Документ представляет собой план вебинара о A/B тестировании, включая его определение, популярность и ключевые аспекты правильного проведения экспериментов. Он освещает успешные примеры использования A/B тестирования для оптимизации конверсии, а также сравнивает платные и бесплатные сервисы для его реализации. Основное внимание уделяется формулированию гипотез, статистической достоверности результатов и факторам, влияющим на успех тестов.

2. План вебинара
• Что такое A/B тестирование?
• Почему это так популярно?
• Как правильно тестировать?
• Что можно тестировать?
• Успешные кейсы A/B тестирования
• Чем проводить A/B тестирование?
• Плюсы и минусы создания эксперимента через
Google Analytics и специальные сервисы:

3. Что такое A/B тестирование?
Это маркетинговый метод, который позволяет оценить
эффективность веб-страницы.
В A/B эксперименте тестируется исходная страница и её
тестовый вариант(-ты). Выбирается цель эксперимента
(например, кликабельность СТА-кнопки)
Трафик равномерно распределяется между всеми
страницами, участвующими в тесте
Анализируются результаты, делается вывод о влиянии
изменения на цель, реализуется более эффективный вариант

4. Проблемы
• Конкуренция в интернете растёт – клиенты выбирают,
а не мы их
• Трафик дорожает
• Тренды постоянно меняются
• Мнение авторитетных людей в компании не всегда
является правильным

5. Почему A/B тестирование популярно?
• Позволяет настроить сайт под
потребности/пожелания клиентов
• Позволяет извлечь максимум из текущего трафика
• Позволяет проверить эффективность любого
изменения на сайте

6. Самое главное в A/B тестировании
Гипотеза!
Если мы изменим текст СТА-кнопки «Купить» на
«Получить», то посетители будут чаще кликать на
эту кнопку, в результате чего увеличится конверсия
на следующий этап воронки продаж
Откуда брать гипотезы:
- Google Analytics / Яндекс.Метрика
- Анализ карты кликов, карты скроллинга, карты ссылок,
вебвизора (Всё есть в Яндекс.Метрике)
- Проведение опросов потенциальных и текущих клиентов
- Юзабилити анализ

7. Как правильно проводить A/B тесты?
1 A/B эксперимент – 1 гипотеза
Почему?
Меняете один элемент - знаете, что именно это
повлияло на увеличение конверсии
Меняете несколько элементов сразу – вы не можете
сделать однозначный вывод

8. Статистическая достоверность результатов – не менее
95 %
Как определить?
В сервисах встроены специальные алгоритмы + можно
использовать калькулятор достоверности
hungrysites.ru/ab
Как правильно проводить A/B тесты?

9. Минимальное количество конверсий – 100 на каждый
вариант страницы
Зачем?
Чем больше выборка, тем более достоверные
результаты
Как правильно проводить A/B тесты?

10. Минимальная длительность эксперимента – 7 дней
Почему?
Поведение пользователей может отличаться в
понедельник и в воскресенье
Как правильно проводить A/B тесты?

11. В идеале – однородный поток трафика
Почему?
Поведение целевого платного трафика отличается от
поведения посетителей, которые переходят на сайт со
статьи, размещённой в онлайн-издании
Как правильно проводить A/B тесты?

12. Что можно тестировать?
• СТА-кнопки (кнопки призыва к действию)
• Текстовые элементы (заголовки, подзаголовки,
описания товаров, характеристики)
• Визуальный контент (изображения, видео, аудио)
• Формы
• Навигация по сайту
• Социальные кнопки
• Страницы с ценами
• Радикальный редизайн страницы

13. Успешные кейсы
Тестирование СТА-кнопки – Увеличение конверсии на 21 %
Подробнее здесь

14. Тестирование СТА-кнопки
Подробнее здесь
Успешные кейсы

15. Тестирование текстовых элементов – Увеличение
подписок на 83.75 %
Подробнее здесь
Успешные кейсы

16. Тестирование изображения - увеличение конверсии на
102.5 %
Подробнее здесь
Успешные кейсы

17. Успешные кейсы
Тестирование изображения - увеличение заявок с этого
блока на 88 %

18. Радикальный редизайн тестовой страницы (основывался
на мелких успешных экспериментах) – Увеличение
регистраций на 57 %
Подробнее здесь
Успешные кейсы

19. Тестирование формы для отправки счёта – Увеличение
дохода на 12 000 000 $ в год
Подробнее здесь
Успешные кейсы

20. Чем проводить A/B тестирование
Специальные платные сервисы:
- Changeagain.me
- Optimizely.com
- VWO.com
- Convert.com
Бесплатные сервисы:
- Google Analytics
- Самописные скрипты для распределения трафика

21. Преимущества специальных сервисов
• Визуальный редактор для создания тестовых страниц
(Не нужны навыки HTML/CSS)
• Простота создания и реализации теста –
единовременная установка кода на сайт
• Таргетинг
• Дополнительные функции
• Поддержка/помощь в настройке эксперимента

22. Преимущество Google Analytics и
самописных скриптов
Бесплатно!

23. Недостатки специальных сервисов
Платно!
Только Changeagain.me имеет русскую
локализацию. Все остальные сервисы
представлены только на английском языке

24. Недостатки Google Analytics и
самописных скриптов
• Нужно владеть навыками
программирования (HTML/CSS/JS)
• Каждый раз нужно вручную устанавливать
код
• Отсутствие таргетинга и других
дополнительных функций
• Отсутствие поддержки
• Ненадежность самописных скриптов

25. Спасибо за внимание
Буду рад Вашим вопросам/комментариям