менше хвилини читання
Продуктові команди прагнуть створити зручний і привабливий для користувача продукт. Для цього доводиться ухвалювати безліч рішень: де розмістити кнопку, як оформити інтерфейс, які тексти стимулюватимуть покупку.
Спиратися лише на інтуїцію — ризиковано. Щоб вибрати найкращий варіант, необхідно тестувати. У цьому допомагають A/B-тести — ефективний інструмент для перевірки рішень під час розробки продукту.
Що таке A/B-тестування?
A/B-тестування (англ. A/B testing, Split testing) — це методологія порівняння двох версій веб-сторінки або програми між собою для визначення, яка з них працює краще. Вона працює шляхом випадкового показу користувачам двох варіантів сторінки та використання статистичного аналізу для визначення, який варіант дає кращі результати для ваших цілей конверсії.
Можна тестувати все: дизайн лендингу, розташування кнопок, тексти на банерах, форму реєстрації чи email-розсилки. Результати A/B-тесту показують, який варіант дає вищу конверсію — більше кліків, підписок, реєстрацій чи заповнених форм.
Є й складніші тести, які оцінюють довгостроковий вплив змін, наприклад, на середній чек або загальний прибуток.
Як працює A/B-тестування на практиці?
- Спочатку створюють дві версії сторінки: базову (контрольну, або варіант A) і змінену (варіант B).
- Потім трафік випадково розподіляється між цими варіантами.
- Поведінку користувачів фіксують через аналітичну панель — наприклад, кількість кліків, підписок чи переходів.
- Далі — аналіз результатів: чи зміни покращили показники, погіршили їх, чи взагалі не вплинули.
Тестувати можна як дрібні елементи — заголовки, тексти кнопок, кольори, — так і повністю перероблені сторінки.
Головне, що дає A/B-тестування — воно прибирає здогадки. Ви більше не «вгадуєте», що працює, а приймаєте рішення на основі конкретних даних. Це змінює підхід у команді: з «нам здається» — на «ми впевнені».
Чому варто проводити A/B-тестування?
A/B-тестування — це спосіб вносити зміни до продукту або сайту обережно й усвідомлено. Воно дозволяє перевіряти гіпотези та збирати реальні дані про те, як користувачі реагують на різні елементи інтерфейсу.
Завдяки цьому тестуванню можна зрозуміти, що справді працює, а що — ні. Іноді результати навіть спростовують припущення команди про те, що «точно має сподобатися користувачам».
Це не разове рішення для вирішення суперечки між дизайнерами чи маркетологами. A/B-тестування — це постійний процес оптимізації, який допомагає покращувати показники: підвищувати конверсію, зменшувати витрати, вдосконалювати досвід користувачів.
Коли A/B-тестування справді корисне:
- Збір лідів у B2B: Технологічні компанії можуть підвищити якість лідів, тестуючи заголовки, форми або кнопки на лендінгу. Один елемент — один тест, і ви точно знаєте, що саме дало результат.
- Ефективність рекламних кампаній: Маркетологи тестують тексти оголошень і цільові сторінки, щоб зрозуміти, яка комбінація краще залучає клієнтів. У результаті — менше витрат на залучення, вища віддача від бюджету.
- Покращення продукту: Продуктові команди перевіряють функції, повідомлення, процеси онбордингу. Це дозволяє не “вгадувати”, а точно знати, які зміни покращують досвід користувача та не шкодять метрикам.
A/B-тестування — це про постійне вдосконалення. Воно перетворює рішення на результат аналізу, а не інтуїції.
Як проводити A/B-тестування: покрокова інструкція
Щоб A/B-тест дав корисні результати, важливо дотримуватись чіткої структури. Ось базовий план дій:
1. Збір даних
Почніть із аналітики.
- Використовуйте інструменти на кшталт Google Analytics, щоб знайти слабкі місця.
- Аналізуйте сторінки з найбільшим трафіком.
- Зверніть увагу на сторінки з високим відсотком відмов і використовуйте теплові карти для глибшого розуміння поведінки користувачів.
2. Постановка цілей
Визначте, що саме хочете покращити.
- Наприклад, збільшити кількість кліків по кнопці або знизити відмови.
- Встановіть чіткі метрики для оцінки результату.
- Задайте орієнтир: на скільки % має зрости показник.
3. Формування гіпотези
Сформулюйте припущення на основі зібраних даних.
- Наприклад: «Якщо змінити текст кнопки на більш емоційний, кількість кліків зросте».
- Оцініть, наскільки ця гіпотеза може вплинути на метрики.
- Пріоритезуйте гіпотези за потенційним ефектом.
4. Підготовка варіантів
Створіть нову версію з чітко визначеними змінами.
- Це може бути інший заголовок, кнопка, блок або структура сторінки.
- Подбайте про коректне впровадження змін.
- Перевірте, чи всі події відстежуються правильно.
5. Запуск тесту
- Розподіліть трафік випадковим чином між версіями A і B.
- Регулярно перевіряйте, чи все працює.
