Testy A/B — czym są i dlaczego warto je przeprowadzać?

Projektowanie stron internetowych i sklepów niesie ze sobą wiele dylematów: jaki font najlepiej się sprawdzi, jakie hasło najbardziej zachęci do zakupu, jaki jest najskuteczniejszy sposób skrócenia ścieżki zakupowej? Mnogość opcji może sprawić problem dla projektantów i biznesu. Jak wybrać najlepsze rozwiązanie? Jak nasi klienci zareagują na takie zmiany? Oczywiście, zastosowanie najlepszych praktyk projektowania to dobry punkt wyjścia, ale nie zawsze pomoże nam odpowiedzieć na wszystkie pytania. Złe wybory projektowe mogą negatywnie wpłynąć na przychody.

Co więc powinniśmy zrobić? Opierać decyzje na solidnych danych.

Skąd je zdobyć? Najlepiej przygotować testy A/B i sprawdzić, które rozwiązanie jest lepsze.

Czym są testy A/B?

Testy A/B  w projektowaniu interfejsu użytkownika (UX) pozwalają na testowanie różnych wariantów interfejsu. Przeprowadzanie testów A/B polega na przekazaniu jednej grupie użytkowników wersję „A” interfejsu, podczas gdy druga grupa otrzymuje inną wersję „B”. Następnie dokonuje się porównania wyników obu grup w celu ustalenia, która wersja interfejsu przewyższała drugą pod względem określonych kryteriów.

Dlaczego warto przeprowadzać testy A/B?

Zwiększenie współczynnika konwersji. Testowanie wariantów formularzy, treści strony etc. pozwala wybrać najlepszą wersję, która zwiększa współczynnik konwersji, niezależnie od celu strony, czy to zbieranie zapytań ofertowych, czy sprzedaż produktów.

Zmniejszenie współczynnika odrzuceń. Odpowiednio zaprojektowana strona docelowa, dostosowana do potrzeb użytkowników, może znacząco zmniejszyć współczynnik odrzuceń. Wyniki testu A/B pozwalają wybrać najlepsze rozwiązanie.

Zwiększenie zaangażowania użytkowników. Jakość treści i ergonomia strony ma istotny wpływ na zadowolenie użytkowników. Testowanie różnych wersji nagłówków, opisów, call to action (CTA) i układu strony, a następnie zoptymalizowanie strony po analizie wyników testu A/B, przekłada się na zwiększenie czasu spędzonego przez użytkowników na stronie.

Minimalizacja czasu i ryzyka błędnych decyzji. Zmiany oparte na danych z testów A/B redukują czas potrzebny na eksperymenty i minimalizują ryzyko podjęcia błędnych decyzji dotyczących zmian na stronie.

Ciągłe doskonalenie. Testy A/B można stosować na bieżąco, umożliwiając ciągłe doskonalenie projektu lub produktu na podstawie wyników testów.

Co można badać w ramach testów A/B?

Za pomocą testów można badać prototypy w fazie rozwoju produktu, a także wspierać budowanie strategii marketingowych i promocyjnych. Doskonale sprawdzają się przy podejmowaniu mniejszych, jak i większych decyzji, które mogą mieć wpływ na wynik finansowy organizacji. Testy A/B warto przeprowadzać w sytuacji, kiedy mamy już opartą na wcześniejszych badaniach hipotezę i chcemy potwierdzić, że jest to właściwe rozwiązanie.

W tej metodzie badawczej wyróżniamy testy jednowariantowe i wielowariantowe. Test jednowariantowy bada różnice pomiędzy dwoma wariantami danego elementu — przykład testu: przycisk czerwony i przycisk niebieski. Z kolei testy multiwariacyjne mogą porównywać jednocześnie więcej niż 2 warianty przycisku — na przykład czerwony, niebieski, zielony i biały (a dodatkowo mogą jeszcze różnić się nagłówkami, na przykład „Sprawdź to” i „Zobacz więcej”). Z naszego punktu widzenia najlepiej skorzystać z testów jednowariantowych. W taki sposób łatwiej można sprawdzić i prześledzić wyniku testu i następnie podjąć decyzji o zmianach.

Warto rozważyć testowanie rzeczy, które będą miały duży wpływ na doświadczenie użytkownika lub względem których nie masz wystarczająco danych, by zrozumieć zachowanie czy emocje użytkownika.

Oto niektóre przykłady Testu A/B:

• układ elementów na stronie
• kolejność
• copywriting, w tym:
  – głos i ton
  – call to action (CTA)
  – zdania vs. pytania
• ikony
• przyciski, w tym:
  – rozmiar
  – kolor
  – kształt
  – lokalizacja
  – hiperłącza vs. przyciski
• czcionki,
• kolory, w tym:
  – przyciski
  – tło
• obrazy, w tym:
  – ilustracje vs. zdjęcia
• osoby występujące na obrazach: płeć, wiek, grupy osób, jedna osoba
• indywidualne zmiany związane z projektem

Na czym polega przeprowadzanie testów A/B?

