Станислав Шмагло

Что нужно знать об A/B тестировании?

Даже для сайтов, пользующихся популярностью у пользователей, наступает время, когда пора что-то менять. Это совсем не обязательно должен быть полный редизайн, просто порой приходит идея заменить кнопку или добавить новый виджет.

Но это нельзя сразу взять и сделать. То, что новое решение нравится вам, не является гарантией признания у пользователей вашего сайта. У вас есть лишь гипотеза и ее нужно проверить. Как раз для этого и существуют A/B-тесты.

Как устроено A/B-тестирование?

Итак, берем два сегмента пользователей сайта. Группа A продолжает пользоваться ресурсом без изменений. На основе данных по этому сегменту позже будет оценена эффективность новшеств, поэтому этот сегмент называют контрольным.

Вторая группа B – тестовая. Пользователи сегмента B используют версию сайта с внедренными изменениями, та же видоизмененная кнопка или новый виджет.

Создаем вторую версию страницы удобным для вас способом и настраиваем перенаправление части трафика, то есть сегмента B, на второй вариант. Обычно берут не более 10% для проверки теории. Таким образом, опираясь на важные для вас показатели, можно будет сделать вывод о том, стоит ли применять гипотезу на весь проект.

Почему A/B-тестирование так важно для UX-части проекта?

А/В тестирование поможет вам понять, как малые изменения могут влиять на глобальное принятие решений. Также с помощью данного метода вы сможете убедиться, что работа идет в верном направлении.

А/В-тест — это инструмент для повышения конверсии и улучшения пользовательского опыта.

Как сделать А/В-тестирование эффективнее?

Попробуйте выяснить, что может останавливать пользователя от выполнения целевых действий на сайте, сфокусируйтесь на этом и выделите сразу несколько идей для решения этой проблемы.

Корректно подготовьте макеты вариантов для тестирования, чтобы они выглядели нативно для пользователя и были в рамках дизайна проекта.

В том случае, если проект уже работает и приносит большую прибыль, не стоит брать больше 10% трафика для тестирования. Итоги А/В-тестирования невозможно предсказать, поэтому при неудачном исходе есть риск существенного падения дохода компании.

Как вы видите, А/В-тестирование является довольно простым, но мощным инструментом. Обязательно сохраняйте результаты ваших кейсов, таким образом, вас не будут путать «хорошие гипотезы», которые не работают в реальной жизни.