A/B-тестирование¶
В дизайне продуктов и маркетинге мы часто сталкиваемся с субъективными выборами: какая кнопка привлекательнее — красная или зеленая? Какой текст лучше конвертирует — «Купить сейчас» или «Добавить в корзину»? Вместо того чтобы полагаться на интуицию или бесконечные обсуждения в конференц-залах, лучше дать реальным пользователям ответить на этот вопрос с помощью их данных. A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, представляет собой строгий, мощный и основанный на данных метод контролируемого онлайн-эксперимента. Его суть заключается в том, чтобы случайным образом разделить трафик пользователей на две или более групп и показать им разные версии одной и той же страницы (версия A и версия B), чтобы сравнить и определить, какая версия лучше достигает заданных целей (например, показатель кликов, конверсия).
Суть A/B-тестирования состоит в применении логики научных экспериментов к решениям в области продуктов и маркетинга. Оно вводит ключевой элемент — случайность, чтобы исключить все другие потенциальные факторы, которые могут вмешиваться (например, источник пользователя, время доступа и т. д.), тем самым обеспечивая высокую уверенность в том, что наблюдаемые различия в результатах можно приписать единственному изменению, которое мы внесли. Оно превращает субъективные предположения вроде «Я думаю, что этот дизайн лучше» в объективные выводы, такие как «данные показывают, что версия B имеет на 15% более высокую конверсию, чем версия A, и это статистически значимо», что делает её незаменимым инструментом современной культуры роста, основанной на данных.
Основные компоненты A/B-тестирования¶
Стандартное A/B-тестирование включает следующие ключевые элементы:
- Гипотеза: Перед началом теста у вас должна быть четкая и проверяемая гипотеза. Например: «Я считаю, что изменение цвета кнопки регистрации с синего на оранжевый (изменение) повысит конверсию новых пользователей (ожидаемый результат), потому что оранжевый цвет более заметен на странице (причина).»
- Контрольная группа (версия A): Оригинальная версия, которая в данный момент доступна онлайн, без изменений. Она служит базовой линией для всех сравнений.
- Тестовая группа (версия B): Новая версия, в которую вы внесли одно изменение, надеясь, что оно приведет к лучшим результатам.
- Принцип одного переменного фактора: Стандартное A/B-тестирование должно проверять только один переменный фактор. Если вы одновременно изменили цвет кнопки и текст на ней, то даже если версия B выиграет, вы не сможете определить, какое из изменений оказалось решающим.
- Случайное распределение трафика: Пользовательский трафик должен быть случайным образом и равномерно распределен между версией A и версией B. Это научное условие, необходимое для получения объективных и достоверных результатов теста.
- Целевая метрика: Вам нужна четкая, количественно измеримая метрика для оценки успешности теста. Эта метрика должна быть напрямую связана с вашей гипотезой, например, «показатель клика», «конверсия», «среднее время на странице» и т. д.
Рабочий процесс A/B-тестирования¶
graph TD
A["1 Сбор данных, формулирование гипотезы"] --> B["2 Создание тестовой группы Версия B"]
B --> C["3 Определение целевой метрики"]
C --> D["4 Случайное распределение трафика"]
D --> E["Контрольная группа A<br/>Видит оригинальную версию"]
D --> F["Тестовая группа B<br/>Видит новую версию"]
E --> G["5 Сбор и мониторинг данных"]
F --> G
G --> H["6 Проведение теста на статистическую значимость"]
H --> I["7 Анализ результатов, выводы"]
I --> J["8 Внедрение победившей версии"]
H --> K["7b Повторный анализ или отказ от гипотезы"]
Как провести A/B-тест¶
-
Шаг 1: Исследование и формулирование гипотезы На основе анализа данных (например, тепловых карт поведения пользователей), отзывов пользователей или экспертной оценки выявите участки текущего продукта или процесса, которые могут иметь проблемы, и предложите конкретную, поддающуюся проверке гипотезу об улучшении.
-
Шаг 2: Создание вариантов На основе вашей гипотезы спроектируйте и реализуйте тестовую группу (версия B). Убедитесь, что единственное различие между версией B и версией A — это тестируемый переменный фактор.
-
Шаг 3: Определение целей и размера выборки
- Четко определите основную метрику, которую вы будете использовать для оценки успешности теста.
- Перед началом теста вам нужно использовать калькулятор размера выборки, чтобы оценить, сколько пользователей должно принять участие в тесте, чтобы ваши результаты имели достаточную статистическую мощность. Слишком маленькая выборка может помешать обнаружить реальное различие.
-
Шаг 4: Проведение теста Используйте профессиональные инструменты A/B-тестирования (например, Google Optimize, Optimizely и т. д.) для настройки теста. Задайте соотношение распределения трафика (обычно 50/50) и запустите тест.
-
Шаг 5: Мониторинг и анализ результатов Дайте тесту поработать достаточно долго, пока он не достигнет заданного размера выборки или уровня статистической значимости. Затем проанализируйте результаты теста. Обратите внимание на два ключевых статистических понятия:
- Разница в конверсии: Процентное улучшение версии B относительно версии A.
- Статистическая значимость: Обычно обозначается P-значением. P-значение представляет собой «вероятность того, что наблюдаемое различие обусловлено случайностью». Обычно, если P-значение меньше 0,05 (то есть уровень доверия 95%), мы считаем результат статистически значимым и надежным.
