Если вы владелец интернет-проекта, то, скорее всего, задумывались над повышением эффективности вашего сайта и хотели улучшить некоторые показатели, такие как: конверсия, длительность сеанса, процент отказов и др. A/B тестирование предназначено именно для этих целей.

Зачем проводить A/B тесты?

У вас уже есть работающий интернет-проект, его регулярно посещают пользователи и активно им пользуются. Вы решили разместить всплывающее окно с предложением подписаться на регулярную рассылку акций и спецпредложений. Вы предполагаете, что это должно повысить число подписок среди пользователей и, в дальнейшем, повысить продажи акционных товаров. Вроде бы все логично и должно работать, но это лишь гипотеза, которая строится на личном опыте. Может оказаться, что для большинства пользователей всплывающее окно будет слишком назойливым, что приведет к повышению числа отказов.

Чтобы проверять такие гипотезы и получать объективную оценку, нам и нужно проводить A/B тесты.

A/B тестирование с помощью Google Analytics

Почему Google Analytics? Это абсолютно бесплатный, простой и при этом мощный инструмент для проведения тестирования.

Преимущества:

  • полностью бесплатный;
  • в эксперименте может участвовать до 10 версий страницы;
  • можно выбрать процент пользователей участвующих в эксперименте;
  • выбирать цели для тестирования (переход на страницу, событие, число страниц за сеанс, длительность сеанса);
  • получать уведомления о ходе эксперимента на почту.

Недостатки:

  • максимальный период тестирования – 2 недели.

Почему это плохо? Чем больше пользователей участвует в эксперименте, тем точнее данные. При небольшом трафике, погрешность результатов эксперимента достаточно высока и делать выводы об эффективности достаточно сложно.

Пример эксперимента

Например, мы хотим проверить, в каком случае пользователи будут чаще оставлять заявку на сайте: с кнопкой «Отправить заявку» или «Мне нужен аудит».

Настройка эксперимента

  1. Заходим в аккаунт Google Analytics и выбираем нужное представление;
  2. Выбираем раздел «Поведение» и переходим в «Эксперименты»;
  3. Нажимаем «Создать эксперимент»;

Этап 1

На первом шаге попадаем на страницу создания эксперимента.

  1. Называем наш эксперимент.
  2. Выбираем цель эксперимента (можно выбрать существующую или создать новую). Как настраивать цели поговорим в одной из следующих статей.
  3. Выбираем, какой процент пользователей будет участвовать в эксперименте. Если выбрать 50%, то половине пользователей, перешедших на сайт, будет показана одна из страниц эксперимента, включая исходную.
  4. Если нужно, включаем оповещение на почту.
  5. Нажимаем «Дополнительные настройки».

В дополнительных настройках

  1. Включите равномерное распределение трафика, если нужно, чтобы трафик равномерно распределялся на несколько вариантов тестируемых страниц. Если оставить по умолчанию, то алгоритм будет сам распределять трафик между разными вариантами в зависимости от их эффективности (лучший вариант будет получать больше переходов).
  2. Настройте минимальное время проведения эксперимента (по умолчанию – 2 недели). Помним, что чем больше данных собрано, тем точнее результаты эксперимента.
  3. Указываем порог достоверности. Чем выше порог, тем точнее результаты эксперимента.

Этап 2

На втором шаге настройки указываем URL тестируемых страниц.

Поставьте галочку напротив «Объединять данные вариантов в других отчетах по контенту», если вам нужно считать тестируемые страницы в отчетах Google Analytics как одну. Независимо от этого, в отчете по A/B тестированию это будут все так же две разные страницы.

Этап 3

На третьем шаге получаем код эксперимента, который нужно разместить после открывающегося тега <head> всех страниц, участвующих в эксперименте. Учтите, что на данных страниц должен быть размещен и сам код отслеживания Google Analytics.

Этап 4

На четвертом шаге нам остается проверить наличие кода отслеживания на страницах, участвующих в эксперименте.

Примечание. Если вы используете Google Tag Manager, то отсутствие кода отслеживания не является ошибкой. Можете смело нажимать «Начать эксперимент». Статистика в этом случае будет собираться.

Эксперимент запущен, осталось дождаться результатов.

 

Поделиться
Константин Грек
В интернет-маркетинге с 2012 года. Сертифицированный специалист Google Analytics и Google Adwords. Руководитель отдела продвижения в Metatag Group.

Оставить комментарий

avatar