Скопировать ссылку
A/B тестирование — это метод количественного анализа, при котором сравниваются две версии одной и той же веб-страницы или приложения для выявления того, какая из них лучше работает в контексте определенной метрики, чаще всего конверсии. Конверсия может означать любое желаемое действие, которое компания хочет, чтобы совершил пользователь, будь то регистрация, покупка продукта, подписка на рассылку или загрузка контента.
Одним из первых заметных применений метода A/B-тестирования считается работа британского статистика Рональда Айлмера Фишера, которая описана в его книге 1935 года «The Design of Experiments». Фишер использовал принципы A/B-тестирования для агрономических исследований, сравнивая урожайность удобренных и неудобренных участков земли для определения эффективности удобрений. Хотя Фишер не применял термин «A/B-тестирование» в современном понимании, его методы стали основой для развития концепции контролируемых экспериментов.
А/В-тестирование позволяет продуктовым командам принимать решения, основанные не на интуиции или предположениях, а на реальных данных и поведенческих паттернах пользователей.
Определение ключевых метрик для измерения
Критически важным шагом в процессе A/B тестирования является выбор правильных метрик, поскольку именно они определяют, насколько успешно внесенные изменения влияют на конечные бизнес-результаты. Разберемся с различными типами метрик, которые используются при проведении A/B тестов.
Выделяют несколько типов метрик в рамках А/В-теста:
- Ключевые метрики. Это те показатели, которые напрямую отражают цели A/B-теста и имеют наибольшее влияние на бизнес. Они дают четкое представление о том, как изменения в продукте влияют на его эффективность и прибыльность.
- Вспомогательные или прокси-метрики. Эти метрики помогают понять, как изменения влияют на поведение пользователя, что в конечном итоге может влиять на ключевые метрики. Они не показывают эффективность напрямую, они могут указывать на потенциальные улучшения или проблемы в пользовательском опыте.
- Контрольные метрики. Это метрики, которые должны оставаться стабильными и не пострадать в результате эксперимента. Например, если целью A/B-теста является увеличение конверсии на странице продукта, важно убедиться, что уровень отказов или время загрузки страницы не ухудшаются. Контрольные метрики помогают гарантировать, что при попытке улучшить один аспект продукта мы не наносим вреда другим.
- Ванити-метрики. Это показатели, которые могут казаться важными на первый взгляд, но на самом деле они не имеют прямого влияния на основные бизнес-цели. Эти метрики могут выглядеть впечатляюще в отчетах, они не всегда коррелируют с увеличением прибыли или улучшением пользовательского опыта.
Рассмотрим конкретный пример. Представим, что интернет-магазин решил увеличить конверсию на странице оформления заказа, оптимизировав дизайн и упростив процесс покупки.
Цель эксперимента: увеличение конверсии на странице оформления заказа.
Изменение: в экспериментальной группе страница оформления заказа была упрощена — уменьшено количество полей для заполнения и улучшена навигация.
В таком случае можно было бы выделить следующие метрики:
Ключевая метрика:
- Процент конверсии оформления заказа. Отношение числа оформленных заказов к общему числу посетителей страницы.
Прокси-метрики:
- Время, затраченное на оформление заказа. Среднее время, которое пользователи проводят, заполняя форму заказа. Сокращение этого времени может указывать на улучшение пользовательского опыта.
- Отказ от корзины. Процент пользователей, добавивших товары в корзину, но покинувших сайт, не оформив заказ. Уменьшение этого показателя может свидетельствовать о повышении удобства процесса покупки.
Контрольные метрики:
- Средний чек. Важно следить, чтобы оптимизация процесса оформления заказа не привела к уменьшению средней стоимости заказа.
- Частота возврата товаров. Не должна увеличиваться после изменений, что могло бы указывать на недостаточное информирование пользователей при оформлении заказа.
Обычно контрольные метрики для одного и того же продукта являются постоянными и не изменяются от одного А/В-теста к другому.
Ванити-метрики:
- Общее количество посещений сайта. Посещаемость сайта сама по себе не говорит о повышении конверсии и может быть не связана с изменениями на странице оформления заказа.
- Количество подписок на рассылку. Хотя рост этого показателя может казаться положительным, он необязательно связан с эффективностью страницы оформления заказа.
