AB testy w praktyce – jak je przeprowadzać i analizować
Eksperymentuj, aby się rozwijać
Jako osoba odpowiedzialna za rozwój i optymalizację strony internetowej Twojej firmy, doskonale wiesz, jak ważne jest ciągłe testowanie i eksperymentowanie. Afirmację tego znajdziemy w słowach samego Jeffa Bezosa, który powiedział, że “Nasz sukces w Amazonie jest wynikiem tego, ile eksperymentów przeprowadzamy rocznie, miesięcznie, tygodniowo czy nawet dziennie”. To właśnie ten empiryczny, oparty na danych i ciągły proces iteracji i testowania jest kluczem do sukcesu największych firm internetowych, takich jak Google, Amazon, Netflix czy Facebook.
Nie inaczej jest w Twojej firmie. Jeśli chcesz stale zwiększać wydajność Twojej witryny, poprawiać współczynnik konwersji i generować coraz większe przychody, mierzenie i analizowanie efektów Twoich działań jest kluczowe. I właśnie dlatego testy A/B, o których będziemy dzisiaj rozmawiać, powinny stać się Twoim najlepszym przyjacielem.
Co to są testy A/B?
Testy A/B to nic innego, jak metoda porównywania dwóch lub więcej wersji elementu na Twojej stronie internetowej, aby określić, która z nich przynosi lepsze wyniki. Jest to jedna z najczęściej wykorzystywanych metod maksymalizacji wydajności stron, aplikacji, produktów SaaS, wiadomości e-mail i innych elementów.
W klasycznym teście A/B masz jeden wariant kontrolny (wersja A) i jeden lub więcej wariantów testowych (wersja B, C, D itd.). Ruch na Twojej stronie jest następnie losowo dystrybuowany pomiędzy te wersje, a Ty zbierasz dane na temat ich efektywności. Na końcu wybierasz ten wariant, który okazał się najskuteczniejszy, i wdrażasz go jako nową wersję Twojej strony.
Testy A/B dają Ci możliwość szybkiej i sprawnej iteracji oraz skalowania, dostarczając Ci konkretnych danych na temat skuteczności sprawdzanych pomysłów. Dzięki nim możesz odpowiedzieć na pytania takie jak: Która wersja przycisku “Kup teraz” generuje więcej konwersji? Który układ treści na stronie głównej przyciąga najwięcej odwiedzających? Czy komunikat społeczny na stronie produktowej faktycznie zachęca do dodawania produktów do koszyka?
Krok po kroku – jak przeprowadzać testy A/B?
Zanim przystąpisz do przeprowadzenia testu A/B, musisz zidentyfikować problem, który chcesz rozwiązać lub zachowanie użytkowników, które chcesz wzmocnić lub zmienić. Może to być na przykład niski współczynnik konwersji na stronie produktowej, wysoki wskaźnik porzucania koszyka czy słaba skuteczność Twoich kampanii e-mailowych.
Gdy już masz określony problem, czas na sformułowanie hipotezy – Twojego przypuszczenia na temat tego, co może poprawić daną sytuację. Przykładowa hipoteza mogłaby brzmieć: “Dodanie komunikatu społecznego na stronie produktowej, który poinformuje użytkownika o popularności danego produktu, zwiększy liczbę dodawania tego produktu do koszyka o 10%”.
Następnym krokiem jest stworzenie dwóch (lub więcej) wersji danego elementu, które będziesz testować. Jedną z nich będzie wariant kontrolny, czyli standardowa wersja, a pozostałe to warianty testowe, w których wprowadzisz określone zmiany. Może to być na przykład zmiana treści przycisku “Kup teraz”, modyfikacja układu sekcji na stronie głównej lub dodanie wspomnianego wcześniej komunikatu społecznego.
Gdy masz już przygotowane warianty, czas na uruchomienie testu. Większość narzędzi do testów A/B pozwala na dynamiczne generowanie tych wariantów bez konieczności tworzenia odrębnych stron. Ruch na Twojej stronie jest następnie losowo dystrybuowany pomiędzy warianty, a Ty zbierasz dane na temat ich efektywności.