1. Określ cel.

Zanim przystąpisz do przeprowadzenia testu, musisz wiedzieć, dlaczego go przeprowadzasz. Określenie celu testów A/B pomoże Ci określić, który element strony chcesz poddać badaniu. Upewnij się, że wprowadzone warianty A i B są „śledzone” i analizowane przez takie narzędzia jak Google Analytics czy Google Optimize, aby można było ocenić je ilościowo.

Przykłady:

• Poprawa współczynnika konwersji na zapisy do newslettera
• Uzyskanie większej liczby odpowiedzi na formularz
• Zdobycie większej liczby udostępnień

2. Sprecyzuj, które elementy mogą być przedmiotem testu.

Warto zastanowić się, jaki pojedynczy aspekt projektu możemy zmienić, aby zbliżyć się do celu. Przed rozpoczęciem testów należy zdefiniować razem z zespołem wynik testu, który będzie oznaczać „sukces” danej wersji.

Przykłady:

• Przenieść pole zapisu do newslettera na środek postów na blogu
• Zmniejszyć liczbę pytań w formularzu
• Zwiększyć rozmiar przycisków do udostępniania w mediach społecznościowych

3. Opracuj hipotezy.

To jest czas na sformułowanie hipotez, które pomogą odpowiedzieć na wasze pytania i sformułować wersje testowe. Dzięki temu masz gwarancje słuszności przeprowadzania testów i pozwoli na krytyczne rozważenie swoich pomysłów. Spróbujcie zapisać swoją hipotezę w jednym zdaniu.

Przykłady:

• Uważam, że przeniesienie pola zapisu do newslettera na środkową część bloga spowoduje zwiększenie liczby zapisów do newslettera.
• Uważam, że zmniejszenie liczby pytań w formularzu spowoduje zwiększenie liczby wypełnionych formularzy.
• Uważam, że zwiększenie rozmiaru przycisku do udostępniania zwiększy liczbę udostępnień, ponieważ staną się bardziej dostępne i widoczne.

4. Pamiętaj o stworzeniu wersji B. 

Aby przeprowadzić test A/B, musimy przygotować dwie wersje jednej zmiennej (kolor przycisku, CTA itp.). Następnie określ grupę docelową, aby uzyskać statystycznie istotne wyniki. Potem losowo wyeksponuj połowę grupy docelowej na wersję A, a drugą połowę grupy docelowej na wersję B.

5. Analiza wyników.

Kiedy wyniki są dostępne, przeanalizuj uzyskane dane i wybierz jednoznacznego zwycięzcę. Jeśli twoja wersja B osiąga ustalony poziom skuteczności i potwierdza twoją hipotezę, możesz przejść do jej wdrożenia dla wszystkich użytkowników (bez podziału na wersje A i B). Jeśli jednak hipoteza zostanie obalona, pozostań przy pierwotnej wersji A lub stwórz i przetestuj nową hipotezę. Rozważ także wykorzystanie innych metod badawczych w celu uzupełnienia danych. Niedokładna analiza wyników testów może zniwelować cały proces badań.

Podsumowanie

Metodologia testu A/B to zagadnienie dość techniczne. Dobra znajomość statystyki oraz specjalistyczna wiedza techniczna lub programistyczna (lub współpraca z zespołem programistycznym) mogą okazać się niezbędne do skonstruowania takiego testu. Niemniej jednak jest to bezpośrednia, stosunkowo prosta, szybka i tania metoda. Pozwala na porównanie dwóch alternatywnych wersji produktu przy niewielkich kosztach i uzyskanie satysfakcjonujących wyników na podstawie testów przeprowadzanych przez rzeczywistych użytkowników. Warto jednak pamiętać, że nie każdy element strony lub każdy detal można przetestować przy użyciu testów A/B. Dlatego warto rozważyć zastosowanie innych uzupełniających metod badawczych w połączeniu z testami A/B.

Z chęcią pomożemy Ci przeprowadzić testy A/B, aby zoptymalizować doświadczenia Twoich użytkowników. Testy A/B mogą znacząco poprawić skuteczność Twojej strony internetowej lub aplikacji, ale potrzebują starannego zaplanowania i monitorowania, co gwarantują nasi specjaliści z Media4U.

Jeśli jesteś zainteresowany przeprowadzeniem takich testów, skontaktuj się z nami już teraz, a my pomożemy Ci w doskonaleniu Twojej strony i osiągnięciu lepszych wyników.