Метод A/B тестирования в email-маркетинге: как провести + 3 варианта тестов

Привет, я Оля, руководитель SEO-проектов и ведущий SEO-специалист HighTime.agency. Мы продвигаем IT/Tech-проекты в России и за рубежом, а ещё — делимся с вами тщательно отобранными экспертными материалами от зарубежных профессионалов.

Вы читаете адаптированный перевод статьи How to Run A/B Tests on Your Email Marketing Campaigns от Nupur Mittal. Статья объясняет, в чём состоит польза A/B тестирования и как его правильно проводить.

Цель любого маркетолога — с помощью лендингов, платных рекламных кампаний или email-рассылок генерировать лиды и повышать конверсию. Для достижения таких результатов ваш текст, дизайн и предложения должны привлекать внимание пользователей и мотивировать их кликать.

Акибур Рахман, генеральный директор и кофаундер Mailmodo. Он помогает технологическим компаниям в создании инфраструктуры для электронного маркетинга

Но какой заголовок произведет лучшее первое впечатление? Какая кнопка призыва к действию (CTA) заставит пользователя кликнуть? Можно полагаться на интуицию, а можно принимать решения, основываясь на данных, используя A/B-тестирование.

A/B-тестирование устраняет догадки и дает надежные результаты. Далее вы узнаете, что стоит тестировать, как проводить A/B-тесты и каких ошибок избегать для максимальной оптимизации.

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — это метод сравнения двух или более версий веб-страницы или элемента на ней, чтобы выяснить, какая из них работает лучше. Показывая разные версии случайным сегментам посетителей, бизнес может определить, какой вариант вызывает больше вовлеченности или конверсий.

Как это работает:

Вы решаете, что хотите протестировать, например, размер кнопки CTA. Дальше определяете критерий оценки — отслеживаете количество кликов. После этого создаете две версии страницы: контрольную (оригинал) и вариант (с измененным размером кнопки). А потом показываете эти версии двум разным группам пользователей и определяете, какая из них получила больше кликов.

Где можно использовать A/B-тестирование?

A/B-тестирование применяется на лендингах, в email-рассылках и платных рекламных кампаниях.

Например, вы можете отправить две версии письма разным сегментам базы и выяснить, какая из них приносит больше продаж. Затем отправить победившую версию остальным. Также можно протестировать два варианта рекламного текста и посмотреть, какой из них чаще приводит к клику и конверсии.

Почему стоит проводить A/B-тестирование?

Понимание целевой аудитории:

Каждый визит уникален, и взаимодействие пользователя с сайтом зависит от его намерений и ожиданий. A/B-тестирование помогает понять, какие элементы больше всего откликаются у определенных сегментов аудитории, и вносить изменения на основе этих данных.

Анализ маркетингового бюджета:

Можно определить, какие расходы приносят наибольшую отдачу. Тестируя рекламные кампании, вы экономите средства, отказываясь от неэффективных вариантов.

Получение инсайтов на основе данных:

Оставлять оптимизацию сайта на волю случая — все равно что ставить на самую здоровую лошадь, игнорируя другие факторы. A/B-тестирование — это подход, основанный на данных, который позволяет проверять изменения в реальном времени и получать статистически значимые результаты.

Снижение показателя отказов:

Никто не хочет, чтобы пользователи покидали сайт. Причинами могут быть длинные формы, сложная регистрация или неочевидные призывы к действию. A/B-тестирование помогает выявить и устранить такие препятствия, удержать пользователей на сайте и увеличить конверсию.

Типы A/B-тестирования, которые вы можете провести:

Существует три подтипа A/B-тестирования, которые вам следует знать:

1. Сплит-тестирование
   При сплит-тестировании вы тестируете полностью новую версию существующей веб-страницы, чтобы определить, какой вариант работает лучше. Сплит-тестирование следует использовать, когда вы хотите проверить весь дизайн или текст существующего лендинга, не изменяя саму оригинальную страницу.
   

   Пример сплит-тестирования

2. Мультивариантное тестирование
   Мультивариантное тестирование (MVT) — это форма A/B-тестирования, при которой одновременно тестируются вариации нескольких элементов страницы, чтобы определить, какая комбинация из всех возможных вариантов работает лучше всего. Этот метод более сложный, так как требует создания множества вариантов страниц, и подходит для опытных маркетологов, продуктовых менеджеров и разработчиков.
   

   Мультивариативное тестирование

3. Мультистраничное тестирование
   При мультистраничном тестировании вы проверяете изменения в конкретных элементах, например, кнопке CTA, сразу на нескольких страницах.
   
   

   Пример мультистраничного тестирования

Какие элементы страницы можно тестировать с помощью A/B?

Для оптимизации эффективности лендинга можно тестировать разные элементы страницы. Вот ключевые из них:

Заголовки и подзаголовки
Заголовок привлекает внимание пользователей, а подзаголовки мотивируют их читать дальше, кликать по рекламе или прокручивать страницу. Тестируйте разные варианты заголовков и подзаголовков, а также меняйте шрифты, размеры и выравнивание.

Социальное доказательство
Это отзывы, кейсы, экспертные обзоры, награды, значки и сертификаты, которые усиливают доверие к вашему предложению. Размещайте социальное доказательство в разных местах — над фолдом, в формах регистрации, внизу страницы — и проверяйте, что работает лучше.

