Czym są testy A/B i jak je przeprowadzić? Praktyczne przykłady

Dowiedz się więcej o testach A/B, badaniach konwersji i priorytetyzowaniu pomysłów. Eksperci z Google, HubSpot i Shopify wyjaśniają też, jak analizować testy i zarządzać archiwum.

Bez względu na to, czy jesteś doświadczonym przedsiębiorcą, czy dopiero zaczynasz swoją przygodę, z pewnością natknąłeś się już na niezliczone artykuły i materiały dotyczące testów A/B. Może już eksperymentujesz ze swoimi tematami e-maili lub postami w mediach społecznościowych.

Pomimo obfitości informacji o testach A/B w marketingu, wielu przedsiębiorców napotyka trudności przy ich praktycznym zastosowaniu. Efekt? Ważne decyzje biznesowe podejmowane są na podstawie nieprecyzyjnych wyników z nieodpowiednio przeprowadzonych testów.

Często A/B testy są nadmiernie upraszczane, zwłaszcza w materiałach skierowanych do właścicieli sklepów. Poniżej znajdziesz wszystko, co potrzebne, aby rozpocząć różne rodzaje testów A/B w e-commerce – wyjaśnione w sposób jak najprostszy, ale jednocześnie praktyczny. Testy A/B mogą odegrać kluczową rolę przy wyborze optymalnej strategii pozycjonowania produktu, zwiększaniu konwersji na stronie docelowej i w wielu innych aspektach.

Czym są testy A/B?

Testy A/B, znane również jako testy porównawcze lub testy dzielone, to proces porównywania dwóch wersji tej samej strony internetowej, e-maila lub innego zasobu cyfrowego, mający na celu określenie, która z nich lepiej sprawdza się na podstawie zachowań użytkowników.

To przydatne narzędzie, które pozwala poprawić efektywność kampanii marketingowych oraz lepiej zrozumieć, co sprawia, że Twoja docelowa grupa odbiorców staje się klientami. Testy A/B umożliwiają udzielenie odpowiedzi na kluczowe pytania biznesowe, pomagają generować większe przychody z już posiadanego ruchu i stanowią fundament strategii marketingowej opartej na danych.

Jak działają testy A/B?

• Określ swój cel. Ustal cele dla testu A/B, takie jak zwiększenie konwersji, wskaźników klikalności czy ogólnej sprzedaży.
• Wybierz element do testowania. Możesz testować nagłówki, obrazy, tematy e-maili, wezwania do działania (CTA), ceny, układy itp.
• Stwórz warianty. Opracuj dwie wersje elementu: Wersja A, która jest oryginalną wersją Twojego zasobu, lub "kontrolna". Wersja B, nowa wersja z wprowadzonymi zmianami, nazywana jest "wariantem". W kontekście marketingu, 50% odwiedzających zobaczy wersję A, a 50% wersję B.
• Przeprowadź test. Poddaj obie grupy tej samej wersji przez określony czas. Na przykład, jeśli testujesz przycisk CTA na stronie głównej sklepu, możesz przeprowadzić test przez dwa tygodnie, aby uzyskać statystycznie istotne wyniki.
• Zbieraj dane. Monitoruj i mierz konwersje, wskaźniki klikalności, poziomy zaangażowania oraz sprzedaż w obu wersjach.
• Analizuj wyniki. Porównaj wyniki wersji A i wersji B, aby określić, która skuteczniej osiąga Twój cel. Wersja z najwyższym wskaźnikiem konwersji wygrywa.
• Ogłoś zwycięzcę. Jeśli wersja B ma najwyższy wskaźnik konwersji, ogłoś ją zwycięzcą i skieruj do niej 100% odwiedzających. To staje się nową wersją kontrolną, a Ty musisz zaprojektować kolejny wariant do przyszłych testów.

💡 Uwaga: Wskaźnik konwersji uzyskany podczas testów A/B nie zawsze odzwierciedla pełen sukces. Na przykład, jeśli na jednej stronie produkt jest wyceniony na 50 zł, a na drugiej jest całkowicie darmowy, test nie przyniesie wartościowych informacji. Jak w przypadku każdego narzędzia lub strategii, którą stosujesz w swoim biznesie, musi być to przemyślane.

