Рекламный лендинг: как повысить продажи с помощью А/Б-тестов
24 января 2017, Мария Комарова

Рекламный лендинг: как повысить продажи с помощью А/Б-тестов

Посетителей в покупателей лучше всего превращают специальные посадочные страницы (лендинги), заточенные под конкретный товар. Мы уже рассказали, как использовать лендинг в интернет-магазине. Сегодня расскажем, как улучшать посадочные страницы (и получать больше клиентов) с помощью А/Б-тестирования.

Лендинг можно сделать с помощью одного из русскоязычных сервисов:

СервисБесплатный тестовый периодМинимальный тариф,
рублей в месяц
WixЕсть бесплатный тариф
(без домена и с рекламой)
123
Платформа LP14 дней490
TildaЕсть бесплатный тариф
(1 сайт, 50 страниц, ограниченное место)
500
Флексби14 дней750
LPGenerator7 дней2 375

Стоимость каждого сервиса зависит от расширения функций. На лендинги этих сервисов можно вставить виджет товара из Эквид-магазина и прикрутить свой домен.

Больший обзор сервисов для лендингов можно почитать в статье на vc.ru.

Что такое А/Б-тестирование

А/Б тест — это когда вы сделали два варианта страницы, отличающихся одной деталью, и посчитали, какая страница лучше продает. Каждый раз, тестируя новые детали, вы постепенно получите вариант, который конвертирует посетителей в покупателей лучше всего.

Что можно тестировать на лендинге:

  • фотографии товара — в разных ракурсах, в интерьере и нет, группу или один товар;
  • наличие или отсутствие видео;
  • куски текста о товаре и преимуществах компании;
  • размер шрифта разных блоков: телефона, цены, преимуществ;
  • расположение виджета Эквида с кнопкой «Купить» (например, до описания товара или после).

Если вы хотите увеличить конверсию, и для этого что-нибудь изменить на лендинге, но не уверены, что будет польза, вам нужно сделать А/Б-тест — запустить несколько вариантов и выяснить, какой из них работает лучше.

Пример: вы решили поставить виджет с кнопкой «Купить» перед описанием товара, а не после — вы выдвинули гипотезу «виджет с кнопкой „Купить“ перед описанием товара работает лучше».

  1. Вы подготавливаете две версии одной страницы: старую «A»-версию и новую «Б»-версию.
  2. Используете специальную программу, показывающую посетителям сайта случайным образом эти две версии.
  3. Измеряете, какая из двух версий работает лучше, например, выясняете, где процент заказов будет больше.
  4. И оставляете только версию, победившую в тестировании.

Нужны ли вам А/Б-тесты

Не нужны, если у вас меньше 500 человек в день на каждый вариант страницы, вы не сможете ничего толком протестировать.

Не нужны, если есть проблемы, которые можно решить без тестирования:

  • некачественные фотографии;
  • кривое отображение на мобильниках;
  • бессмысленные тексты;
  • непонятно, как сделать заказ;
  • сайт загружается медленно.

Вот когда все очевидные пути развития исчерпаны, налажен анализ данных, вы отслеживаете всю воронку продаж — тогда пора подумать про А/Б-тестирование.

Как провести А/Б-тестирование

1. Выберите сервис

Есть много сервисов для тестирования, но мы рассмотрим «Эксперименты» в Google Analytics — они проще остальных и на русском языке.

Войдите в аккаунт Google Analytics. Перейдите на вкладку Отчеты.
Создать эксперимент Google Analytics

В меню слева выберите Поведение → Эксперименты. Нажмите кнопку «Создать эксперимент».

2. Определите, что улучшать

Выберите цель эксперимента

Если в поле «Цель» нет по умолчанию вашей цели, вы можете создать свою, нажав «Создать цель».

Цели делятся на три группы:

  • конверсия — доля от общего числа посетителей, совершивших какое-либо действие: заполнили форму, купили, зарегистрировались, подписались, перешли по ссылке;
  • экономические метрики: средний чек, объем выручки;
  • заинтересованность в ресурсе: глубина просмотра страниц, время на сайте, отказы.

В Google Analytics есть такие варианты целей:
Варианты целей в Google Analytics

Если вы тестируете кнопку «Купить», то вам нужно сравнивать количество заказов. Для этого есть цель «Оформить заказ».

Контролируйте несколько параметров, они могут зависеть друг от друга. Например, если вы отслеживаете количество заказов, отслеживайте и выручку. Может случиться, что количество заказов выросло, а выручка уменьшилась из-за того, что упал средний чек.

3. Разделите пользователей на сегменты

Сегмент «А» — контрольный, видит старую версию сайта. На основе данных по этому сегменту оценивайте эффект от вносимых изменений.

Сегмент «Б» видит измененную версию сайта. Если есть опасение, что изменение может привести к резкому оттоку аудитории, сделайте тестовый сегмент не очень большим.

Пользователь должен быть отнесен строго к одному сегменту (то есть видеть одну и ту же версию сайта, сколько бы раз не заходил на него в течение тестового периода), иначе тест провалится.

В «Эксперименте» можно разделить аудиторию на две части, указать процент пользователей, которым будут показываться разные варианты, а можно задать пользовательские сегменты, например, выбрать тех, кто уже совершал покупки, что-то искал на сайте, быстро вышел с сайта в прошлый раз:
 Разделите пользователей на сегменты

Вы можете включить функцию «Равномерное распределение трафика между всеми вариантами» — тогда сервис будет автоматически и равномерно распределять показы обоих вариантов лендинга.

4. Определите исходную страницу и ее варианты

Например, на исходном варианте виджет товара с кнопкой «Купить» стоит после описания. На тестируемом вы хотите поставить его до описания.

Создайте такую же страницу, как и тестируемая, только с другим расположением виджета.
Определите исходную страницу и ее варианты

Можно использовать до 10 вариантов, но советую вначале тестировать только два, чтобы не запутаться в данных.

Если вы решите еще протестировать разные фотографии, сделайте это в другое время в рамках следующего эксперимента.

5. Разместите на лендинге и экспериментальной странице код Google Analytics, чтобы он мог собирать статистику

вставьте код на тестируемую страницу

Вставьте его непосредственно после открывающего тега head в верхней части каждой из двух страниц.

6. Проведите тест

Нажмите кнопку «Запустить эксперимент», появится такое сообщение:
Нажмите кнопку «Запустить эксперимент»

Тестируйте только одно изменение или группу изменений за раз.

Учтите влияние посторонних факторов на результат: написало крупное СМИ, переезжали на новый сервер, наступил Новый год. В Google Analytics для этого есть фильтры.

7. Проанализируйте результаты

«Эксперимент» покажет вам данные статистики и все сравнит сам. В аккаунте вашего эксперимента появится график:
Результаты аб-тестирования

Лучше не делать выводов вообще, чем делать их, основываясь на недостаточных данных. К вам в магазин за день пришло три человека, двое из них — женщины. Данных недостаточно, чтобы утверждать, что женщины составляют большую часть вашей аудитории.

Если вы не боитесь математики, почитайте 70 ресурсов на Хабре по А/Б-тестированию для начинающих.

Об авторе
Мария Комарова — редактор и коммерческий писатель.