A/B-тестирование: что это и зачем нужно бизнесу

Итак, что такое A B? Если совсем просто, A/B-тестирование (его еще называют сплит-тест) — это когда мы сталкиваем лбами две версии чего-либо, чтобы посмотреть, какая победит.

Представьте кофейню. У входа стоит доска. Что на ней написать, чтобы заманить прохожих?

• Вариант А: «Латте — 150 ₽». Четко и по делу.
• Вариант Б: «Согрейся нашим авторским латте!». Эмоционально и уютно.

Владелец не знает, что сработает. Поэтому в понедельник он ставит доску А, а во вторник — доску Б. Потом садится и считает, в какой день зашло больше новых гостей. Вот вам и простейший А/Б тест.

В диджитале все то же самое, только масштабнее. Берем два варианта страницы или письма. Один — старый, контрольный (А). Второй — новый, с нашей гениальной идеей (Б). Например, мы предполагаем, что зеленая кнопка «Купить» принесет больше денег, чем синяя. Дальше трафик делится пополам: одной половине пользователей показываем одно, второй — другое. Разумеется, втайне от них. Какое-то время мы просто сидим и собираем статистику: клики, заявки, продажи. А потом смотрим, у кого цифры лучше. Если вариант Б показал себя молодцом и разница существенная (статистически значимая, как говорят умные люди), — раскатываем его на всех. Всё.

Частенько можно услышать вопрос, что такое сплит тестирование. Как правило, под этим имеют в виду тот же самый A B-тест. Но иногда есть нюанс: сплит-тесты могут сравнивать не просто пару кнопок на одной странице, а две совершенно разные версии лендинга с разными URL-адресами. В своей сути это и есть сплит-тестирование.

А что если идей больше, чем две? Не проблема. Можно запустить ABC тест, где одновременно соревнуются три варианта. Или даже четыре, пять... Такие штуки называют A/B/n-тестами. Так что, когда слышите про A/B/C тесты, знайте: это просто расширенная версия нашего эксперимента.

Главная фишка A/B-тестов — они заменяют субъективное «мне кажется» на железное «цифры показывают». Это помогает бизнесу расти системно, а не рывками.

Зачем это нужно?

• Для роста конверсии. Это самое очевидное. Можно до бесконечности перебирать заголовки и призывы к действию, пока не найдется та самая комбинация, которая зацепит максимум людей.
• Чтобы зарабатывать больше. Рост конверсии, само собой, ведет к увеличению прибыли. Даже крошечный плюс в 1% на каждом этапе воронки в итоге может вылиться в очень приятные суммы на счете.
• Для снижения рисков. Вместо того чтобы выкатывать на всех пользователей рискованные изменения, можно сначала провести аккуратный А/Б тест на небольшой группе. Если идея провалится — не страшно, никто особо и не заметит.
• Чтобы лучше понять аудиторию. А/Б тесты — это не просто выбор цвета кнопки. Вы начинаете понимать психологию клиентов: какие слова их триггерят, а какие оставляют равнодушными. В конечном счете через AB тестирование вы выясняете, что на самом деле важно для ваших пользователей и какие аргументы находят у них отклик.

Постоянно проводить А/Б тесты — это, по сути, основа современного Data-Driven AB тестирования в маркетинге.

Что можно столкнуть лбами в AB тест? Да практически все, до чего дотянется рука маркетолога.

На сайтах и лендингах обычно проверяют:

• Заголовки (цепляют или нет?).
• Тексты и цвета кнопок (на что кликают охотнее?).
• Картинки и видео (что вызывает больше эмоций?).
• А может, дело в дурацкой форме заявки, где слишком много полей?
• Или в расположении блоков? Даже цены и тарифы можно и нужно тестировать.

В email-рассылках поле для экспериментов не меньше:

• Тема письма — классика жанра для А/Б-теста.
• Имя отправителя.
• Шаблон письма.
• Даже время отправки может кардинально повлиять на открываемость.

В рекламе:

• Тексты объявлений.
• Креативы.
• Призывы к действию.

Многие думают, что A B тест это элементарно, но глубина может быть разной. Можно быстро запустить один простой А/Б тест, а можно выстроить целую систему постоянных улучшений.

Чтобы A/B-тесты — это было не разовой акцией, а отлаженным процессом, нужен порядок в данных. И вот тут-то многие спотыкаются.

Частая ошибка — проводить AB тесты на всей аудитории сайта сразу. Но ведь ваши пользователи — это не однородная масса. Там есть и новички, и преданные фанаты, и «спящие» клиенты. И то, что сработает для одних, может напрочь отпугнуть других.

Эту задачку как раз и решает CDP (платформа клиентских данных), например, CleverData Join. Такая система собирает данные о человеке отовсюду — с сайта, из приложения, CRM, офлайн-магазинов — и склеивает в один полный профиль. Для маркетолога это просто клондайк для точечных и осмысленных A/B-тестов.

С помощью нашего Audience Manager можно нарезать нужные сегменты буквально за пару минут.

• Хотите «разбудить» уснувших клиентов? Не вопрос: создаем сегмент тех, кто покупал больше 3 месяцев назад, и тестируем на них разные «камбэк»-предложения.
• Или, скажем, нужно проверить гипотезу по новому продукту? Выбираем самых лояльных клиентов с высоким чеком и показываем им два лендинга с разной подачей.

А через встроенный Campaign Manager можно сразу же запускать полноценное A/B-тестирование (включая мультивариантное) как для массовых рассылок (email, SMS, push), так и для сложных триггерных сценариев. Это позволяет проверять не просто разные заголовки и креативы, а сравнивать эффективность нескольких вариантов шаблонов писем или даже целых веток клиентского пути, чтобы система автоматически определила победителя на основе данных. Так A/B-тестирование из головной боли превращается в удобный инструмент, доступный маркетологу без помощи разработчиков. Когда у специалиста есть такая система, он начинает понимать, что AB-тест — это действительно несложно, и может проверять гипотезы пачками, быстро находя точки роста. Наши клиенты подтверждают, что время на подготовку сегментов и запуск тестов может сократиться с 14 дней до 1 дня.

Так что такое A/B тестирование в итоге? Не волшебная таблетка, конечно. Но, пожалуй, самый мощный инструмент в руках маркетолога, который хочет опираться на данные, а не на интуицию. Начиная с малого — с теста одной кнопки — и доходя до сложных экспериментов на узких сегментах, AB-тестирования помогают лучше слышать своих клиентов и делать их опыт взаимодействия с вами лучше.

И напоследок: любой A B тест, даже провальный, — это ценный урок о вашей аудитории. Главное не бояться экспериментировать, делать выводы и снова тестировать.