Что такое Сплит-тест (a/b split-testing)?

Что такое сплит-тест (a/b split-testing)?

Сплит-тестирование (A/B-тест) — это метод анализа, который позволяет определить, какой вариант веб-страницы, рекламного объявления или другого маркетингового элемента работает лучше. Суть метода в том, что аудитория случайным образом разделяется на группы, и каждой показывается свой вариант страницы. После сбора данных анализируют показатели конверсии и определяют наиболее эффективное решение, которое впоследствии внедряют для всех пользователей.

Зачем нужно это тестирование?

Например, вы управляете интернет-магазином. Ваш лендинг собирает 4% заявок, но вы хотите увеличить этот показатель до 8%. Как этого добиться? Можно изменить заголовок, цвет кнопки или текст призыва к действию, но без данных такие изменения — всего лишь догадки.

Допустим, вам кажется, что добавление отметки «Бесплатная доставка» рядом с кнопкой заказа повысит конверсию. Но что, если на самом деле важнее другое — например, указание сроков доставки? Или, возможно, пользователи сомневаются в надежности магазина и лучше сработает блок с гарантиями?

Чтобы не полагаться на интуицию и не терять деньги на необоснованных изменениях, проводят A/B-тестирование. Оно помогает:

• Определить, какие конкретно элементы страницы действительно влияют на действия пользователей.
• Исключить субъективные догадки и снизить риски неправильных решений.
• Фокусировать ресурсы на доработках, которые реально повышают конверсию.
• Улучшить ключевые бизнес-показатели: количество заявок, средний чек, выручку.

Как проводится A/B-тестирование?

Принцип работы A/B-теста в том, что аудитория делится на группы, которым показываются разные версии страницы. Одна часть пользователей видит оригинальный вариант (A), а другая – измененный (B). Чаще всего трафик распределяется поровну (50/50), но возможны и другие пропорции – например, 70/30 или 20/80, в зависимости от целей теста.

Чтобы эксперимент был корректным, важно исключить вероятность того, что один и тот же пользователь увидит обе версии. Для этого каждому посетителю присваивается специальный идентификатор (обычно через cookie-файлы), который закрепляет его за одной из групп.

Еще один ключевой момент – учет всех каналов трафика: органического, рекламного, социальных сетей, email-рассылок и других источников. Замеры должны проводиться одновременно, чтобы исключить влияние внешних факторов. Также важно минимизировать влияние внутренних процессов – работы службы поддержки, модераторов или операторов колл-центра, поскольку их действия могут повлиять на результаты теста.

Какие элементы можно тестировать?

Выбор тестируемого элемента зависит от целей эксперимента и конкретных бизнес-задач.

Практически любой компонент страницы, влияющий на поведение пользователя и конверсию, можно протестировать. Классическое A/B-тестирование подразумевает изменение только одного параметра, чтобы точно определить его влияние. Однако существуют и мультивариантные тесты, где одновременно проверяются несколько изменений.

Чаще всего тестируют:

• Заголовки и подзаголовки.
• Тексты (описания товаров, офферы, преимущества).
• Количество информации на странице (короткий vs. развернутый контент).
• Изображения (разные стили, ракурсы, наличие людей в кадре).
• Дизайн кнопок (размер, цвет, текст).
• Социальное доказательство (отзывы, рейтинги, логотипы партнеров).
• Формы заявок и подписки (количество полей, обязательные/необязательные поля).
• Структуру страницы (размещение элементов, навигация).
• Цены, скидки, бонусы и условия доставки.

Как правильно проводить сплит-тестирование?

Опираться только на догадки и личный опыт – не лучший путь. Чтобы тестирование принесло реальную пользу, важно следовать четкому алгоритму:

1. Определите цель теста. Решите, какие показатели хотите улучшить: кликабельность кнопки, количество заявок, средний чек и т. д.
2. Соберите данные. Используйте аналитические инструменты (например, Яндекс.Метрику или Google Analytics), чтобы понять, как пользователи ведут себя на сайте и где происходят потери.
3. Сформулируйте гипотезы. Например, если посетители редко заполняют форму заказа, возможно, она слишком длинная или расположена низко на странице. Гипотеза: сокращение полей формы и ее перенос в первый экран повысит конверсию.
4. Определите приоритетные тесты. Начинайте с самых критичных элементов, изменения которых могут принести наибольший результат.
5. Рассчитайте выборку. Чтобы результаты были статистически значимыми, убедитесь, что у вас достаточно трафика для корректного теста.
6. Запустите тестирование. Проверьте гипотезу на реальной аудитории, например, разделив трафик на две группы: одной показывается оригинальный вариант, другой – измененный.
7. Анализируйте результаты. Используйте статистические инструменты или специальные сервисы для оценки данных. Если изменение дало положительный эффект, внедряйте его. Если разницы нет – переходите к следующей гипотезе.
8. Документируйте выводы. Фиксируйте результаты тестов и делитесь ими с командой, чтобы в будущем не повторять уже проверенные эксперименты.

В цифровом маркетинге интуиция – плохой советчик. Пока одни компании строят стратегии на догадках, другие проверяют гипотезы и получают прирост прибыли. Вопрос в том, к какой категории относитесь вы.