Testy A/B — Czym są i kiedy warto je przeprowadzić?

Spis treści

• Czym są testy A/B
• Jak przygotować się do testów A/B?
• Najpopularniejsze błędy w testowaniu A/B
• Narzędzia do testów A/B
• Zwiększenie współczynnika konwersji za pomocą testów A/B

Czym są testy A/B

Testy A/B są eksperymentalną metodą stosowaną w Conversion Rate Optimization (CRO), czyli optymalizacji współczynnika konwersji w celu poprawy doświadczenia użytkowników. Pozwalają one porównać dwie wersje tego samego elementu, np. strony internetowej, aplikacji, reklamy czy wiadomości e-mail, aby określić, która z nich efektywniej przyczynia się do poprawy współczynnika konwersji. CRO dąży do maksymalizacji liczby użytkowników podejmujących pożądane działania, takie jak zwiększenie sprzedaży czy wypełnienie formularzy. W ramach testów A/B ruch użytkowników jest podzielony na dwie grupy – jedna widzi wersję A, a druga wersję B. Analizuje się wyniki, takie jak współczynnik konwersji, liczba kliknięć czy czas spędzony na stronie, aby ocenić, która wersja skuteczniej realizuje założone cele, stanowiąc efektywny sposób na optymalizację wyników w procesie CRO.

Jak przygotować się do testów A/B?

Aby testy A/B przyniosły wartościowe i wiarygodne wyniki, ważne jest odpowiednie przygotowanie. Obejmuje to nie tylko wybór elementu do testowania, ale także szczegółowe zaplanowanie eksperymentu, od postawienia hipotezy po weryfikację danych. Poniżej znajdziesz kroki, które pomogą Ci przygotować się do testów A/B:

1. Określenie obszarów wymagających zmiany i wpływających na skuteczność strony

Pierwszym krokiem w przygotowaniu testu A/B jest zidentyfikowanie elementów na stronie, które mogą wymagać optymalizacji. Mogą to być przyciski CTA (Call to Action), nagłówki, układ formularzy, kolory, zdjęcia lub inne interaktywne elementy. Zastanów się, które obszary strony mogą wpływać na konwersje, np. klikalność przycisków czy czas spędzony na stronie.

2. Przygotowanie wersji B (alternatywnej)

Po zidentyfikowaniu elementu, który chcesz przetestować, czas stworzyć jego alternatywną wersję. Wersja B może różnić się od A tylko jednym elementem, np. treścią przycisku, jego kolorem lub lokalizacją na stronie. Ważne, aby zmieniać tylko jedną zmienną w każdej wersji, aby móc dokładnie ocenić, co miało wpływ na wynik.

3. Stworzenie scenariusza testu

Testy A/B wymagają jasnego planu. Przygotuj scenariusz, który obejmuje kilka kluczowych kroków:

• Co będzie zmieniane? Określ, który element podlega modyfikacji i jakie są różnice między wersją A, a wersją B.
• Hipoteza: Zdefiniuj, jak zmiana wpłynie na zachowanie użytkowników. Na przykład: „Zmiana koloru przycisku na bardziej widoczny zwiększy liczbę kliknięć o 10%”.
• Metryki: Zestaw kluczowe wskaźniki sukcesu, które pozwolą Ci ocenić efektywność obu wersji. Mogą to być współczynniki konwersji, liczba kliknięć, czas spędzony na stronie, liczba przesłanych formularzy itp.
• Zdarzenia niestandardowe: Jeśli testujesz bardziej złożone interakcje, jak kliknięcia w elementy dynamiczne, zdefiniuj zdarzenia niestandardowe, które chcesz monitorować. Mogą to być np. kliknięcia w rozwijane menu, scrollowanie strony, przeglądanie galerii produktów.

4. Szacowanie ruchu na stronie i czas trwania testu

Aby testy A/B dostarczyły wiarygodnych wyników, kluczowe jest przeprowadzenie testu na odpowiednio dużej próbie użytkowników, co zapewni statystyczną istotność wyników. Statystyczna istotność pozwala ocenić, czy różnice między wersją A i wersją B są wynikiem faktycznej zmiany, a nie przypadkowych wahań. Oto kroki, które pomogą obliczyć odpowiednią próbę:

Jak obliczyć próbę do testów A/B?