Dlatego warto monitorować wartość konwersji aż do finalnej sprzedaży.

Kiedy warto przeprowadzać testy A/B?

Jeśli prowadzisz stronę o niskim ruchu lub aplikację internetową bądź mobilną, testy A/B mogą nie być najlepszą metodą optymalizacji dla Ciebie. Zamiast tego możesz osiągnąć wyższy zwrot z inwestycji (ROI), przeprowadzając testy użytkowników lub rozmawiając z klientami. Wbrew powszechnemu przekonaniu, optymalizacja wskaźnika konwersji nie zaczyna się i nie kończy na testach.

Dlaczego okres dwóch do czterech tygodni? Pamiętaj, że warto przeprowadzać testy przez co najmniej dwa pełne cykle biznesowe – zazwyczaj trwa to właśnie od dwóch do czterech tygodni. Możesz pomyśleć: „Nie ma problemu, przedłużę test ponad ten okres, aby osiągnąć wymaganą wielkość próby.” Niestety, to rozwiązanie również nie przyniesie oczekiwanych rezultatów.

Im dłużej trwa test, tym bardziej narażony jest na zagrożenia związane z ważnością zewnętrzną oraz zanieczyszczeniem próby. Na przykład odwiedzający mogą usunąć pliki cookie i ponownie wejść do testu A/B jako nowi użytkownicy, albo ktoś może przełączyć się z telefonu komórkowego na komputer stacjonarny i zobaczyć alternatywną wersję.

Ogólnie rzecz biorąc, zarówno zbyt długi, jak i zbyt krótki czas trwania testu może zniekształcić wyniki. Testowanie jest opłacalne dla sklepów, które są w stanie osiągnąć wymaganą wielkość próby w ciągu dwóch do czterech tygodni. Natomiast sklepy, które tego nie osiągają, powinny rozważyć inne metody optymalizacji, dopóki ich ruch nie wzrośnie.

Stwórz swój proces testów A/B

Priorytetyzacja pomysłów na A/B testy

Ogromna lista przykładów A/B testów jest ciekawa, ale mało pomocna w podejmowaniu decyzji, co testować. Od czego zacząć? Tu przydaje się priorytetyzacja.

Istnieje kilka powszechnych ram priorytetyzacji testów A/B, które możesz wykorzystać:

• ICE. ICE oznacza wpływ, pewność i łatwość. Każdy z tych czynników otrzymuje ocenę od 1 do 10. Na przykład, jeśli możesz łatwo przeprowadzić test samodzielnie, bez pomocy programisty lub projektanta, możesz dać łatwości 8. Używasz tutaj swojego osądu, a jeśli masz więcej niż jedną osobę przeprowadzającą testy, oceny mogą stać się zbyt subiektywne. Pomocne jest ustalenie wspólnych wytycznych, aby wszyscy oceniali w sposób obiektywny.
• PIE. PIE oznacza potencjał, ważność i łatwość. Ponownie, każdy czynnik otrzymuje ocenę od 1 do 10. Na przykład, jeśli test dotrze do 90% Twojego ruchu, możesz dać ważności 8. PIE jest tak subiektywne jak ICE, więc wytyczne mogą być pomocne również w tym przypadku.
• PXL. PXL to ramy priorytetyzacji od platformy edukacyjnej CXL. Jest trochę inna i bardziej elastyczna, zmuszając do bardziej obiektywnych decyzji. Zamiast trzech czynników stosuje się w nich pytania typu Tak/Nie oraz ocenę łatwości wdrożenia. Na przykład, jedno z pytań może brzmieć: „Czy test ma na celu zwiększenie motywacji?” Jeśli tak, dostaje 1. Jeśli nie, dostaje 0. Możesz dowiedzieć się więcej o tej metodzie i pobrać arkusz kalkulacyjny.

Kiedy już masz pomysł, warto także skategoryzować swoje propozycje. Na przykład, podczas niektórych badań konwersji możesz użyć trzech kategorii: wdrożyć, zbadać i przetestować.

• Wdrożenie. Po prostu wprowadź zmiany, gdy pomysł jest oczywisty lub już udowodniony.
• Badanie. Wymaga dodatkowego przemyślenia, aby zdefiniować problem lub zawęzić rozwiązanie.
• Testowanie. Pomysł jest konkretny i oparty na danych. Teraz czas go przetestować!

