Ce este testarea A/B: cum se face + exemple (2026)

Învață de la experți de la Google, HubSpot și Shopify despre testarea A/B, ratele de conversie, ierarhizarea ideilor, analiza testelor și arhivare.

Fie că ai experiență sau abia începi în domeniul antreprenoriatului, probabil că ai văzut nenumărate articole și resurse despre testarea A/B. Poate că deja testezi diferite subiecte pentru e-mailuri sau diferite postări de pe rețelele de socializare.

Deși s-a scris mult despre testarea A/B în domeniul marketingului, mulți antreprenori se împiedică în practică. Rezultatul? Decizii de afaceri importante, bazate pe rezultate inexacte, dintr-un test incorect.

Testarea A/B este adesea prea simplificată, mai ales în cazul articolelor adresate proprietarilor de magazine. În continuare, vei afla tot ce trebuie să știi pentru a realiza diferite tipuri de testări A/B pentru comerț electronic, explicat cât mai simplu (dar util) cu putință. Testarea A/B poate schimba radical situația atunci când vine vorba de alegerea modului potrivit de prezentare a unui produs, creșterea ratelor de conversii și multe alte aspecte.

Ce este testarea A/B?

Testarea A/B, numită și testare comparativă sau „split testing”, este procesul de comparare a două versiuni ale aceluiași element (pagină web, e-mail sau alt activ digital) pentru a determina care dintre acestea are rezultate mai bune, pe baza comportamentului utilizatorilor.

Acesta este un instrument util pentru îmbunătățirea randamentului unei campanii de marketing și pentru a înțelege mai bine ce rezonează cu piața-țintă. Testarea A/B îți permite să răspunzi la întrebări importante de afaceri, te ajută să generezi mai multe venituri din accesările pe care le obții și stabilește bazele unei strategii de marketing.

Cum funcționează testarea A/B

Definește obiectivul. Stabilește obiectivele testării A/B, cum ar fi creșterea conversiilor, a clickurilor sau a vânzărilor.
Alege elementul de testat. Poți testa titluri, imagini, subiecte pentru e-mailuri, apeluri la acțiune (CTA), prețuri, structuri de organizare a paginilor etc.
Creează variantele. Creează două versiuni ale elementului: versiunea A (care este versiunea originală a elementului), sau „varianta de control”, și versiunea B (noua versiune cu modificările pe care vrei să le testezi), cunoscută ca „variantă de test”. În activitatea de promovare, vei afișa versiunea A către jumătate dintre vizitatori, iar cealaltă jumătate va vedea versiunea B.
Efectuează testul. Prezintă aceeași versiune ambelor grupuri, într-o perioadă de timp predeterminată. De exemplu, dacă testezi butonul CTA de pe pagina principală a unui site de comerț electronic, ai putea efectua testul timp de două săptămâni pentru a obține rezultate semnificative din punct de vedere statistic.
Colectează datele. Monitorizează și măsoară conversiile, clickurile, interacțiunile și vânzările pentru ambele versiuni.
Analizează rezultatele. Compară performanța versiunii A cu cea a versiunii B pentru a determina care dintre ele îndeplinește cel mai eficient obiectivul tău. De exemplu, versiunea cu cea mai mare rată de conversie câștigă.
Declară câștigătoarea. Dacă versiunea B are cea mai mare rată de conversie, declar-o câștigătoare și afișeaz-o tuturor vizitatorilor. Aceasta devine noua variantă de control și trebuie să proiectezi o altă variantă de test pentru iterațiile viitoare.

💡Considerație: Rata de conversie a unei testări A/B poate fi adesea un indicator imperfect al succesului.

De exemplu, dacă prețul unui articol este 50 de dolari pe o pagină și este gratuit pe cealaltă, asta nu va oferi nicio perspectivă cu adevărat valoroasă. Ca orice strategie pe care o folosești pentru afacerea ta, aceasta trebuie să fie strategică.

De aceea, ar trebui să urmărești valoarea unei conversii până la încheierea propriu-zisă a vânzării.