Ważne, aby test trwał wystarczająco długo, aby zebrać statystycznie istotną liczbę danych. Tutaj pomocne mogą być kalkulatory online, które na podstawie Twojego ruchu i oczekiwanej różnicy w wynikach pomogą Ci określić, ile czasu powinien trwać Twój test.
Po zakończeniu testu nadszedł czas na podsumowanie i wyciągnięcie wniosków. Które z testowanych rozwiązań okazało się skuteczniejsze? Czy zaobserwowane różnice są statystycznie istotne? Jakie wnioski możesz wyciągnąć z przeprowadzonego eksperymentu?
Jeśli okaże się, że jeden z wariantów testowych osiągnął lepsze wyniki, wdrażasz go jako nową wersję Twojej strony. Jeśli natomiast nie zaobserwowano istotnych różnic, możesz wrócić do wariantu kontrolnego lub przetestować kolejną hipotezę.
Ważne, aby pamiętać, że testy A/B to nieustanny proces, a nie jednorazowe działanie. Ciągłe testowanie i optymalizacja to klucz do sukcesu największych graczy w internecie. Jak mówi Mark Zuckerberg, “W dowolnym momencie, o którym pomyślisz, nie działa tylko jedna wersja Facebooka. Jest ich prawdopodobnie około 10 tysięcy”.
Testy A/B vs. testy wielowariantowe
Obok klasycznych testów A/B istnieje również metoda testów wielowariantowych (multivariant testing). W tej metodzie możesz testować zmiany w większej liczbie sekcji na jednej stronie, generując wszystkie możliwe kombinacje Twoich modyfikacji.
Wyobraź sobie, że chcesz przetestować dwa elementy na Twojej stronie głównej: 1) Dodanie formularza kontaktowego zamiast głównego bannera oraz 2) Wprowadzenie formatu wideo. W klasycznym teście A/B miałbyś tylko dwie wersje do porównania: wersja kontrolna bez formularza i wideo oraz wersja testowa z jedną lub drugą zmianą.
W teście wielowariantowym system wygeneruje aż 4 wersje do porównania:
- Wariant kontrolny bez formularza kontaktowego i bez wideo
- Wersja z formularzem kontaktowym
- Wersja z formatem wideo
- Wersja z formularzem kontaktowym i formatem wideo
Takie podejście pozwala na bardziej kompleksowe przetestowanie Twoich pomysłów i znalezienie optymalnej konfiguracji elementów na stronie. Jednak należy pamiętać, aby nie tworzyć zbyt wielu wariantów, szczególnie jeśli Twoja strona nie generuje dużego ruchu. W przeciwnym razie możesz nie uzyskać statystycznie istotnych wyników.
Błędy i pułapki w testach A/B
Choć sama idea testów A/B jest prosta, łatwo popełnić w nich poważne błędy, które mogą prowadzić do nierzetelnych wyników lub wręcz wprowadzać Cię w błąd. Oto kilka najczęstszych pułapek, na które warto uważać:
Testowanie pomysłów niepopartych danymi: Największym błędem jest testowanie przypadkowych pomysłów lub rozwiązań znalezionych w artykułach internetowych, bez wcześniejszej analizy i zdefiniowania hipotezy. Zamiast tego poświęć czas na badania ilościowe i jakościowe, dzięki którym zidentyfikujesz prawdziwe problemy i stworzysz hipotezy, które mają realną szansę na poprawę wyników Twojej strony.
Kończenie testów zbyt wcześnie: Innym częstym błędem jest zakończenie testu A/B zanim uda Ci się zebrać wystarczająco dużą próbkę danych. Pamiętaj, aby korzystać z kalkulatorów online, które pomogą Ci określić, ile czasu potrzebujesz, aby uzyskać statystycznie istotne rezultaty.
Testowanie w okresach anomalii: Jeśli przeprowadzasz testy w okresie dużych zmian na Twojej stronie, takich jak wyprzedaże, premiery nowych produktów czy święta, Twoje wyniki mogą być znacząco zniekształcone. Staraj się unikać testowania w takich momentach.
