Testy A/B

Definicja A/B Testingu

A/B Testing (znany również jako Split Test lub Split Testing) polega na porównaniu dwóch wariantów tego samego elementu (np. stron internetowych, nagłówków, przycisków CTA) pod kątem ich skuteczności. Wariant A i wariant B są losowo wyświetlane różnym częściom grupy docelowej. Wariant, który osiąga wyższy współczynnik konwersji, wygrywa test.

Cel A/B Testów

Celem A/B testów jest sprawdzenie, która wersja działa lepiej: oryginalna czy zmodyfikowana? Dzięki temu możesz zdobyć cenne informacje – na przykład w tworzeniu oprogramowania, projektowaniu stron internetowych czy marketingu online – które pomogą ci zoptymalizować wyniki.

W ten sposób możesz zwiększyć pożądane interakcje użytkowników (np. zakupy lub zapisy do newslettera):

• w oparciu o dane,
• w sposób ciągły
• i szybko.

Jakie wskaźniki można poprawić dzięki A/B Testom?

Oto kilka przykładów wskaźników, które możesz poprawić dzięki A/B Testingowi – pod warunkiem, że rzeczywiście wykorzystasz zdobyte informacje do optymalizacji:

• Pobrania, np. e-booków
• Rejestracje do newsletterów, list oczekujących, bezpłatnych warsztatów, kont klientów itp.
• Zakupy w sklepach internetowych
• Tworzenie treści generowanych przez użytkowników, takich jak recenzje i profile
• Darowizny (liczba i wysokość)

Możesz przy tym uwzględnić następujące pytania:

• jakie projektowanie (kolor czcionek, tła, przycisków ...),
• jakie elementy graficzne (zdjęcia, wykresy, tabele ...),
• jakie sformułowania (także: ilość tekstu),
• jakie rozmieszczenie na stronie (pop-up, baner, stopka ...),
• jaka nawigacja i Customer Journey
  najlepiej konwertują?

Rodzaje A/B Testów

W zależności od celu, który chcesz osiągnąć, możesz wybrać jeden z 3 rodzajów testów. Oto definicje każdego z nich:

Klasyczny test A/B

W tym podejściu testujesz jedną lub więcej wariantów w porównaniu z oryginalną wersją, ale każdorazowo zmieniasz tylko jeden element (przykład: kolor przycisku).

Testy wielowymiarowe (Multivariate)

Ten wariant pozwala testować jednocześnie kilka zmienionych zmiennych na jednej stronie internetowej. Sprawdzasz, która kombinacja daje lepszą konwersję – np. gdy jednocześnie zmieniasz kolor przycisku CTA i treść. Twoje narzędzie do A/B Testingu automatycznie łączy różne zmienne w kombinacje testowe. Na przykład przy 3 zdjęciach i 2 wersjach tekstu otrzymujesz 6 różnych testów.

Test przekierowania (Split-URL Test)

Ta metoda pozwala testować np. całe strony docelowe (Landing Pages) względem siebie, aby sprawdzić, która struktura, design lub treść działa lepiej. Narzędzie testujące przekierowuje połowę użytkowników na jedną wersję strony, a drugą połowę na drugą wersję.

Jak przeprowadzać testy A/B?

Aby testować różne warianty, postępuj według następujących kroków:

• Określ cel swojego A/B Testingu. Przykład: Więcej użytkowników ma zakładać konto klienta.
• Sformułuj hipotezę dotyczącą problemu lub przeszkody: Co może powodować, że nie więcej osób zakłada konto klienta?
• Stwórz warianty, które chcesz przetestować. Jeśli problem może leżeć w treści, napisz tekst przycisku CTA w dodatkowym wariancie.
• Skonfiguruj test A/B przy użyciu odpowiedniego narzędzia.

Jakie narzędzia są dostępne do A/B Testingu?

Do przeprowadzania A/B Testów możesz skorzystać z następujących narzędzi:

• Google Optimize
• AB Tasty
• Kameleoon
• Optimizely

Dodatkowe narzędzia do identyfikacji problemów i analizy danych

Dodatkowo warto korzystać z narzędzia do analityki internetowej, takiego jak Google Analytics. Jeśli masz trudności z identyfikacją potencjalnych problemów na swojej stronie lub z produktem i tworzeniem odpowiednich hipotez, pomocne mogą być następujące narzędzia:

• Ankiety (wywiady osobiste lub ankiety na stronie)
• Heatmapy
• Nagrania ekranu i sesji

Co jest ważne przy A/B Testach?

Aby uzyskać miarodajne wyniki A/B Testingu, zwróć uwagę na następujące kwestie:

• Grupa testowa musi być wystarczająco duża. Jeśli np. ruch na testowanej stronie e-commerce jest zbyt mały, uzyskanie istotnych wyników zajmie dużo czasu. Szczególnie przy testach wielowymiarowych firma potrzebuje dużego ruchu, aby osiągnąć istotność statystyczną.
• Ważne jest, aby w wersji B zmieniać tylko jeden element i testować go względem oryginału (wersji A) (wyjątek: testy wielowymiarowe). Powód: Tylko w ten sposób różnice w konwersji można przypisać konkretnym zmianom.
• Testów nie należy kończyć zbyt wcześnie, nawet jeśli już na początku napływa dużo danych do AB Tasty lub innego wybranego narzędzia. Jako zasada ogólna: pozwól testowi działać przez ok. 14 dni.
• Ustal priorytety nadchodzących testów A/B według ich wpływu i ważności. Mapa drogowa testów pomoże tobie i twojemu zespołowi zachować porządek.

Zalety A/B Testingu

Testy A/B są opłacalne dla ciebie i twojej firmy z następujących powodów:

• Szczególnie gdy testy A/B są przeprowadzane regularnie i testowane są kolejne zmiany, wyniki i produkty mogą być stale udoskonalane. Przy wielokrotnym testowaniu programiści mogą sukcesywnie budować na zdobytych doświadczeniach i wnioskach.
• Dzięki A/B Testingowi ty i twój zespół podchodzicie do optymalizacji produktu w sposób ustrukturyzowany i strategiczny, zamiast chaotycznie i bez skupienia. Opieracie się na wynikach i danych dostarczanych przez testy A/B, a nie na niejasnym przeczuciu, dlaczego np. współczynnik odrzuceń waszych kampanii e-mailowych jest tak wysoki.
• Dzięki testom A/B nie tylko zwiększasz współczynnik konwersji swoich stron internetowych, aplikacji i innych elementów: automatycznie dbasz również o poprawę User Experience. Im więcej testujesz, tym więcej dowiesz się o odwiedzających twoją stronę.