Что такое А/Б-тестирование и как его проводить: шаблон

Иногда одна неправильная фраза или неудачно подобранный цвет кнопки может оттолкнуть клиента. Он уйдет к конкуренту, хотя мгновение назад готов был заплатить за решение своей задачи вам. Чтобы удержать потенциального покупателя, регулярно проводите A/B-тестирования — это поможет выяснить, какой из вариантов вашего продукта или сервиса эффективнее. В статье подробно рассмотрим, что такое A/B-тестирование, зачем оно нужно и как его правильно проводить на примере нашего конструктора чат-ботов.

Что такое A/B-тестирование

A/B-тестирование (или сплит-тестирование) — это метод сравнения двух версий какого-либо элемента, чтобы выяснить, какая из них работает лучше. Обычно сравнивают две версии текста, кнопки, изображения, видео, сценария — одного и того же элемента, чтобы понять, какой вариант приносит больше пользы. Например, увеличивает продажи, улучшает вовлеченность или снижает отток пользователей.

Вот — главные принципы успешного A/B-тестирования:

1. Четко определяйте цель — что именно вы хотите улучшить: повысить продажи, вовлеченность, снизить отток клиентов.
2. Меняйте только один элемент — сравните две версии одного и того же элемента, чтобы понять эффект именно от этого изменения.
3. Делайте большую выборку — результаты будут надежнее, если вы протестируете гипотезы на большой аудитории относительно числа ваших клиентов.
4. Анализируйте результаты — оценивайте данные и принимайте решение на основе цифр, а не интуиции.

Зачем нужно A/B-тестирование

Основная цель этого метода проверки — повышение эффективности вашего бизнеса. Вот основные задачи, которые оно решает:

1. Оптимизация продаж. Определяете лучшую версию текста, дизайна или сценария, чтобы увеличить количество покупок.
2. Повышение вовлеченности. Выявляете факторы, которые стимулируют пользователей чаще взаимодействовать с сервисом.
3. Снижение оттока. Ищете причины, по которым пользователи отказываются от продукта или услуги, и устраняете эти причины.
4. Экономия ресурсов. Заранее определяете лучший вариант взаимодействия, чтобы не совершить дорогостоящие ошибки.

Принцип работы A/B-тестирования

Принцип работы прост:

1. Создаете две версии элемента — например, две кнопки, два текста или два сценария бота.
2. Равномерно показываете обе версии разным группам пользователей.
3. Собираете и анализируете данные о поведении пользователей: сколько покупок, переходов, кликов, подписок было за конкретный промежуток времени.
4. На основе анализа определяете победитель — т.е. лучшую версию своих гипотез.

Примеры использования A/B-тестирования

На примере разных вариантов текста, кнопок и сценариев покажем, как работает тестирование.

Пример 1. Текст приветствия

У вас есть чат-бот, который консультирует пользователей в Телеграм. Вы хотите проверить, какой текст приветствия лучше стимулирует к дальнейшему общению. Для этого делаете два варианта сообщения:

Версия A: «Привет! Я твой помощник. Давай познакомимся?»

Версия B: «Привет! Расскажи, что тебя интересует.»

Запускаете A/B-тестирование, где половине пользователей показывается текст A, а другой половине — текст B. Через некоторое время анализируете результаты: у какого текста больше переходов на следующий шаг, выше вовлеченность и количество сообщений.

Пример 2. Цвет кнопки

Вы хотите выяснить, какой цвет кнопки побудит больше пользователей заказать услугу:

Версия A: зеленая кнопка «Заказать».

Версия B: красная кнопка «Заказать».

Запускаете тестирование, сопоставляете количество нажатий и заказов от обеих групп пользователей и делаете вывод о том, какой цвет кнопки был наиболее благоприятным.

Пример 3. Сценарий разговора

Вы хотите проверить, какой сценарий лучше стимулирует пользователей к покупке товара:

Версия A: прямой сценарий с предложением товара сразу после приветствия.

Версия B: мягкий сценарий с предварительным выяснением потребностей и последующим предложением товара.

Запускаете тестирование и определяете, какой сценарий приводит к большему числу покупок. Чтобы убедиться, что выбранный сценарий чат-бота действительно работает лучше остальных, полагайтесь не на предположения, а на А/Б тестирование.

Далее расскажем, как правильно настроить и провести такое тестирование в конструкторе, чтобы получить точные результаты.

Как настроить А/Б тестирование в чат-боте

Чтобы разделить аудиторию и показать ей разные ветки сценариев в указанном вами процентном соотношении, используйте шаг «Случайный выбор». Этот шаг помогает:

• провести A/B-тестирование разных сообщений или предложений;
• организовать розыгрыш скидок или бонусов;
• равномерно распределить пользователей между операторами или отделами;
• добавить разнообразие при повторных запусках сценария одним и тем же пользователем.

Как найти и настроить шаг

Чтобы добавить шаг «Случайный выбор»:

1. Откройте конструктор сценариев.
2. Нажмите «Добавить шаг».
3. Выберите тип шага «Случайный выбор».

После добавления шага откроется интерфейс, где можно настроить, куда будет перенаправляться пользователь. В отличие от других шагов, здесь нет текста или визуального контента — это просто точка разделения, направляющая пользователя случайным образом.

Добавьте варианты переходов

Укажите, какие шаги могут последовать после случайного выбора. Каждый вариант — это отдельный выход из блока. Вы можете добавить столько выходов, сколько нужно вашему сценарию. Например:

• Выход 1 → шаг с акционным предложением на обувь;
• Выход 2 → шаг с акционным предложением на одежду;
• Выход 3 → шаг с акционным предложением на аксессуары.