-
Шаг 6: Формулирование выводов и принятие действий
- Если версия B выигрывает, поздравляем, ваша гипотеза подтверждена. Следующий шаг — полностью развернуть версию B для всех пользователей.
- Если версия A выигрывает, или между ними нет значительной разницы, это тоже ценный опыт. Это означает, что ваша исходная гипотеза была неверной, и вам нужно пересмотреть ее и предложить новые гипотезы для следующего раунда тестирования.
Примеры применения¶
Пример 1: Оптимизация страницы сбора средств командой Обамы
- Ситуация: На президентских выборах в США в 2008 году команда Обамы стремилась оптимизировать страницу пожертвований на официальном сайте, чтобы повысить регистрацию и конверсию пожертвований.
- Применение A/B-тестирования: Они провели обширные A/B-тесты (строго говоря, мультивариантные тесты) с изображением на главном баннере и текстом кнопки. В одном известном тесте они обнаружили, что замена изображения Обамы на семейное фото и изменение текста кнопки с «Зарегистрироваться» на «Узнать больше» увеличили конверсию регистрации на удивительные 40,6%. Этот тест принес команде десятки миллионов долларов дополнительных пожертвований.
Пример 2: Культура постоянного тестирования в Booking.com
- Ситуация: Booking.com, крупнейшая в мире онлайн-платформа бронирования отелей, славится своей крайней культурой A/B-тестирования.
- Применение: Сообщается, что в любой момент времени сайт Booking.com одновременно запускает тысячи A/B-тестов. От метода сортировки результатов поиска до размера изображений отелей и текста «Осталось всего X номеров!» — каждое изменение должно пройти строгое A/B-тестирование. Именно эта крайняя приверженность принятию решений на основе данных позволяет им постоянно и постепенно оптимизировать опыт пользователя и в конечном итоге создать прочный конкурентный барьер.
Пример 3: Тестирование платного доступа на новостном сайте
- Ситуация: Новостной сайт хотел протестировать модель платной подписки, но не знал, какая стратегия платного доступа будет наиболее выгодной для конверсии и удержания пользователей.
- Применение A/B-тестирования:
- Версия A (ограниченный доступ): Позволяет всем пользователям читать 5 статей бесплатно каждый месяц, а затем предлагает оплату при превышении лимита.
- Версия B (фриумиум): Некоторые статьи бесплатны, но «премиальный контент», такой как аналитические обзоры и эксклюзивные комментарии, требует платной подписки.
- Проведя тестирование в течение нескольких месяцев, они смогли сравнить конверсию оплаты, уровень оттока пользователей и общий доход от подписки по двум моделям, чтобы выбрать наиболее подходящую бизнес-модель.
Преимущества и вызовы A/B-тестирования¶
Ключевые преимущества
- Объективность и ориентация на данные: Использует данные реального поведения пользователей вместо субъективных предположений и споров, предоставляя самые надежные доказательства для принятия решений.
- Низкорисковая инновация: Позволяет протестировать эффект изменения на небольшой части трафика перед полным внедрением, значительно снижая риск негативного влияния ошибочных решений.
- Двигатель непрерывной оптимизации: Предоставляет научный, строгий циклический framework для постоянной итеративной оптимизации продуктов и маркетинга.
Возможные вызовы
- Требует достаточного трафика: Для сайтов или приложений с низким уровнем трафика может потребоваться очень долгое время, а иногда и невозможно достичь статистической значимости.
- Ограничение на один переменный фактор: Иногда комбинация нескольких изменений может создать неожиданный синергетический эффект, который невозможно обнаружить в стандартных A/B-тестах (требуется более сложное мультивариантное тестирование).
- «Локальный оптимум»: Постоянное проведение небольших A/B-тестов на существующих страницах может завести вас в ловушку «локального оптимума», упуская из виду большие возможности для радикальных, революционных изменений.
- Игнорирование долгосрочного влияния: A/B-тесты обычно измеряют краткосрочные эффекты (например, показатель клика). Некоторые изменения могут улучшить метрики в краткосрочной перспективе, но повредить доверию пользователей или имиджу бренда в долгосрочной перспективе.
Расширения и связи¶
- Мультивариантное тестирование (MVT): Расширение A/B-тестирования. Когда вы хотите протестировать множество комбинаций нескольких элементов на странице одновременно (например, протестировать 3 типа заголовков, 2 типа изображений и 2 типа цветов кнопок), вы можете использовать MVT. Оно может сказать вам, какая комбинация элементов работает лучше всего, и относительный вклад каждого элемента в конечный результат.
- Тестирование удобства использования: Качественный метод исследования. Он не может сказать вам «какая версия лучше», но может сказать вам «почему» пользователи столкнулись с трудностями при использовании определенной версии. Обычно тестирование удобства использования проводится до A/B-тестирования, чтобы получить вдохновение для «того, что тестировать».
Источник: Концепция A/B-тестирования основана на классическом статистическом дизайне экспериментов. В интернет-сфере она впервые широко применялась такими технологическими гигантами, как Google и Amazon, для оптимизации веб-сайтов и продуктов, и постепенно стала ключевым навыком в цифровом маркетинге и росте.