W poniższym wpisie dowiesz się więcej o testach A/B, a także różnicach między nimi, a badaniami multiwariantowymi.
Spis treści
- 01 Czym jest test A/B?
- 02 Jakie elementy można sprawdzać w testach A/B?
- 03 Jak powstaje test A/B i jak skonstruować hipotezę?
- 04 Na czym polega klasyczne podejście do testów A/B?
- 05 Kiedy stosować testy ze split URL?
- 06 Czy test A/B ogranicza się tylko do dwóch wariantów?
- 07 Czym są testy wielowariantowe?
- 08 Jak osiągnąć sukces w testach A/B?
- 09 Podsumowanie
01 Czym jest test A/B?
Testy A/B to metoda, która służy porównaniu dwóch wersji między sobą, aby określić, która z nich osiąga lepsze wyniki. Jest to jedna z najczęściej wykorzystywanych metod maksymalizacji wydajności stron, aplikacji, produktów SAAS, wiadomości e-mail i innych elementów.
W klasycznej metodzie A/B to Ty decydujesz, co chciałbyś analizować oraz jaki będzie Twój cel. Następnie tworzysz jeden lub więcej wariantów oryginalnego elementu strony internetowej. Kolejnym krokiem jest podział ruchu na stronie pomiędzy dwie grupy losowo przydzielonych użytkowników według określonego klucza. Końcowym etapem jest zbiór danych na temat skuteczności działań performance’owych na stronie. Ostatnim z nich jest podsumowanie wszystkich danych i wybór tego wariantu, który wypadł najlepiej oraz usunięcie drugiego z nich.
W przypadku, gdy testy nie zostaną przeprowadzone w prawidłowy sposób, mogą nie przynieść wartościowych rezultatów, a nawet wprowadzić Cię w błąd. Ogólnie rzecz ujmując, przeprowadzanie kontrolowanych testów może pomóc Twojej firmie w:
- rozwiązaniu problemów z zakresu UX i poprawie tych obszarów, w których firma nie spełnia potrzeb lub oczekiwań klientów,
- poprawieniu skuteczności ruchu na stronie, w tym: konwersji oraz przychodów przy jednoczesnym obniżeniu kosztów pozyskania leadów,
- zwiększeniu całościowego zaangażowania (poprzez zmniejszenie współczynnika odrzuceń, a także poprawę wskaźnika klikalności itp.).
Musisz jednak pamiętać, aby w momencie wyboru odpowiedniego wariantu uogólniać zebrane wyniki w stosunku do ogólnej liczby potencjalnych użytkowników. To znaczący punkt, który należy wykonać. W przeciwnym wypadku jesteś skazany na podjęcie złej decyzji, która w dłuższej perspektywie wpłynie negatywnie na Twoje działania na stronie. Proces uzyskiwania tych wyników nazywa się testowaniem hipotez, natomiast dane, których szukasz, nazywane są istotnością statystyczną.
02 Jakie elementy można sprawdzać w testach A/B?
Tego typu badania pozwalają sprawdzać wiele elementów na stronie, m.in.:
- różne sposoby ułożenia menu nawigacyjnego,
- optymalizację landing page'y na podstawie personalizacji,
- komunikację promocyjną i banery z zapisem do newslettera.
03 Jak powstaje test A/B i jak skonstruować hipotezę?
Chcąc rozpocząć testy A/B najpierw musisz zidentyfikować problem, który chcesz rozwiązać lub wykazać zachowania klientów, które chciałbyś wzmocnić albo zmienić. Gdy uda Ci się je rozpoznać, w tym miejscu należy wysnuć hipotezę - czyli Twoje przypuszczenie, które wynik badań może potwierdzić lub wręcz przeciwnie - wykluczyć je lub jemu zaprzeczyć.
Przykładowa hipoteza: Zastosowanie komunikatu social proof do strony produktowej poinformuje usera o popularności produktu, a w konsekwencji zwiększy liczbę dodania danego produktu do koszyka aż o 10%.