Dzięki tej kategoryzacji i priorytetyzacji będziesz gotowy, aby rozpocząć A/B testy.

Opracuj hipotezę

Przed przetestowaniem czegokolwiek musisz mieć hipotezę. Na przykład: „Jeśli obniżę koszty wysyłki, wskaźniki konwersji wzrosną.”

Nie martw się—formułowanie hipotezy w tej sytuacji nie jest tak skomplikowane, jak może się wydawać. W zasadzie musisz przetestować hipotezę, a nie pomysł. Hipoteza jest mierzalna, dąży do rozwiązania konkretnego problemu konwersji i koncentruje się na wnioskach, a nie na wygranych.

Podczas pisania hipotezy pomocne jest użycie formuły zapożyczonej od Craig'a Sullivan'a Hypothesis Kit:

• Ponieważ widzisz [wstaw dane/feedback z badań]
• Oczekujesz, że [zmiana, którą testujesz] spowoduje [oczekiwany wpływ], a
• Mierzysz to przy użyciu [metryka danych]

Łatwe, prawda? Wszystko, co musisz zrobić, to wypełnić luki, aby Twój pomysł na test A/B przekształcił się w hipotezę.

Wybierz narzędzie do testów A/B

Teraz możesz wybrać narzędzie do testów A/B lub usługę testowania dzielonego. Częstym wyborem jest Google Optimize, Optimizely i VWO. Wszystkie są dobrymi, bezpiecznymi opcjami.

Oto więcej informacji o tych popularnych narzędziach do testów A/B:

• Google Optimize. Darmowe narzędzie z pewnymi ograniczeniami wielowymiarowymi, które nie powinny wpływać na Ciebie, jeśli dopiero zaczynasz. Dobrze współpracuje z testowaniem A/B Google Analytics, co jest plusem.
• Optimizely. Łatwe do uruchomienia drobnych testów, nawet bez umiejętności technicznych. Stats Engine ułatwia analizę wyników testów. Zazwyczaj Optimizely jest najdroższą opcją z trzech.
• VWO. VWO ma SmartStats, co ułatwia analizę. Dodatkowo ma doskonały edytor WYSIWYG dla początkujących. Każdy plan VWO zawiera mapy cieplne, ankiety na stronie, analizy formularzy itp.

W Sklepie z aplikacjami Shopify również znajdziesz narzędzia do testów A/B, które mogą być pomocne.

Po wybraniu narzędzia do A/B testów lub oprogramowania do testowania dzielonego, wypełnij formularz rejestracyjny i postępuj zgodnie z instrukcjami. Proces różni się w zależności od narzędzia. Zazwyczaj jednak będziesz musiał zainstalować fragment kodu na swojej stronie i ustawić cele.

Zdecyduj, jak analizować wyniki

Jeśli poprawnie sformułujesz swoją hipotezę, nawet przegrany test będzie zwycięski, ponieważ zdobędziesz wnioski, które możesz wykorzystać w przyszłych testach i w innych obszarach swojego biznesu. Dlatego podczas analizy wyników testu musisz skupić się na wnioskach, a nie na tym, czy test miał wynik pozytywny, czy negatywny. Zawsze możesz przecież czegoś się z niego nauczyć i zyskać materiał do analizy. Nie lekceważ przegranych!

Najważniejsze jest to, aby pamiętać o potrzebie segmentacji. Test może być przegrany ogólnie, ale prawdopodobnie dobrze wypadł w co najmniej jednej grupie docelowej.

Oto kilka przykładów segmentów odbiorców:

• Nowi odwiedzający
• Powracający odwiedzający
• Odwiedzający iOS
• Odwiedzający Android
• Odwiedzający Chrome
• Odwiedzający Safari
• Odwiedzający na komputerach stacjonarnych
• Odwiedzający na tabletach
• Odwiedzający z wyszukiwania organicznego
• Odwiedzający płatni
• Odwiedzający z mediów społecznościowych
• Klienci zalogowani

Teraz już rozumiesz? Prawdopodobnie hipoteza została potwierdzona wśród niektórych segmentów. To również coś mówi.

