Вы все еще не проводите А/Б-тесты?
Любой человек, который когда-либо играл в компьютерные игры, хотя бы раз в жизни желал иметь возможность «загрузиться из сэйва». Допустил ошибку – откатился чуть назад и принял несколько иное решение, поступил иначе, получил другой, более приемлемый или единственно необходимый результат. В некоторой мере, А/Б-тест еще лучше сэйва. Вам не приходится выбирать одно решение и потом делать шаг-два-три назад, если оно оказалось неверным. Вы можете принять два решения сразу, посмотреть, какое из них дает лучший результат и использовать в дальнейшем только его. Так почему вы еще не проводите А/Б-тесты?
Представьте, как здорово было бы иметь такую возможность в реальной жизни. Проблема выбора, способная вызвать сильнейшую головную боль, ушла бы в прошлое. Не можете решить, какой телефон себе купить? Берите обе понравившиеся модели, используйте их одновременно, по прошествии некоторого времени сравните метрики и оставьте себе только тот, который показал лучший результат. И все это – без каких-либо финансовых потерь.
Но в жизни А/Б-тестирование невозможно (пока, по крайней мере). А вот в вебе – пожалуйста.
У вас есть массив данных о покупателях и собственные предположения относительно того, что следует изменить, модифицировать, улучшить в работе/дизайне/ассортименте/маркетинге и т.п. интернет-магазина. Но ваши предположения запросто могут быть ошибочными, и внедрение решений, основанных на ошибочных гипотезах, может дорого вам стоить. А/Б-тест – один из способов избежать ошибки или, по крайней мере, отделаться малой кровью. В общем и целом, процесс сводится к следующим шагам:
- вы генерируете гипотезу, предположение, основанное на собранных данных о покупателях;
- разрабатываете на основе гипотезы решения, позволяющие ее проверить;
- разделяете однотипную аудиторию (часть аудитории) на сегменты и выдаете им разные решения;
- сводите полученные данные о реакции сегментов на решения;
- выясняете, имеет ли изначальная гипотеза право на существование, получаете дополнительную информацию о своей аудитории, которую иначе вам бы добыть не удалось.
Shopolog.ru тоже проводит А/Б-тесты. Например, перед тем, как сделать сайту «подтяжку», мы сравнивали эффективность старой (с более крупным блоком «Методичка») и новой (то, что есть сейчас) версий. Результат, как говорится, на главной: новая версия «обошла» старую.
Не знаете, с чего начать? Ознакомьтесь с нашими материалами «А/Б-тестирование: цифры и факты» и «Как самостоятельно провести А/Б-тест страницы».
Если бы в жизни можно было проводить А/Б-тесты, вы бы принимали только верные решения. Так почему бы не использовать эту возможность там, где она реально существует?
Делитесь с нами своим опытом А/Б-тестирования в комментариях, пожалуйста.