W tym przypadku po zauważeniu problemu (niski wskaźnik add-to-cart) i opracowaniu hipotezy (czyli dodaniu informacji social proof w celu zachęcenia do dodania produktu do koszyka), jesteś gotowy, aby przeprowadzić tego rodzaju eksperyment na swojej stronie.
04 Na czym polega klasyczne podejście do testów A/B?
W prostym teście A/B ruch jest dzielony między dwa warianty treści. Jeden z nich jest określony jako kontrolny i zawiera dotychczasową treść i wygląd. Drugi natomiast funkcjonuje jako nowa wersja kontrolowanego testu.
05 Kiedy stosować testy ze split URL?
Testy ze split URL pozwalają prowadzić eksperymenty bazujące na oddzielnych adresach URL w każdej z możliwych wersji. Uruchom testy z oddzielnymi URL-ami wtedy, gdy posiadasz już dwie istniejące strony i chcesz sprawdzić, która z nich przynosi lepsze rezultaty.
06 Czy test A/B ogranicza się tylko do dwóch wariantów?
Jeśli chcesz przeprowadzić eksperyment na więcej, niż dwóch opcjach, możesz zastosować badanie A/B/n. Taki rodzaj pozwala Ci mierzyć wydajność trzech lub więcej wariantów zamiast testowania tylko jednego w stosunku do grupy kontrolnej.
07 Czym są testy wielowariantowe?
Tego typu badania pozwalają Ci sprawdzać zmiany w większej ilości sekcji na jednej stronie. Możesz między innymi uruchomić test na jednym z Twoich landing page’y i zmienić w nim np. dwa elementy. W pierwszej wersji dodaj formularz kontaktowy zamiast głównego banneru. W drugiej dodaj natomiast format video. System wygeneruje inne możliwe kombinacje, bazujące na Twoich zmianach, które zawierają zarówno video, jak i formularz kontaktowy. W konsekwencji otrzymasz aż 4 wersje:
V1 - Wariant kontrolny (bez formularza kontaktowego i bez elementu wideo)
V2 - Wersja z formularzem kontaktowym
V3 - Wersja z formatem video
V4 - Wersja z formularzem kontaktowym i formatem video
Wielowariantowe testy generują wszystkie możliwe kombinacje Twoich zmian, nie zaleca się tworzyć dużej liczby wariantów, chyba że przeprowadzasz doświadczenie na stronie o dużym natężeniu ruchu. Z drugiej strony, przeprowadzanie testów wielowariantowych na strony o niskim współczynniku ruchu może prowadzić do otrzymania słabych wyników i niewystarczających danych do podjęcia sensownych wniosków. Dlatego na początku podejścia do analizy wielowariantowej, upewnij się, że Twoja witryna posiada co najmniej kilka tysięcy odwiedzających miesięcznie.
08 Jak osiągnąć sukces w testach A/B?
Podczas przeprowadzania testu A/B stosowanie poprawnej metodologii jest kluczowe, aby móc otrzymać wartościowe wyniki nawet długo po jego zakończeniu. Postaraj się zrozumieć, czy sprawdzane przez Ciebie zmiany bezpośrednio wpływają na zachowania użytkowników, czy jednak dzieją się przypadkowo.
09 Podsumowanie
Testy A/B to jedna z najskuteczniejszych metod optymalizacji stron, aplikacji i komunikacji - pozwalają podejmować decyzje w oparciu o dane, a nie przeczucia. Klucz to dobrze postawiona hipoteza, poprawna metodologia i cierpliwość w analizie wyników. Gdy dwa warianty to za mało, sięgnij po testy A/B/n lub wielowariantowe, a przy dwóch gotowych stronach - po testy ze split URL. Dobrze prowadzone eksperymenty przekładają się na wyższą konwersję i realny wzrost sprzedaży w e-commerce.