Analiza dotyczy znacznie więcej niż tylko tego, czy test był zwycięski, czy przegrany. Segmentuj swoje dane, aby znaleźć ukryte wnioski.

Oprogramowanie do testów A/B nie przeprowadzi tej analizy za Ciebie, więc to ważna umiejętność, którą warto rozwijać.

Archiwizuj wyniki testów

Załóżmy, że jutro przeprowadzasz swój pierwszy test. Czy za dwa lata będziesz pamiętać szczegóły tego testu? Nie ma takiej szansy.

Dlatego archiwizacja wyników A/B testów jest ważna. Bez dobrze utrzymanego archiwum wszystkie wnioski, które zdobywasz, zostaną utracone. Ponadto bardzo łatwo jest przetestować to samo dwa razy, jeśli nie archiwizujesz wniosków.

Nie ma na to „właściwego” sposobu. Możesz użyć narzędzia takiego jak Effective Experiments lub prostego arkusza kalkulacyjnego. To naprawdę zależy od Ciebie, zwłaszcza gdy dopiero zaczynasz.

Bez względu na to, jakie narzędzie wybierzesz, upewnij się, że monitorujesz:

• Testowaną hipotezę
• Zrzuty ekranu kontrolnej i wariantowej wersji
• Warianty wygrane i przegrane
• Wnioski uzyskane w wyniku analizy

W miarę rozwoju podziękujesz sobie za prowadzenie tego archiwum. Nie tylko pomoże to Tobie, ale także nowym pracownikom oraz doradcom/interesariuszom.

Przykłady testów A/B

Analiza techniczna

Czy Twój sklep ładuje się prawidłowo i szybko we wszystkich przeglądarkach oraz na każdym urządzeniu? Nawet jeśli korzystasz z najnowszego smartfona, ktoś wciąż może używać telefonu z klapką z 2005 roku. Jeśli Twoja strona nie działa sprawnie, jej konwersja będzie niższa niż mogłaby być.

Ankiety na stronie

Ankiety pojawiające się podczas przeglądania sklepu mogą dostarczyć cennych informacji. Na przykład, ankieta może zapytać użytkowników, którzy spędzają na danej stronie więcej czasu, czy coś ich powstrzymuje przed dokonaniem zakupu. Jeśli tak, warto ustalić, co to może być – te dane jakościowe możesz wykorzystać do ulepszenia treści strony i zwiększenia wskaźnika konwersji.

Wywiady z klientami

Nic nie zastąpi bezpośredniej rozmowy z klientami. Dowiedz się, dlaczego wybrali Twój sklep zamiast konkurencji oraz jaki problem próbowali rozwiązać, odwiedzając Twoją stronę. Przeprowadzenie wywiadów pozwala zadać szereg pytań, które pomogą dotrzeć do sedna tego, kim są Twoi klienci i dlaczego dokonują u Ciebie zakupów.

Ankiety dla klientów

Ankiety dla klientów to pełnoprawne badania wysyłane do osób, które już dokonały zakupu – w przeciwieństwie do samych odwiedzających. Projektując ankietę, skoncentruj się na określeniu profilu klientów, ich problemów, wątpliwości przed zakupem oraz na identyfikacji słów i zwrotów, jakimi opisują Twój sklep.

Analiza danych analitycznych

Czy Twoje narzędzia analityczne poprawnie śledzą i raportują dane? Może to brzmieć dziwnie, ale zdziwiłbyś się, jak wiele z nich jest źle skonfigurowanych. Analiza danych polega na zrozumieniu, jak zachowują się Twoi odwiedzający. Na przykład, warto przyjrzeć się lejkowi konwersji i ustalić, w którym miejscu najwięcej użytkowników rezygnuje z dalszej interakcji – to doskonały punkt wyjścia do rozpoczęcia testowania.

Testowanie użytkowników

To etap, w którym obserwujesz prawdziwych ludzi w kontrolowanym eksperymencie. Uczestnicy wykonują konkretne zadania na Twojej stronie, na przykład wyszukują grę wideo w przedziale cenowym od 40 do 60 zł i dodają ją do koszyka. Podczas realizacji zadania na głos dzielą się swoimi przemyśleniami i działaniami.

