Более того, A/B-тестирование позволяет принимать относительно быстрые решения. Они просты в выполнении, позволяют точно сравнивать конкретные показатели и вносить изменения, направленные на получение реальной выгоды, а их результаты не требуют сложной интерпретации.
Неправильно проведенное тестирование производительности может оказаться пустой тратой времени и денег. Следовательно, оно будет иметь мало общего с эффективностью. Поэтому стоит убедиться, что его реализация хорошо продумана и не содержит ошибок. Чего следует избегать при проведении A/B-тестирования?
Нет смысла тестировать то, что существенно не влияет на конверсию. Одним из ключевых моментов является выбор элементов, которые действительно могут способствовать изменениям и реально повлиять на финансовый результат. Имея ограниченное время и ресурсы, тебе следует сосредоточиться на выявлении лучших «кандидатов» для прохождения A/B-тестирования.
2. Внесение незначительных изменений
Если ты решил протестировать две версии сайта и разница только в оттенке одного из элементов, можете быть уверены, что такой тест спишут с самого начала. Зачем? Если сторона A в основном похожа на сторону B, результат будет аналогичным. Поэтому рекомендуется создавать два контрастных варианта при проведении каждого A/B-тестирования.
3. Тестирование нескольких элементов в одно время
Проведение многовариантных тестов может привести к ситуации, когда ты действительно не знаешь, какое изменение способствовало положительным результатам. A/B-тестирование рекомендуется, когда можно точно определить элемент, который является потенциальным ключом, увеличивающим количество конверсий.
4. Не обращать внимание на ГЕО
Один из наиболее распространенных мифов заключается в том, что если решение отлично работает в одной стране, оно будет работать везде и давать одинаковые результаты. Ничего подобного. Недаром огромные концерны организуют специальные фокус-группы для изучения культурных особенностей новых регионов. Следуй их примеру! A/B-тестирование было изобретено не просто так. Культурные различия внутри одного континента могут быть настолько разными, что их упущение — прямой путь к неудаче.
5. Внесение изменений во время тестирования
Очень легко преждевременно переволноваться перед запуском тестирования и решить внести больше изменений. Не делай этого. Если ты прервешь тест AB до его завершения или введешь новые элементы, которые не были частью исходной гипотезы, результаты больше не будут надежными.
6. Не обращать внимание на небольшие плюсы
Часто небольшие изменения в 2% или 3% игнорируются, ожидая гораздо большего улучшения. Отчасти это понятно. Тематические исследования, проанализированные в Интернете, показывают, что стоит ожидать гораздо лучших результатов. К сожалению, это ошибка. A/B-тестирование предназначено для того, чтобы показать разницу, независимо от ее размера. Даже небольшое изменение может быть так же важно, как и более высокие результаты.
7. Плохой анализ результатов
Данные испытаний A/B-тестирования предоставляют огромное количество полезной информации о клиентах, в том числе какие сегменты имеют самый высокий коэффициент конверсии, какие препятствия на странице, или что особенно способствует конверсии. Следовательно, одного анализа CR (конверсии) может оказаться недостаточно. Благодаря умелому использованию аналитических платформ можно лучше адаптировать проверенные элементы под наши потребности. Используй A/B-тестирование с умом, и ты заработаешь еще больше.