Când ar trebui să faci testări A/B

Dacă ai un site sau o aplicație mobilă cu puține accesări, testarea A/B nu este cea mai bună variantă de optimizare pentru tine. Probabil vei obține o rentabilitate a investiției (ROI) mai mare prin testarea directă de către utilizatori sau din discuțiile cu clienții tăi, de exemplu. În ciuda convingerii generale, îmbunătățirea ratelor de conversie nu începe și nici nu se termină doar cu faza de testare.

De ce durează testele între două și patru săptămâni? Nu uita că ar trebui să efectuezi teste timp de cel puțin două cicluri complete de afaceri. De obicei, asta înseamnă între două și patru săptămâni. Acum, poate că te gândești: „Nicio problemă, voi efectua testul mai mult de patru săptămâni pentru a atinge dimensiunea necesară a eșantionului.” Dar nici asta nu va funcționa.

Cu cât un test durează mai mult, cu atât este mai susceptibil la amenințări externe de validitate și la poluarea eșantionului. De exemplu, unii vizitatorii și-ar putea șterge cookie-urile și ar putea fi considerați utilizatori noi în testarea A/B. Sau cineva ar putea trece de pe telefonul mobil pe laptop și ar putea vedea o altă variantă.

În esență, un test care durează prea mult poate distorsiona rezultatele la fel de mult ca și un test prea scurt.

Testul este potrivit pentru magazinele care pot atinge dimensiunea necesară a eșantionului în două până la patru săptămâni. Magazinele care nu pot face acest lucru ar trebui să ia în considerare alte forme de optimizare, până când accesările site-ului sunt mai numeroase.

Configurează procesul de testare A/B

Ierarhizează ideile de testare A/B

O listă uriașă de idei de testare A/B pare a fi un lucru promițător, dar nu te ajută să alegi ce să testezi. De unde începi? Aici intervine ierarhizarea.

Există câteva structuri cunoscute de ierarhizare a ideilor de testare A/B pe care le poți folosi:

ICE. ICE înseamnă impact, certitudine și ușurință. Fiecare dintre acești factori primește o notă de la 1 la 10. De exemplu, dacă ai putea efectua testul în mod independent, fără ajutorul unui programator sau designer, ai putea acorda un 8 pentru ușurință. Folosește-ți judecata. Dacă există mai mult de o persoană care efectuează teste, clasificările pot deveni prea subiective. Este recomandat să ai un set de ghiduri pentru a te asigura că evaluările sunt obiective.
PIE. PIE înseamnă potențial, importanță și ușurință. Din nou, fiecare factor primește o notă de la 1 la 10. De exemplu, dacă testul va ajunge la 90% dintre utilizatorii care accesează platforma ta, ai putea nota importanța cu un 8. PIE este la fel de subiectiv ca și ICE, așa că ghidurile pot fi utile și în acest caz.
PXL. PXL este structura de ierarhizare a platformei educaționale CXL. Este puțin mai diferită și mai personalizabilă, forțând decizii mai obiective. În loc de trei factori, vei răspunde la întrebări de tip „Da/Nu” și la o întrebare despre ușurința implementării. De exemplu, ai putea răspunde la întrebarea: „Testul este conceput să crească motivația utilizatorilor?” Dacă da, criteriul primește un 1. Dacă nu, primește un 0. Poți afla mai multe despre această metodă și poți descărca foaia de calcul.

După ce ți-ai făcut o idee de la care să începi, ar fi bine să îți categorizezi ideile. De exemplu, în timpul unei cercetări asupra conversiilor, ai putea folosi trei categorii: implementează, investighează și testează.

Implementează. Treci direct la treabă. Elementul respectiv este defectuos sau soluția este evidentă.
Investighează. Necesită gândire suplimentară pentru a defini problema sau a găsi soluția potrivită.
Testează. Ideea ta este bună și bazată pe date concrete. Pune-o la încercare!

Aplicând aceste metode de organizare și ierarhizare, ești gata să începi testarea A/B.

Dezvoltă o ipoteză

Înainte să testezi orice, trebuie să ai o ipoteză. De exemplu: „Dacă reduc taxele de transport, ratele de conversie vor crește.”

