespoły zajmujące się marketingiem cyfrowym dbają o to, aby w swoje programy testowe angażować wiele działów. Testując działania w różnych działach i punktach styku, możesz zwiększyć pewność, że zmiany wprowadzane w marketingu są statystycznie istotne i pozytywnie wpływają na Twoje wyniki finansowe.

Przykłady zastosowań obejmują:

• Testowanie A/B w mediach społecznościowych : czas publikacji, format treści, warianty materiałów reklamowych, kierowanie do odbiorców, komunikaty kampanii
• Test marketingowy A/B : kampanie e-mailowe, strony docelowe, teksty reklamowe i kreatywne, przyciski wezwania do działania, projektowanie formularzy
• Test A/B witryny : projekt nawigacji, układ strony, prezentacja treści, proces realizacji transakcji, funkcjonalność wyszukiwania

Jednak skalowanie programu będzie możliwe tylko wtedy, gdy przyjmiesz podejście polegające na testowaniu i uczeniu się. Oto jak zbudować kulturę testowania:

1. Wsparcie kierownictwa

• Wykaż się wartością poprzez wczesny sukces
• Podziel się historiami sukcesu
• Powiąż wyniki z celami biznesowymi

2. Upoważnij zespół

• Zapewnij niezbędne narzędzia
• Pociąg
• Zachęcaj do generowania hipotez

3. Integracja procesów

• Uczyń testowanie częścią procesu rozwoju
• Utwórz jasne protokoły testowe
• Rejestruj i udostępniaj doświadczenia

Dane z testów A/B

Testowanie A/B wymaga narzędzi analitycznych, które umożliwiają śledzenie różnych wskaźników i jednoczesne połączenie się z magazynem danych w celu uzyskania głębszych informacji.

Na początek, oto co możesz zmierzyć:

• Kluczowe wskaźniki sukcesu : współczynnik konwersji, współczynnik klikalności, przychód na odwiedzającego, średnia wartość zamówienia
• Wskaźniki pomocnicze : czas spędzony na stronie, współczynnik odrzuceń, liczba stron na sesję, wzorce podróży użytkownika
• Wydajność techniczna : czas ładowania, współczynnik błędów, responsywność mobilna, zgodność z przeglądarką

Co naprawdę robi różnicę, to analiza źródłowa. Umożliwia zachowanie pełnej kontroli nad lokalizacją danych poprzez przechowywanie danych testowych lokalnie. Co więcej, możesz testować wyniki na prawdziwych wynikach biznesowych i włączyć automatyczną analizę grupową. Umożliwia bezproblemowe testowanie wielokanałowe z wykorzystaniem jednego źródła wiarygodnych danych, przy jednoczesnym zachowaniu ścisłego zarządzania danymi i zgodności z przepisami.

12 najlepszych narzędzi do testów A/B

1. Zawartość kwadratu

Contentsquare to kompleksowa platforma do analizy doświadczeń użytkowników, z której zespoły mogą korzystać w celu monitorowania cyfrowych wrażeń użytkowników swoich witryn internetowych. Platforma oferuje narzędzia i możliwości ilościowe i jakościowe, dzięki którym możesz wzbogacić swoje testy A/B o dodatkowe informacje i zrozumieć motywacje stojące za działaniami użytkowników.

2. VWO

Visual Website Optimizer (VWO) to platforma eksperymentalna z kompleksowym zestawem narzędzi do pomiaru współczynnika konwersji (CRO), która umożliwia przeprowadzanie testów A/B różnych elementów witryny i aplikacji mobilnych, takich jak nagłówki, przyciski CTA i obrazy, aby sprawdzić, która wersja przekłada się na większą liczbę konwersji użytkowników.

3. Omnikonwersja

Omniconvert to platforma do optymalizacji stron internetowych oferująca funkcje testowania A/B, ankiet, personalizacji witryny, segmentacji klientów i targetowania behawioralnego.

4. Odbij

Unbounce to kreator stron docelowych zawierający funkcje analityczne i testowania A/B, które umożliwiają śledzenie kluczowych wskaźników efektywności (KPI) i optymalizację współczynników konwersji.

5. Szalone Jajko

Crazy Egg to narzędzie do optymalizacji stron internetowych, które umożliwia analizę zachowań użytkowników na Twojej stronie internetowej. Narzędzie to zawiera funkcje, takie jak mapy cieplne, mapy przewijania i raporty kliknięć, które pomogą Ci przetestować różne wersje Twojej witryny i sprawdzić, która z nich generuje większe zaangażowanie lub konwersje.

6. Kameleon

Kameleoon to platforma do optymalizacji stron internetowych, wyposażona w pełen zestaw funkcji do testowania stron internetowych. Umożliwia ona przeprowadzanie testów A/B w czasie rzeczywistym i dostarcza informacji opartych na danych, dzięki którym można podejmować lepsze decyzje dotyczące produktów.

7. AB Smaczny

AB Tasty to platforma optymalizacji stron internetowych oferująca zarządzanie funkcjami, testy A/B i narzędzia personalizacji, które pomagają w czasie rzeczywistym zwiększać współczynniki konwersji i jakość obsługi klienta.

8. Optymalizacja Google

Google Optimize to jedno z najpopularniejszych rozwiązań do testów A/B dostępnych obecnie na rynku. Rozwiązanie jest całkowicie bezpłatne i zaprojektowane tak, aby współpracować z innymi popularnymi produktami Google, takimi jak Google Analytics, Google Ads i Firebase.

9. Testowanie A/B Firebase

Firebase to platforma do tworzenia aplikacji stworzona przez Google . Moduł testów A/B Firebase może pomóc Ci przetestować zmiany w funkcjach Twojej aplikacji, interfejsie użytkownika lub kampaniach angażujących.

10. Optymalizuj

Optimizely to platforma doświadczeń cyfrowych. Zawiera funkcje testowania A/B i analizy wielowymiarowej, a także CMS, funkcje personalizacji witryny, możliwość przełączania funkcji i wiele innych.

11. Cel Adobe

Adobe Target to platforma testowa będąca częścią Adobe Experience Cloud. Podobnie jak cała chmura doświadczeń, rozwiązanie Adobe Target zostało stworzone dla przedsiębiorstw, skupia się na wielokanałowych doświadczeniach użytkowników i przeprowadza testy na tysiącach, a nawet milionach użytkowników.

12. Maksymalizator

Maxymiser to narzędzie do testowania i optymalizacji przejęte przez Oracle w 2015 r. Głównym celem narzędzia jest oddanie testowania i personalizacji w ręce marketerów poprzez wyeliminowanie potrzeby zasobów programistycznych.