- Системно збирайте дані протягом заданого періоду.
6. Аналіз результатів
- Перевірте, чи є статистична значущість результатів.
- Оцініть усі ключові показники.
- Зробіть висновки та задокументуйте їх — що спрацювало, а що ні.
Ця схема допоможе не просто «спробувати щось змінити», а проводити A/B-тестування як системний інструмент розвитку продукту.
Кому потрібно розумітись в A/B-тестуванні?
Базове розуміння A/B-тестування важливе для всіх, хто працює над продуктом — дизайнерів, копірайтерів, розробників, менеджерів. Це допомагає краще планувати експерименти, обирати методи дослідження та ефективніше взаємодіяти в команді.
Більш глибокі знання необхідні:
- Аналітику — він формує вимоги до тесту, визначає метрики, перевіряє їхню коректність, аналізує результати після завершення експерименту.
- Продакт-менеджеру — розуміє, що і навіщо варто тестувати, ставить чіткі гіпотези, координує процес, ухвалює рішення на основі даних.
- Маркетологу — A/B-тестування допомагає підвищити конверсію, покращити клікабельність, оптимізувати воронку продажів. Тести проводять для email-розсилок, push-сповіщень, лендингів і рекламних креативів.
Продакти зазвичай тестують нові функції, онбординг, зміни у фічах — усе, що впливає на утримання, залучення й інші продуктові метрики.
Найефективніше A/B-тестування працює як командна робота, коли кожен залучений на своєму етапі — від ідеї до релізу.
Показники A/B-тестування
Щоб отримати максимальну користь із A/B-тестування, потрібна якісна аналітика. Вона дозволяє не лише фіксувати зміни в поведінці користувачів, а й глибше розуміти вплив змін на бізнес-результати. Для цього часто використовують підключення до власного data warehouse — корпоративного сховища даних.
Основні метрики, які варто відстежувати:
- Основні показники успіху: коефіцієнт конверсії (CR), коефіцієнт кліків (CTR), дохід на відвідувача (RPV), середня вартість замовлення (AOV);
- Допоміжні показники: час перебування на сторінці, коефіцієнт відмов, кількість сторінок за сеанс, моделі поведінки користувачів
- Технічна продуктивність: час завантаження, частота помилок, мобільна адаптивність, сумісність браузерів
Що дійсно робить різницю, так це аналітика на базі сховища. Вона дозволяє зберігати повний контроль над місцем розташування даних, зберігаючи тестові дані всередині компанії. Крім того, ви можете проводити тестування на основі реальних бізнес-результатів і автоматизувати аналіз когорт. Вона забезпечує безперебійне міжканальне тестування з єдиним джерелом достовірної інформації, зберігаючи при цьому суворе управління даними та дотримання нормативних вимог.
Сегментація A/B-тестів
Великі веб-сайти та додатки часто використовують сегментацію для своїх A/B-тестів. Якщо кількість відвідувачів достатньо велика, це цінний спосіб перевірити зміни для конкретних груп відвідувачів. Поширеним сегментом, що використовується для A/B-тестування, є поділ нових відвідувачів на нових і постійних. Це дозволяє перевірити зміни елементів, які стосуються лише нових відвідувачів, наприклад, форми реєстрації.
З іншого боку, поширеною помилкою при A/B-тестуванні є створення занадто малих аудиторій для тестування. Отже:
- Сегментуйте тільки тоді, коли у вас достатній трафік
- Почніть із загальних сегментів (нові відвідувачі проти постійних відвідувачів)
- Переконайтеся, що розмір сегмента забезпечує статистичну значущість
- Уникайте створення занадто багатьох малих сегментів, що може призвести до хибних позитивних результатів
TOP-3 інструментів для A/B-тестування
1. VWO (Visual Website Optimizer)
- Повноцінна платформа для A/B, мультиваріантного та спліт-тестування.
- Має візуальний редактор без коду.
- Потужна аналітика, heatmaps, записи сесій.
2. Optimizely
- Один із найпотужніших інструментів для продуктів і SaaS.
- Підходить для серверного тестування, фіч-флагів, персоналізації.
- Має SDK для інтеграції в мобільні додатки.
3. AB Tasty
- Універсальна платформа з фокусом на UX та CRO.
- Добре підходить для маркетологів та eCommerce.
- Підтримує A/B-тести, фіч-менеджмент, персоналізацію.
A/B-тестування — це не просто технічний інструмент, а стратегічний підхід до прийняття рішень на основі даних. Воно дозволяє командам перевіряти гіпотези, покращувати користувацький досвід і підвищувати ключові бізнес-показники без ризику.
Неважливо, чи ви тестуєте заголовок, кнопку або цілий процес онбордингу — головне робити це системно, з чіткими цілями, гіпотезами та правильно налаштованою аналітикою. Навіть невеликі зміни, виявлені через тестування, можуть дати відчутний результат у зростанні конверсії, доходу або залучення користувачів.
Читати також: SWOT-аналіз: що це таке? Приклад