Nu-ți face griji, formarea unei ipoteze în această situație nu este la fel de complicată pe cât poate părea. Practic, trebuie să testezi o ipoteză, nu o idee. O ipoteză este măsurabilă, aspiră să rezolve o problemă specifică și se concentrează pe obținerea unor informații, nu pe victorii.

Ori de câte ori dezvolți o ipoteză, poți să folosești o formulare împrumutată din ghidul pentru ipoteze al lui Craig Sullivan:

Pentru că vezi [statistici/feedback din cercetare]
Te aștepți că [schimbarea pe care o testezi] va cauza [impactul pe care îl anticipezi], și
Vei măsura asta folosind [indici]

Ușor, nu? Tot ce trebuie să faci este să completezi spațiile libere și ideea ta de testare A/B s-a transformat într-o ipoteză.

Alege un instrument de testare A/B

Acum poți începe să alegi un instrument de testare A/B sau serviciu de testare comparativă. Cel mai probabil, te vei gândi la Google Optimize, Optimizely și VWO prima dată. Toate acestea reprezintă opțiuni bune și sigure.

Iată mai multe informații despre aceste instrumente cunoscute de testare A/B:

Google Optimize. Gratuit, cu excepția unor limitări referitoare la variabile multiple, care nu ar trebui să te afecteze dacă abia începi. Este compatibil cu Google Analytics, ceea ce reprezintă un avantaj.
Optimizely. Este ușor să efectuezi teste simple, chiar și fără abilități tehnice. Stats Engine facilitează analiza rezultatelor. De obicei, Optimizely este cea mai scumpă opțiune dintre cele trei.
VWO. VWO are SmartStats pentru a ușura interpretarea datelor. În plus, are un instrument de editare vizuală foarte bun pentru începători, unde vezi modificările pe măsură ce le faci. Fiecare abonament VWO vine la pachet cu hărți de căldură (heat maps), sondaje pe site, analize a formularelor etc.

Există și instrumente de testare A/B în Shopify App Store care ți-ar putea fi utile.

Odată ce ai selectat un instrument de testare A/B sau software de testare comparativă, completează formularul și urmează instrucțiunile furnizate. Procesul variază de la instrument la instrument. De obicei ți se va cere să instalezi un fragment de cod pe site-ul tău și să-ți stabilești obiectivele.

Decide cum să analizezi rezultatele

Dacă dezvolți ipoteza în mod corect, chiar și una invalidată prezintă avantaje, pentru că vei obține informații pe care le poți folosi pentru teste viitoare sau în alte departamente ale afacerii tale. Atunci când analizezi rezultatele testului, trebuie să te concentrezi pe informații, nu pe validarea ipotezei. Întotdeauna vei avea ceva de învățat și ceva de analizat. Nu respinge ipotezele pierzătoare!

Cel mai important lucru de notat aici este nevoia de segmentare. Un test ar putea invalida ipoteza, dar șansele sunt că a avut un randament bun în cel puțin un segment de piață.

Iată câteva exemple de segmente de piață:

Vizitatori noi
Vizitatori care se întorc
Vizitatori iOS
Vizitatori Android
Vizitatori Chrome
Vizitatori Safari
Vizitatori desktop
Vizitatori tabletă
Vizitatori din căutare naturală
Vizitatori plătiți
Vizitatori de pe rețelele de socializare
Cumpărători autentificați

Ai prins ideea, nu?

Cel mai probabil, ipoteza a fost validată doar de anumite segmente. Asta îți spune ceva.

Interpretarea rezultatelor înseamnă mult mai mult decât rezultatul testului. Segmentează datele pentru a obține informații mai puțin evidente.

Software-ul de testare A/B nu va face această interpretare în locul tău, așa că aceasta este o abilitate importantă pe care ar trebui să o dezvolți în timp.

Arhivează rezultatele testelor

Să spunem că începi să efectuezi primul test mâine. Peste doi ani, îți vei aminti detaliile acelui test? Probabil că nu.