Установите вероятности (веса)

Для каждого выхода можно задать вероятность попадания пользователя в этот путь. Если вы не указали веса, то все выходы будут иметь одинаковые шансы: например, при трех вариантах — по 33%.

Логика работы следующая:

• суммируются все установленные веса;
• генерируется случайное число;
• пользователь направляется в тот выход, вероятность которого выпала по случайному числу.

Пример:

• Выход 1: вес 50 (50%);
• Выход 2: вес 30 (30%);
• Выход 3: вес 20 (20%).

Укажите дальнейшее действие

Каждый выход должен вести к следующему шагу сценария. Иначе пользователь не сможет продолжать взаимодействие. Убедитесь, что все выходы направлены на существующие шаги и эти шаги содержат нужный контент — тексты, кнопки, блоки и т.д.

Кнопка «Равными долями»

В настройках шага есть полезная кнопка «Равными долями». Нажмите ее, чтобы автоматически установить одинаковые вероятности для всех выходов.

Например, если у вас 3 выхода, каждому будет присвоено по 33%, если 4 выхода — каждому достанется по 25%.

Важно: при нажатии на кнопку «Равными долями» ранее установленные вручную веса сбросятся. Если вы хотите вернуть прежние настройки, просто задайте их заново вручную.

Инструмент удобно использовать:

• когда нужно провести A/B-тестирование несколько вариантов в равных пропорциях;
• если не хочется тратить время на ручную установку весов;
• когда только создаете шаг и еще не определились с приоритетами между вариантами.

Примеры использования шага «Случайный выбор»

Инструмент полезен для A/B-тестирования. Например, вы можете узнать, какая формулировка сообщения привлекает больше пользователей.

Чтобы ее настроить, создайте два выхода из шага «Случайный выбор»: первый выход ведет к сообщению «Интересуетесь? Хотите узнать подробности!», второй — к сообщению: «Присоединяйтесь к нам уже сегодня!»

Пользователи случайным образом получают одно из сообщений, и вы можете оценить, какой вариант вызвал больше откликов.

Также шаг можно применять для следующих целей.

Розыгрыш случайной скидки

Подойдет, когда хотите выдавать скидку случайным пользователям. Для этого создайте три выхода из шага: первый ведет к сообщению «Вы выиграли скидку 10%!», второй — к шагу со скидкой 20%, третий — со скидкой 30%.

Также можно установить вероятности, чтобы чаще выпадала меньшая скидка, а большая — реже: например, 50%/30%/20%. Случайная скидка вызывает интерес и повышает вероятность первой покупки.

Распределение заявок между менеджерами

Вы можете равномерно распределять клиентов между несколькими менеджерами.

Чтобы ее настроить, создайте два выхода из шага: один ведет к диалогу с менеджером Екатериной, второй — к диалогу с Александром. Обращения будут автоматически распределяться между менеджерами, чтобы не перегрузить одного из них и ускорить обработку запросов.

Ротация приветствий

Чтобы пользователи не видели одно и то же сообщение при повторных обращениях, добавьте три выхода. Каждый ведет к своему приветственному сообщению, например: «Доброго дня! Чем помочь?», «Рад вас видеть снова!», «Подберем что-то интересное?». Каждое обращение начинается по-разному, чтобы создать ощущение живого общения.

Тестирование коммерческих предложений

Узнайте, какое коммерческое предложение привлекает больше внимания. Для этого вновь создайте несколько выходов, где один ведет к сообщению «Бесплатный пробный период на 7 дней», второй — к варианту «Скидка 30% на первый месяц», а третий — к предложению «Купите сегодня и получите подарок».

Так вы узнаете, какое предложение лучше всего привлекает пользователей, и сможете использовать его в дальнейшей работе.

Шаблон бота для A/B-тестирования

Мы рассказали, как на основе шага «Случайный выбор» в нашем конструкторе вы можете разделить аудиторию на несколько групп и предложить каждой из них разные сценарии общения. Хотим предложить вам готовый шаблон бота для такого А/Б тестирования, чтобы вы адаптировали его под свой проект и увидели, какой подход принесет больше конверсий и, следовательно, больший доход.

Кому будет полезен шаблон:

1. Экспертам и специалистам: получите максимум выгоды от вашего чат-бота, выбрав лучшую стратегию.
2. Кураторам и репетиторам: улучшите результаты учеников и увеличите окупаемость своего труда.
3. Онлайн-школы: сократите время на эксперименты и быстро найдете оптимальный подход.

Воспользоваться шаблоном бота

А/Б тестирование: выводы

• A/B-тестирование — это метод одновременного сравнения двух версий одного элемента (текстов, кнопок, сценариев), чтобы понять, какая из них эффективнее.
• Оно помогает вам объективно определить, какой вариант лучше влияет на продажи, конверсию или другие важные показатели.
• Пользователям случайным образом показывают разные версии элемента, а затем сравнивают результаты (число покупок, заявок, подписок и т.д.).
• Чтобы провести А/Б тестирование, создание несколько версий элемента, разделите аудиторию, запустите тест и проанализируйте результаты для последующих решений.
• A/B тестирование повышает эффективность маркетинга, экономит ресурсы, помогает принимать обоснованные решения на основе реальных данных.

Зарегистрируйтесь на платформе и воспользуйтесь шаблоном, чтобы уверенно увеличивать продажи, повышать вовлеченность и улучшать впечатления пользователей.