• Określ współczynnik konwersji dla obecnej wersji strony (wersja A): Najpierw musisz znać aktualny współczynnik konwersji, czyli odsetek użytkowników, którzy dokonują pożądanej akcji (np. kliknięcia w przycisk, wypełnienia formularza). Ten wskaźnik będzie punktem odniesienia dla oceny wersji B.
• Zdefiniuj minimalną, oczekiwaną różnicę w wynikach (MDE - Minimal Detectable Effect): Zastanów się, jaką minimalną poprawę w wynikach uważasz za wartą uwagi. Na przykład, czy chcesz, aby wersja B poprawiła współczynnik konwersji o 5%, 10% czy więcej? MDE to różnica w wynikach, którą chcesz wykryć. Im mniejszy MDE, tym większa próba będzie potrzebna, aby uzyskać istotność statystyczną.
• Ustal poziom istotności (α) i moc testu (1-β):
• Poziom istotności (α) to prawdopodobieństwo uzyskania wyniku różnicy, który w rzeczywistości nie istnieje (tzw. błąd I rodzaju). Typowo ustawia się go na poziomie 5% (0.05), co oznacza 95% pewność, że wykryta różnica nie jest przypadkowa.
• Moc testu (1-β) to prawdopodobieństwo wykrycia rzeczywistej różnicy między wersjami A i B. Zazwyczaj moc testu ustawia się na 80% (0.8), co oznacza 80% pewność, że test wykryje prawdziwą różnicę.
• Skorzystaj z kalkulatora, aby obliczyć wielkość próby: W sieci znajdziesz wiele kalkulatorów online do obliczania wielkości próby dla testów A/B. Aby z nich skorzystać, potrzebne będą dane o:
• Aktualnym współczynniku konwersji (dla wersji A),
• Minimalnej wykrywalnej różnicy (MDE),
• Poziomie istotności (α),
• Mocy testu (1-β).

5. Ruch na stronie a czas trwania testu

Po obliczeniu liczby użytkowników potrzebnych do testu należy oszacować, ile czasu zajmie osiągnięcie tej próby na podstawie ruchu na stronie. Na przykład, jeśli Twoja strona ma średnio 1 000 odwiedzających dziennie, a kalkulator wskazuje, że potrzebujesz 10 000 użytkowników na każdą wersję (A i B), test powinien trwać co najmniej 20 dni. Pamiętaj jednak, aby test trwał wystarczająco długo, aby uwzględniał różne dni tygodnia i naturalne wahania ruchu.

6. Wdrożenie wersji alternatywnej

Kiedy wszystko jest gotowe, czas wdrożyć wersję alternatywną na Twojej stronie. Upewnij się, że system do testowania A/B działa poprawnie i że ruch jest odpowiednio dzielony pomiędzy obie wersje.

7. Pomiar zdarzeń w narzędziach analitycznych

Istotnym krokiem, jest dokładne skonfigurowanie analityki. Zainstaluj i skonfiguruj narzędzia takie jak Google Analytics, Microsoft Clarity czy Hotjar lub inne rozwiązania służące do monitorowania zdarzeń na stronie. Upewnij się, że wszystkie niestandardowe zdarzenia są poprawnie śledzone, abyś mógł później przeanalizować, jak obie wersje wpłynęły na zachowanie użytkowników. Monitoruj istotne dla eksperymentu interakcje takie jak kliknięcia w przyciski czy wypełnianie formularzy.

Pomiar przewijania strony w ramach testów A/B w narzędziu Clarity. Źródło: clarity.microsoft.com

Najpopularniejsze błędy w testowaniu A/B

Podczas przeprowadzania testów A/B łatwo o popełnienie błędów, które mogą zafałszować wyniki i prowadzić do błędnych wniosków. Oto najczęściej spotykane błędy, które warto unikać, aby testy były rzetelne i skuteczne:

1. Testowanie zbyt wielu elementów naraz

Jednym z najczęstszych błędów jest próba testowania wielu elementów jednocześnie. Przykładowo, zmiana koloru przycisku, tekstu wezwania do działania (CTA) i układu formularza w tym samym teście sprawia, że trudno ustalić, która zmiana faktycznie miała wpływ na wyniki.

Dlaczego to problem? Zmieniając kilka elementów jednocześnie, nie masz pewności, który z nich przyczynił się do poprawy (lub pogorszenia) wyników. Testy A/B mają na celu mierzenie wpływu jednej zmiennej, więc wprowadzanie zbyt wielu modyfikacji zaburza możliwość precyzyjnej analizy.

Jak tego unikać? Przeprowadzaj testy pojedynczo dla każdego elementu. Jeśli chcesz zmienić więcej niż jeden element na stronie, rozważ przeprowadzenie kilku osobnych testów lub skorzystanie z bardziej zaawansowanych metod, takich jak testy wielowymiarowe (multivariate testing), w których możesz przetestować wiele zmian jednocześnie.

2. Źle wdrożona analityka

Kolejnym częstym błędem jest nieprawidłowe wdrożenie narzędzi analitycznych, co może prowadzić do błędnych danych. Jeśli system analityczny nie rejestruje wszystkich zdarzeń poprawnie (np. kliknięć, konwersji czy czasu spędzonego na stronie), uzyskane wyniki będą niekompletne lub fałszywe.

Dlaczego to problem? Niekompletne dane mogą prowadzić do złych decyzji biznesowych. Na przykład, możesz uznać, że wersja B jest lepsza, ponieważ raporty pokazują więcej kliknięć, podczas gdy w rzeczywistości narzędzie nie śledziło wszystkich użytkowników wersji A. Błędy w konfiguracji mogą obejmować brak śledzenia odpowiednich zdarzeń, niewłaściwe przypisanie ruchu, a nawet błędy techniczne w kodzie wdrożeniowym.