Изображения и визуальные элементы
Тестируйте фоновые изображения, картинки над фолдом, контентные изображения, а также заменяйте их на GIF, иллюстрации или видео.

Навигационная панель
Оптимизируйте навигацию сайта, тестируя ее расположение (горизонтальное или вертикальное) и состав пунктов меню, чтобы сделать ее понятной и удобной.

Формы
Формы — это способ связи с пользователями, поэтому процесс регистрации должен быть простым и без трений. Тестируйте сокращение полей, добавление отзывов рядом с формой, разные тексты и кнопки CTA.

Дизайн и макет страницы
Важно не только содержание, но и расположение элементов. Тестируйте порядок и форматирование блоков, чтобы обеспечить логичную иерархию для пользователей.

Поп-апы
Поп-апы хорошо привлекают внимание, но работают ли они для вас? Проверьте разные типы: по времени, при уходе со страницы, связанные с контентом и др.

Процесс A/B-тестирования

A/B-тест состоит из двух основных этапов: определение элементов для теста и проведение самого теста.

Как выбрать, что тестировать

3 шага к выбору того, что тестировать

1. Определите проблемы
   Спросите команды поддержки и продаж — они знают, что привлекает клиентов.
   Используйте опросы для сбора отзывов пользователей.
   Анализируйте поведение посетителей с помощью тепловых карт и аналитики, чтобы понять, на что они обращают внимание.
   Изучите сайты конкурентов, чтобы понять, как они взаимодействуют с аудиторией и какое социальное доказательство используют.
2. Выберите метрику для отслеживания
   Определите цель теста — что вы хотите улучшить (например, CTR, конверсию, показатель отказов).
3. Сформулируйте гипотезу
   На основе данных выдвиньте предположение, какое изменение улучшит метрику. Например: «Добавление социального доказательства над фолдом увеличит CTR на 5%».

Как провести A/B тест:

4 шага к проведению A/B-тестирования

Создайте варианты
Для этого нужно изучить три термина:

• Контрольная версия т.е оригинальная (исходная) версия страницы;
• Тестовая версия т.е. версия с внесенными изменениями;
• Вариант — конкретный элемент, который применяется “на тест” (например, кнопка CTA или изображение).

Выберите тип A/B теста (сплит, мультистраничный или мультивариантный) и создайте тестовую версию страницы.

Например, если вы хотите увеличить количество заполненных форм, то в качестве варианта можно использовать уменьшение поля регистрации или добавление отзывов рядом с формой.

Определите размер аудитории и равномерно разделите ее
Чтобы точно определить успешность A/B-теста, правильно подберите размер выборки пользователей, чтобы разделить их поровну. Количество групп зависит от метода тестирования. Например, при сплит-тестировании создают две разные группы, а при многостраничном их количество зависит от количества версий теста.

По мнению эксперта Джулиана Шапиро, для статистической значимости требуется:

• Для подтверждения роста конверсии на 6,3% нужно более 1000 визитов.
• Для подтверждения роста на 2% — более 10 000 визитов.

Запустите тест
Используйте инструменты, такие как Google Optimize, Crazyegg или Omniconvert. Дайте тесту время для сбора статистически значимых данных.

Интерпретируйте результаты
Не торопитесь сразу внедрять изменения, даже если метрики улучшились. Оцените, принесут ли изменения реальную выгоду и окупаемость.

Анализ проблем пользователей и гипотезы для улучшения конверсии

Сколько времени длится тест?

Обычно тест проводят до тех пор, пока не соберется статистически значимая выборка. Google рекомендует:

• Минимум две недели, чтобы учесть недельные колебания трафика;
• Пока одна из версий не достигнет 95% вероятности превосходства над базовой.

5 ошибок, которые следует избегать при A/B-тестировании

Основные ошибки при тестировании

1. Недостаточная длительность теста — слишком короткий тест может дать неверные результаты;
2. Отслеживание слишком многих метрик одновременно — это усложняет анализ и снижает надежность выводов;
3. Запуск теста в неподходящее время — например, в выходные или праздничные дни, когда трафик отличается;
4. Тестирование слишком большого количества элементов одновременно — сложно понять, что именно повлияло на результат;
5. Неправильный размер выборки — слишком маленькая или слишком большая выборка искажает результаты.

Примеры успешных A/B-тестов

WallMonkeys увеличили конверсию на 550%, заменив стандартные изображения на показывающие возможности продукта.

WallMonkeys

ComScore повысили количество лидов на 69%, протестировав логотипы и отзывы.

ComScore

Crossrope вернули 7,65% пользователей, добавив опрос при уходе с сайта.

CrossRope

Подведение итогов

A/B-тестирование — это проверенный и недорогой способ получить данные для улучшения конверсии. Следуйте процессу, формулируйте точные гипотезы и дайте тесту достаточно времени. Не полагайтесь только на цифры из аналитики — используйте здравый смысл и обсуждайте результаты с командой.

С вами была Ольга Горская, тимлид и SEO-специалист в HighTime Agency ✨

Надеюсь, статья была полезной для вас. Мы рассмотрели, что такое A/B-тестирование (или сплит-тестирование), в каких случаях его проводят и как именно — а еще разобрали главные ошибки, чтобы вы смогли их избежать и добиться успеха, как описанные в примерах компании.