Главные ошибки при А/Б-тестировании

Все мы знаем, что нет лучшего способа найти идеальное решение для своего сайта или, например, рекламы, чем сплит-тестирование. Однако высокая польза связана с большими последствиями от допущенных ошибок. Ведь неправильно истолковав результаты А/Б-теста вы можете не только упустить что-то выгодное для себя, но и принять неправильное в корне решение, от которого только потеряете. В этой статье мы расскажем, каких ошибок при проведении А/Б-тестирования нужно обязательно избегать.

Короткий срок проведения

Иногда сразу после запуска очевидна тенденция, и один из вариантов кажется однозначно правильным. Не стоит сразу на это полагаться, дайте этим результатам настояться. Один день проведения может запросто попасть в статистическое отклонение, и все последующие наблюдения покажут обратный результат. Проводите тест не меньше, чем длится ваш бизнес-цикл и, желательно, как минимум 7 дней. Конечно, чем дольше, тем достоверней, но и проверять одну и ту же гипотезу постоянно тоже не надо, ведь есть много других.

Тест с низкой мощностью

Если тест показал, что результаты для двух вариантов одинаковы либо примерно одинаковы, то это не значит, что вы добрались до истины и можете переходить к другому тесту. Конечно, варианты могут в действительности оказаться равнозначными, но и есть вероятность, что вы не дали тесту развернуться в полную мощность. Эта ошибка ведет к недостоверным результатам. Чтобы знать наверняка, какая гипотеза принесет вам больше прибыли, задействуйте минимум 90% возможного трафика.

Ошибка показателей эффективности

Этот вопрос мы уже затрагивали в одной из предыдущих статей. Существует практика измерять успех сайта или рекламной кампании только показателем конверсии, что является неверным подходом. Во-первых, учитывайте показатели в комплексе, во-вторых, если из всех и нужно выбирать один главным, то за него стоит взять прибыль с полученных за время проведения теста лидов.

Неправильно выбран период проведения тестов

Как мы уже говорили, тест в сжатые сроки лучше не проводить, однако значение имеет и время, когда вы тестируете гипотезы. Особенно это актуально для товаров и услуг с сезонным спросом. Если пик спроса на вашу продукцию приходится на один месяц либо на канун праздника, то тест нужно проводить и в это время, и в период затишья. Когда вы сравните результаты, то можете обнаружить, что, например, в разгар сезона потребителям все равно, что они видят на сайте – необходимость покупки сыграет свою роль и заявка будет оформлена в любом случае.

Тесты без гипотез

Прежде, чем тестировать, позаботьтесь о качестве гипотез. Вы только выиграете, если обдумаете их хорошенько и у вас будет хоть немного обоснованное предположение, что какой-то вариант окажется лучше другого. Не стоит слепо и бессистемно менять на сайте все подряд. Ваши предположения должны опираться на какой-то опыт или хотя бы логику: тестируйте то, что важно, и то, где можно перебирать варианты. Иначе, тасуя не имеющие смысла изменения, вы только потеряете время.

Отсутствие сопоставления теста и данных аналитики

Когда ваш тест закончился, обязательно обратитесь к системам аналитики – Яндекс.Метрике или Google Analytics. Они вам дадут более четкое понимание, почему один вариант оказался успешнее другого. А может оказаться и так, что то, что вы тестировали, согласно аналитике, будет фактором несущественным и никто внимания этому не уделял.

Фокусировка на дизайне

Иногда встречается мнение, что в тестах лучше всего проверять дизайнерские решения, которые применены на сайте. Как бы дизайн ни был важен, не стоит думать, что это камень преткновения в деле лидогенерации. Не менее важен сам контент, его суть. Тестируйте тексты, заголовки, отображаемые товары (например, если их несколько, то тот, который располагается у вас на сайте первым, тоже играет роль). Когда вы протестируете все подобные элементы и аспекты, то можете обнаружить, что дизайн играл не самую главную роль.

Вывод

А/В-тестирование всегда может для вас быть надежным помощником и проводником к увеличению прибыли, однако не забывайте, что оно требует соблюдения ряда правил, иначе полученные результаты не будут иметь особого смысла.