Odtwarzanie sesji

Odtwarzanie sesji przypomina testowanie użytkowników, ale odbywa się z udziałem prawdziwych odwiedzających, którzy używają własnych pieniędzy i mają rzeczywistą intencję zakupu. Obserwujesz, jak poruszają się po Twojej stronie – gdzie napotykają trudności, co ich frustruje, a gdzie pojawia się dezorientacja.

Istnieją również inne rodzaje badań, ale warto zacząć od wyboru najlepszego sposobu testowania A/B dla siebie. Wypróbowując różne metody, stworzysz obszerną listę pomysłów opartych na danych, które warto następnie przetestować.

Testy A/B przeprowadzane przez profesjonalistów

Teraz, gdy gdy znasz już podstawy testów A/B, przyjrzyjmy się dokładnym procesom stosowanym przez profesjonalistów.

Krista Seiden, KS Digital

Mój proces testowania A/B stron internetowych i aplikacji krok po kroku zaczyna się od analizy – to, moim zdaniem, kluczowy element każdego dobrze prowadzonego programu testowego. Na tym etapie celem jest zbadanie danych analitycznych, wyników ankiet, badań UX lub innych dostępnych informacji o klientach. Pozwala to zrozumieć, gdzie znajdują się największe możliwości optymalizacji.

Gdy już masz dobrze ustrukturyzowany zestaw pomysłów z etapu analizy, przechodzisz do formułowania hipotezy – zastanawiasz się, co może być nie tak i jak można poprawić konkretne obszary.

Kolejnym krokiem jest tworzenie i przeprowadzanie testów. Kluczowe jest, aby trwały one przez odpowiedni okres (najczęściej dwa tygodnie, aby uwzględnić wahania tygodniowe i ewentualne anomalie). Po zebraniu wystarczającej ilości danych przeprowadza się analizę wyników i określa zwycięski wariant.

Warto również poświęcić czas na analizę przegranych wariantów – nawet te, które nie przyniosły oczekiwanych rezultatów, mogą dostarczyć cennych informacji i wskazówek na przyszłość.

Na końcu – ale dopiero po zbudowaniu solidnego programu optymalizacji – można przejść do personalizacji. Nie musi to oznaczać zaawansowanych narzędzi, ale powinno wynikać z danych, które już masz o swoich użytkownikach.

Personalizacja marketingowa może być prosta – na przykład dostosowywanie treści do lokalizacji użytkownika – lub bardziej zaawansowana, oparta na działaniach poszczególnych użytkowników. Ważne, aby nie wprowadzać jej zbyt wcześnie – najpierw warto dobrze opanować podstawy testowania A/B.

Alex Birkett, Omniscient Digital

Na wysokim poziomie staram się stosować ten proces:

• Zbieraj dane i upewnij się, że implementacje analityczne są dokładne.
• Analizuj dane i szukaj wniosków.
• Przekształć wnioski w hipotezy.
• Priorytetyzuj na podstawie wpływu i łatwości, maksymalizując alokację zasobów (szczególnie zasobów technicznych).
• Przeprowadź test (zgodnie z najlepszymi praktykami statystycznymi, w miarę wiedzy i umiejętności).
• Analizuj wyniki i wdrażaj lub nie, w zależności od wyników.
• Iteruj na podstawie ustaleń i powtarzaj.

Mówiąc prościej: badania, testy, analiza, powtórzenia.

Choć proces ten może się różnić w zależności od kontekstu (np. czy testuję kluczową funkcję produktu, czy CTA w poście na blogu? Jaki jest profil ryzyka oraz jak równoważyć innowacje z minimalizacją ryzyka?), pozostaje on uniwersalny, niezależnie od wielkości czy rodzaju firmy.

Chodzi o to, że proces ten jest nie tylko zwinny, ale także pozwala zebrać wystarczająco dużo danych – zarówno jakościowych opinii klientów, jak i ilościowych danych analitycznych – by opracowywać lepsze pomysły na testy i właściwie je priorytetyzować, przyciągając tym samym ruch do sklepu internetowego.