Jak tego unikać? Zanim rozpoczniesz test, dokładnie sprawdź, czy wszystkie niezbędne zdarzenia są poprawnie śledzone. Testuj narzędzia analityczne na małej próbie użytkowników, aby upewnić się, że dane są kompletne. Możesz również korzystać z kilku narzędzi analitycznych, aby porównać wyniki i zidentyfikować ewentualne rozbieżności.

Przeczytaj także: Co powinien zawierać audyt UX strony i jak wykonać prostą analizę UX

3. Brak uzyskania istotności statystycznej

Wielu marketerów i analityków popełnia błąd polegający na zakończeniu testu przed uzyskaniem statystycznej istotności wyników. Zbyt krótki czas trwania testu lub zbyt mała próba może prowadzić do pochopnych wniosków. W efekcie możesz wdrożyć zmianę, która wydaje się skuteczna, ale w rzeczywistości wyniki są przypadkowe.

Dlaczego to problem? Brak statystycznej istotności oznacza, że wyniki testu mogą nie być wiarygodne. Decyzje podjęte na podstawie niewystarczających danych mogą wprowadzić w błąd i prowadzić do strat, zamiast poprawić wydajność strony. Statystyczna istotność pozwala z większą pewnością ocenić, czy obserwowane różnice w wynikach są rzeczywiste, a nie wynikiem przypadkowych wahań.

Jak tego unikać? Zawsze ustalaj wcześniej, jaką wielkość próby potrzebujesz, aby uzyskać statystyczną istotność. Skorzystaj z kalkulatorów wielkości próby, aby oszacować, jak długo powinien trwać test i ile danych musisz zebrać. Upewnij się, że test trwa odpowiednio długo, aby uwzględnić różnice w ruchu, np. w poszczególnych dniach tygodnia. Przed zakończeniem testu upewnij się, że poziom istotności statystycznej (zwykle 95%) został osiągnięty.

Narzędzia do testów A/B

Nie zawsze konieczne jest ręczne konfigurowanie testów, znajomość narzędzi analitycznych czy samodzielne obliczanie wielkości próby. Na szczęście, istnieje wiele narzędzi do testów A/B, które automatyzują większość tego procesu, pozwalając skupić się na optymalizacji wyników. Oto jak te narzędzia mogą pomóc:

Automatyczne generowanie wariantów

Wiele narzędzi do testów A/B, takich jak Optimizely czy VWO (Visual Website Optimizer), umożliwia łatwe tworzenie różnych wersji elementów na stronie bez potrzeby zaawansowanej znajomości kodu. Dzięki prostym interfejsom „przeciągnij i upuść” można szybko edytować treści, przyciski czy obrazy na stronie, tworząc warianty do testów. To znacząco skraca czas potrzebny na wdrożenie testu.

Panel VWO

Gotowe integracje z narzędziami analitycznymi

Większość narzędzi do testów A/B integruje się bezpośrednio z narzędziami analitycznymi, takimi jak Google Analytics, Mixpanel, czy Adobe Analytics. Dzięki temu nie musisz ręcznie wdrażać skomplikowanej konfiguracji śledzenia zdarzeń. Narzędzia te automatycznie monitorują metryki, takie jak współczynnik konwersji, kliknięcia, czas na stronie i wiele innych, dostarczając kompleksowy raport po zakończeniu testu.

Narzędzia te pozwalają zautomatyzować proces testów A/B i uprościć optymalizację, dzięki czemu można skupić się na tworzeniu skutecznych wariantów, bez zagłębiania się w techniczne szczegóły. Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od Twoich potrzeb, budżetu oraz specyfiki strony, ale większość dostępnych rozwiązań potrafi zautomatyzować lwią część kroków związanych z testowaniem.

Niech wygrają lepsze wyniki

Zwiększenie współczynnika konwersji za pomocą testów A/B

Testy A/B to niezwykle efektywna metoda zwiększania skuteczności Twojej strony, uwzględniająca preferencje użytkowników i pozwalająca podejmować decyzje oparte na danych, a nie intuicji. Dzięki nim możesz sprawdzić, które elementy najlepiej poprawiają współczynnik konwersji, co ostatecznie prowadzi do wzrostu sprzedaży. Ważne jest, aby zakończyć test dopiero wtedy, gdy masz pewność, że wyniki są statystycznie istotne. Jeśli chcesz w pełni wykorzystać potencjał testów A/B i zwiększyć efektywność swojej strony, zgłoś się do Agencji KS. Nasz zespół ekspertów pomoże Ci przeprowadzić testy, zanalizować wyniki i wprowadzić skuteczne zmiany, które przyczynią się do wzrostu Twojej konwersji. Skontaktuj się z nami już dziś, aby dowiedzieć się więcej!