Brak kontroli grup porównawczych: Kluczowe jest, aby mieć dobrze zdefiniowane grupy kontrolne i testowe. Jeśli nie zadbasz o to, Twoje wyniki mogą być obarczone błędem i nie pozwolą Ci wyciągnąć właściwych wniosków.
Uogólnianie wyników na całą populację: Pamiętaj, że Twoje testy A/B są przeprowadzane na określonej próbce użytkowników. Nie można automatycznie zakładać, że zaobserwowane różnice będą odzwierciedlać zachowania całej Twojej grucelowej. Zawsze analizuj wyniki z tej perspektywy.
Unikając tych pułapek i postępując zgodnie z dobrymi praktykami, Twoje testy A/B będą przynosić wartościowe i wiarygodne rezultaty, które pomogą Ci stale poprawiać efektywność Twojej strony internetowej.
Testy A/B w praktyce
Wróćmy do naszego przykładowego testu, w którym sprawdzaliśmy, czy dodanie komunikatu społecznego na stronie produktowej zwiększy liczbę dodawania produktów do koszyka.
Rozpoczęliśmy od zdefiniowania problemu – niski współczynnik konwersji na stronie produktowej. Następnie sformułowaliśmy hipotezę, że dodanie komunikatu informującego o popularności produktu może poprawić ten wskaźnik o 10%.
Przygotowaliśmy dwie wersje strony produktowej – wariant kontrolny bez komunikatu społecznego oraz wariant testowy z dodanym komunikatem. Następnie przez określony czas (wyznaczony na podstawie kalkulatora online) losowo kierowaliśmy ruch na te dwie wersje, zbierając dane na temat ich wydajności.
Po zakończeniu testu okazało się, że wariant testowy z komunikatem społecznym generował o 12% więcej dodań produktu do koszyka w porównaniu do wariantu kontrolnego. Różnica ta była statystycznie istotna, co pozwoliło nam z pełnym przekonaniem wdrożyć nową, ulepszoną wersję strony produktowej.
Dzięki temu prostemu testowi A/B potwierdziliśmy naszą hipotezę i znacząco poprawiliśmy kluczowy wskaźnik wydajności naszej witryny. Co ważne, cały proces przeprowadziliśmy w sposób kontrolowany i oparty na danych, a nie na intuicji czy przypadkowych pomysłach.
Takie podejście pozwala nam stale ulepszać naszą stronę internetową i zwiększać jej efektywność. Testy A/B stały się dla nas codzienną praktyką, pomagającą nam podejmować świadome decyzje na podstawie faktycznych zachowań naszych użytkowników.
Podsumowanie
Testy A/B to potężne narzędzie, dzięki któremu możesz stale optymalizować i ulepszać swoją stronę internetową. Pozwala ono na bezpieczne eksperymentowanie z różnymi rozwiązaniami, mierzenie ich efektów i wybór tych, które przynoszą najlepsze rezultaty.
Kluczem do sukcesu jest jednak właściwe podejście do testów – oparcie ich na solidnej analizie i dobrze zdefiniowanych hipotezach, a nie na przypadkowych pomysłach. Dzięki temu Twoje testy A/B będą przynosić wartościowe wnioski, które pozwolą Ci stale poprawiać efektywność Twojej witryny i generować coraz lepsze wyniki.
Zachęcam Cię do rozpoczęcia swojej przygody z testami A/B. Niech staną się one stałym elementem Twojego procesu optymalizacji, pomagając Ci osiągać coraz lepsze rezultaty. Pamiętaj – eksperymentuj, mierz, analizuj i działaj. To sposób, w jaki najlepsi gracze na rynku internetowym budują swoje sukcesy.
Stronyinternetowe.uk to firma, która specjalizuje się w projektowaniu i optymalizacji stron internetowych przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak testy A/B. Jeśli potrzebujesz wsparcia w tym obszarze, zapraszamy do kontaktu z nami.