Ton Wesseling, Online Dialogue

Pierwsze pytanie, które zawsze stawiamy przy optymalizacji ścieżki klienta, brzmi: „Gdzie ten produkt lub usługa wpisuje się w model ROAR, który opracowaliśmy w Online Dialogue?” Czy nadal jesteś w fazie ryzyka, gdzie przeprowadzamy liczne badania, ale nie możemy zweryfikować ustaleń testami A/B (poniżej 1000 konwersji miesięcznie), czy już przeszedłeś do fazy optymalizacji? A może nawet wyżej?

• Faza ryzyka: dużo badań, które będą przekładane na wszystko, od zmiany modelu biznesowego po całkowicie nowy design i propozycję wartości.
• Faza optymalizacji: duże eksperymenty, które zoptymalizują propozycję wartości i model biznesowy, a także małe eksperymenty, aby zweryfikować hipotezy dotyczące zachowań użytkowników, które zbudują wiedzę na temat większych zmian w designie.
• Automatyzacja: nadal możesz eksperymentować z odwiedzającymi, co oznacza, że do weryfikacji ścieżki użytkownika nie musisz wykorzystywać pełnego potencjału testu. Pozostałe zasoby warto przeznaczyć na eksplorację, aby szybciej rosnąć – bez skupiania się na długoterminowych badaniach. Można to zautomatyzować, wykorzystując algorytmy typu bandit.
• Przemyślenie: przestajesz angażować się w intensywne badania, chyba że nastąpi pivot w kierunku czegoś nowego.

Tak więc testowanie A/B stron internetowych lub aplikacji odgrywa kluczową rolę dopiero w fazie optymalizacji modelu ROAR i wyżej (aż do przemyślenia).

Nasze podejście do eksperymentów opiera się na modelu FACT & ACT, a badania realizujemy zgodnie z naszym modelem 5V. Na podstawie zebranych wniosków formułujemy główną hipotezę, która następnie rozbijana jest na subhipotezy priorytetyzowane w oparciu o dane z testów A/B prowadzonych zarówno na komputerach stacjonarnych, jak i urządzeniach mobilnych. Im większe prawdopodobieństwo trafności hipotezy, tym wyższą ocenę otrzymuje.

Gdy potwierdzimy, czy nasza hipoteza jest prawdziwa, czy fałszywa, łączymy uzyskane wnioski i podejmujemy większe kroki – przeprojektowując lub wdrażając kluczowe elementy ścieżki klienta. Jednak w pewnym momencie nawet wszystkie udane wdrożenia prowadzą do osiągnięcia lokalnego maksimum, co wymaga podjęcia kolejnego, większego kroku, aby osiągnąć potencjalne globalne maksimum.

Oczywiście główne wnioski są rozpowszechniane w całej firmie, co skutkuje szeroko zakrojoną optymalizacją i wprowadzaniem innowacji opartych na zweryfikowanych, początkowych danych.

Julia Starostenko, Pinterest

Celem eksperymentu jest potwierdzenie, że wprowadzenie zmian na istniejącej stronie internetowej pozytywnie wpłynie na biznes. Przed jego rozpoczęciem warto ustalić, czy eksperyment jest rzeczywiście konieczny. Rozważmy na przykład sytuację, gdy mamy przycisk o wyjątkowo niskim wskaźniku klikalności – w takim przypadku pogorszenie jego wydajności jest praktycznie niemożliwe, więc weryfikacja skuteczności proponowanej zmiany (czyli przeprowadzenie eksperymentu) nie ma sensu.

Podobnie, jeśli proponowana modyfikacja przycisku jest drobna, zazwyczaj nie warto inwestować czasu w przygotowanie, przeprowadzenie i zakończenie eksperymentu. W takim przypadku zmiany powinny zostać wprowadzone od razu, a ich efekty można monitorować na bieżąco.

Jeśli jednak uznamy, że eksperyment przyniesie korzyści, kolejnym krokiem jest określenie metryk biznesowych, które chcemy poprawić (np. zwiększenie wskaźnika konwersji przycisku), oraz upewnienie się, że system zbierania danych działa prawidłowo.

Gdy wszystko jest gotowe, publiczność zostaje losowo podzielona na dwie grupy: jedna widzi aktualną wersję przycisku, a druga – nową. Obie grupy są monitorowane pod kątem wskaźnika konwersji, a eksperyment kończy się, gdy osiągnięta zostanie istotność statystyczna wyników.