Дизайн A/B-теста
Правильное планирование А/В-теста включает расчет размера выборки и определение временных рамок эксперимента. Эти параметры критически важны для обеспечения статистической значимости результатов и достоверности выводов.
Размер выборки должен быть достаточным, чтобы обеспечить надежное выявление различий между контрольной и экспериментальной группами. Для этого необходимо учитывать предполагаемый размер эффекта от изменений, уровень статистической мощности (вероятность обнаружения реального эффекта) и уровень значимости (вероятность отклонения нулевой гипотезы).
Время проведения теста должно быть достаточным для сбора необходимого объема данных, но при этом исключать периоды аномальной активности, которые могут повлиять на поведение пользователей и исказить результаты. Определение сроков требует анализа исторических данных о трафике и конверсии, а также учета любых планируемых маркетинговых активностей, которые могут влиять на поведение пользователей во время теста. Также стоит помнить о сезонности, которая выражается даже в масштабе недели. Поведение пользователей в будни и в выходные будет отличаться, поэтому принято округлять продолжительность теста до целых недель.
Обычно размер выборки и длительность проводятся с помощью онлайн-калькуляторов, таких как abtestguide.com/abtestsize.
Реализация A/B-тестирования
После того как размер выборки и временные рамки определены, можно переходить к непосредственному проведению эксперимента. В этом процессе ключевое внимание уделяется правильному разделению аудитории и контролю за внешними факторами.
Разделение аудитории на контрольную и экспериментальную группы должно происходить случайным образом с равной вероятностью для обеспечения сопоставимости групп по размеру и составу. Это гарантирует, что любые различия в поведении между группами могут быть приписаны внесенным изменениям, а не предварительным различиям между участниками.
Также во время эксперимента важно максимально контролировать внешние факторы, которые могут повлиять на его результаты. Это включает мониторинг технической стабильности платформы, исключение влияния маркетинговых кампаний и других активностей, не связанных с тестом, а также учет сезонности и других циклических факторов.
Анализ результатов и принятие решений
После завершения сбора данных в ходе A/B-тестирования наступает критически важный этап — анализ результатов. Правильная интерпретация данных, полученных в ходе теста, позволяет оценить эффективность внесенных изменений и определяет дальнейшие шаги для оптимизации продукта.
Ключевой момент анализа данных A/B-теста — это определение статистической значимости результатов. Статистическая значимость указывает на то, что наблюдаемые различия между контрольной и экспериментальной группами не являются случайными. Для оценки статистической значимости используются различные статистические тесты, такие как t-тест для сравнения средних значений или хи-квадрат тест для сравнения пропорций.
Для того чтобы оценить, достигли ли результаты теста статистической значимости, необходимо рассчитать p-значение. P-значение меньше заданного уровня значимости (обычно 0,05 или 5%) указывает на статистическую значимость различий. Обычно статистическая значимость рассчитывается также с помощью онлайн-калькуляторов, таких как abtestguide.com/calc.
Однако при интерпретации результатов важно учитывать не только статистическую значимость, но и практическую значимость наблюдаемых изменений. Например, изменение конверсии на 0,1% может быть статистически значимым при большом размере выборки, но его практическое влияние на бизнес может быть ограниченным. Поэтому помимо p-значения следует анализировать эффект размера (разницу в процентах или абсолютных значениях между группами) и оценивать его соответствие бизнес-целям компании.
Определение дальнейших действий на основе результатов A/B-теста
Если результаты A/B-теста показали статистическую и практическую значимость предложенных изменений, следующим шагом является их внедрение для всей целевой аудитории продукта. Это может включать масштабирование изменений, оптимизацию и дальнейшее тестирование для улучшения результатов.
В случаях, когда результаты теста неоднозначны или не показали значительного улучшения, но прокси-метрики сигнализируют, что исследователь движется в правильном направлении, имеет смысл проведение дополнительных экспериментов. Возможно, изменение параметров теста, таких как дизайн изменений, проведение тестов на других сегментах аудитории или в различных условиях, могут привести к желаемому результату.
Заключение
В итоге A/B-тестирование представляет собой мощный инструмент для повышения конверсии и улучшения продуктов, но его эффективность напрямую зависит от того, насколько хорошо он интегрирован в процесс разработки продукта. Внедрение культуры экспериментов, где тестирование и оптимизация являются непрерывными и интегральными частями процесса разработки, может стать ключевым фактором в создании успешных и любимых пользователями продуктов.