Peep Laja, CXL

Testy A/B stanowią część szerszego procesu optymalizacji konwersji. Uważam, że 80% tego procesu to badania, a jedynie 20% to testowanie. Badania konwersji pomogą Ci określić, co testować na początku.

Mój proces wygląda zazwyczaj tak (uproszczone podsumowanie):

1. Przeprowadź badania konwersji, korzystając z ram, takich jak ResearchXL, aby zidentyfikować problemy na stronie.
2. Wybierz problem o wysokim priorytecie – taki, który dotyczy dużej części użytkowników i jest istotny – i wymyśl jak najwięcej rozwiązań. W procesie ideacji korzystaj ze spostrzeżeń płynących z badań konwersji. Określ, na jakim urządzeniu chcesz przeprowadzić test (pamiętaj, że testy A/B na urządzeniach mobilnych powinny być przeprowadzane oddzielnie od komputerów stacjonarnych).
3. Ustal, ile wariantów możesz przetestować (na podstawie poziomu ruchu i transakcji), a następnie wybierz jeden lub dwa najlepsze pomysły do przetestowania w porównaniu z wersją kontrolną.
4. Sporządź szczegółowy szkic zmian (np. napisz tekst, wprowadź modyfikacje w designie itp.). W zależności od zakresu zmian możesz także potrzebować zaangażować projektanta do przygotowania nowych elementów.
5. Poproś programistę front-end o wdrożenie zmian w narzędziu testowym, ustaw niezbędne integracje (np. Google Analytics) oraz określ odpowiednie cele.
6. Przeprowadź kontrolę jakości (QA) testu – wadliwe testy są zdecydowanie największym zagrożeniem dla A/B testów – aby upewnić się, że wszystko działa poprawnie na każdej kombinacji przeglądarki i urządzenia.
7. Uruchom test!
8. Po zakończeniu testu przeprowadź analizę wyników.
9. W zależności od efektów, wdrażaj zwycięzcę, iteruj nad rozwiązaniami lub testuj kolejne pomysły.

Typowe błędy w testach A/B

Testowanie zbyt wielu zmiennych jednocześnie

Gdy porównujesz dwie zmienne jednocześnie, możesz nie być w stanie określić, która zmiana spowodowała efekt.

Powiedzmy, że chcesz zoptymalizować landing page. Zamiast testować tylko nagłówek, testujesz:

• Tekst wzywający do działania
• Kolor przycisku CTA
• Obrazy nagłówków
• Nagłówki

Wskaźniki konwersji rosną, ale nie jesteś w stanie ustalić, która zmiana była za to odpowiedzialna. Jeśli testujesz jedną zmienną na raz, możesz wyizolować wpływ każdej zmiany i uzyskać dokładniejsze wyniki.

💡 Uwaga: Testowanie wielowymiarowe jest wartą uwagi opcją, jeśli chcesz zrozumieć, jak różne zmienne oddziałują na siebie. Aby przeprowadzić test wielowymiarowy, potrzebujesz większego ruchu i już dobrze zoptymalizowanej strony, na której można wprowadzać stopniowe poprawki. Proces ten jest znacznie bardziej skomplikowany niż przeprowadzanie testów A/B.

Niewystarczająca wielkość próby

Wiarygodność wyników Twojego testu A/B zależy od wielkości próby. Małe próbki mogą generować fałszywie pozytywne i negatywne rezultatem, co utrudnia ustalenie, czy obserwowane różnice wynikają z wprowadzonych zmian, czy są przypadkowym efektem.

Wyobraź sobie, że testujesz dwie wersje strony produktu, aby sprawdzić, która z nich prowadzi do wyższych wskaźników zakupu. Dzielisz ruch, ale ostatecznie masz po 100 odwiedzających dla wersji A i 100 dla wersji B.

Jeśli wersja A osiąga wskaźnik konwersji na poziomie 6%, a wersja B – 5%, mogłoby się wydawać, że wersja A wypada lepiej. Jednak przy zaledwie 100 odwiedzających na każdą wersję wynik nie jest statystycznie istotny. Możliwe, że gdybyś przeprowadził test na większej liczbie użytkowników, wyniki mogłyby być inne.

Najlepszym sposobem określenia odpowiedniej wielkości próby jest użycie kalkulatora wielkości próby.

Krótkie okresy testowania

Przeprowadzaj swoje testy A/B przez co najmniej jeden, a najlepiej dwa pełne cykle biznesowe. Nie przerywaj testu tylko dlatego, że osiągnąłeś statystyczną istotność – pamiętaj też o zachowaniu wcześniej ustalonej wielkości próby. Na koniec nie zapomnij, aby testy odbywały się w pełnych tygodniach.

Dlaczego dwa pełne cykle biznesowe? Po pierwsze, pozwalają one uwzględnić:

1. nabywców o podejściu „muszę się nad tym zastanowić”,
2. różne źródła ruchu (np. Facebook, newsletter, wyszukiwanie organiczne itp.),
3. anomalie, takie jak piątkowy newsletter.

Dwa cykle biznesowe to zazwyczaj wystarczająco dużo czasu, aby zdobyć wartościowe informacje o zachowaniach użytkowników Twojej docelowej grupy odbiorców.

Jeśli korzystałeś z narzędzia do testowania A/B stron docelowych, na pewno zauważyłeś małą zieloną ikonę oznaczającą „statystyczną istotność”. Dla wielu jest to niestety automatyczny sygnał, że test można zakończyć. Jak zobaczysz poniżej, osiągnięcie statystycznej istotności testu A/B nie oznacza, że powinieneś go przerwać.

Ignorowanie segmentacji użytkowników

Jeżeli nie uwzględnisz różnych segmentów użytkowników, wyniki testów będą zbyt uogólnione i mogą nie oddawać rzeczywistości dla wszystkich grup. 

Dlatego warto segmentować odbiorców na podstawie demografii, zachowań lub innych istotnych kryteriów – to, co sprawdza się u nowych użytkowników, niekoniecznie musi działać u tych, którzy już korzystali z Twojej strony. Brak segmentacji skutkuje pominięciem kluczowych grup, co z kolei zagraża integralności testu.

Optymalizuj A/B testy dla swojego biznesu

Masz już przygotowany proces – teraz czas wykorzystać jego potencjał! Wybierz najlepsze oprogramowanie do testów A/B i zacznij eksperymentować ze swoim sklepem internetowym. Zanim się obejrzysz, zdobyte wnioski przełożą się na większe zyski.

Jeżeli chcesz pogłębić swoją wiedzę o optymalizacji, rozważ udział w bezpłatnym kursie, takim jak A/B testing by Google na Udacity. Poznasz więcej szczegółów dotyczących testów A/B na stronach internetowych i aplikacjach mobilnych, co pozwoli Ci jeszcze lepiej rozwijać swoje umiejętności.

FAQ: testy A/B

Czym są testy A/B?

Na najbardziej podstawowym poziomie, testy A/B to testowanie dwóch wersji czegoś, aby zobaczyć, która działa lepiej. Możesz testować różnorodne rzeczy związane z Twoim biznesem, w tym posty w mediach społecznościowych, treści, e-maile i strony produktów.

Jakie jest przykładowe testowanie A/B?

Przykładem testowania A/B byłoby uruchomienie płatnego ruchu do dwóch nieco różnych stron produktów, aby zobaczyć, która strona ma najwyższy wskaźnik konwersji. Aby Twoje testy A/B mogły dostarczyć wartościowych wniosków, warto, aby strona przyciągała ponad 5000 odwiedzających.

Dlaczego przeprowadza się testy A/B?

A/B testy umożliwiają testowanie dwóch wersji strony internetowej, aplikacji lub kampanii marketingowej, prezentując różne warianty różnym segmentom użytkowników jednocześnie. Dzięki temu można określić, która wersja generuje więcej konwersji, zaangażowania lub sprzedaży.

Jakie jest przykładowe testów A/B w mediach społecznościowych?

Przykładem testów A/B w mediach społecznościowych może być analiza skuteczności reklam na Instagramie. Tworzysz dwie wersje reklamy – każdą z innym materiałem – i sprawdzasz, która generuje więcej kliknięć oraz sprzedaży.