De aceea, arhivarea rezultatelor este importantă. Fără o arhivă bine întreținută, toate acele informații se vor pierde. În plus, riști să testezi același lucru de două ori dacă nu arhivezi rezultatele.

Nu există o modalitate „corectă” de a face asta. Ai putea folosi un instrument precum Effective Experiments sau ai putea folosi o foaie de calcul simplă. Depinde de tine, mai ales dacă abia începi.

Indiferent ce instrument alegi să folosești, asigură-te că ții evidența următoarelor lucruri:

Ipoteza testată
Capturi de ecran ale variantei de control și a variantei de test
Dacă ipoteza a fost validată sau nu
Informațiile obținute prin interpretarea rezultatelor

Pe măsură ce crești, îți vei mulțumi pentru că ai arhivat aceste informații. Acest obicei nu îți va fi de folos doar ție, ci îi va ajuta totodată pe noii angajați, pe consilierii tăi și alte părțile implicate în afacere.

Exemple de testare A/B

Analiză tehnică

Magazinul tău se încarcă în mod corect și rapid pe fiecare browser? Pe fiecare dispozitiv? Poate că tu ai un telefon nou, dar altcineva încă folosește un telefon cu clapetă din 2005. Dacă site-ul tău nu funcționează corect și rapid, cu siguranță nu își atinge potențialul de conversii.

Sondaje pe site

Acestea apar în timp ce vizitatorii navighează prin magazinului tău online. De exemplu, un sondaj pe site ar putea întreba vizitatorii care stau pe aceeași pagină de ceva vreme dacă există ceva care îi împiedică să facă o achiziție astăzi. Dacă da, ce anume? Poți folosi aceste date calitative pentru a îmbunătăți textul, și implicit rata de conversie.

Interviuri cu clienții

Nimic nu poate înlocui o discuție directă la telefon cu cei care cumpără de la tine. De ce au ales magazinul tău în locul altora care vând aceleași lucruri? Ce problemă încercau să rezolve atunci când au ajuns pe site-ul tău? Există o mulțime de întrebări pe care le-ai putea pune pentru a înțelege cu adevărat cine sunt clienții tăi și care este motivul real pentru care aleg să cumpere de la tine.

Sondaje pentru clienți

Sondajele pentru clienți se trimit persoanelor care au făcut deja o achiziție (spre deosebire de vizitatori). Când redactezi un sondaj pentru clienți, trebuie să te concentrezi pe: definirea clienților tăi, definirea problemelor lor, definirea ezitărilor pe care le-au avut înainte de achiziție și identificarea cuvintelor și frazelor pe care le folosesc pentru a descrie magazinul tău.

Analiza statisticilor

Instrumentele tale de analiză urmăresc și raportează datele în mod corect? Poate părea prostesc, dar multe instrumente de analiză sunt configurate incorect. Analiza statisticilor te ajută să înțelegi comportamentul vizitatorilor tăi. De pildă, te-ai putea concentra pe traseul parcurs de clienți: unde sunt cele mai mari pierderi de vizitatori? Cu alte cuvinte, în ce punct renunță cei mai mulți oameni și părăsesc acest traseu? Acela este un loc bun pentru a începe testarea.

Testarea de către utilizatori

Aici urmărești oameni reali care participă contra cost la un experiment controlat și încearcă să efectueze diverse sarcini pe site-ul tău. De exemplu, le-ai putea cere să găsească un joc video între 40 și 60 de dolari și să îl adauge în coș. În timp ce efectuează aceste sarcini, ei își narează gândurile și acțiunile cu voce tare.

Reluări de sesiune

Reluările de sesiune sunt similare cu testarea de către utilizatori, dar acum ai de-a face cu oameni reali, cu bani reali, și cu o intenție reală de a cumpăra. Vei urmări felul în care utilizatorii navighează pe site-ul tău. Ce le e greu să găsească? La care pas devin frustrați? Unde apar confuzii?

Există și alte tipuri de cercetare, însă începe prin a alege cea mai potrivită metodă de testare A/B pentru tine. Dacă vei parcurge măcar câteva dintre acestea, vei obține o listă lungă de idei, bazate pe date concrete, care merită puse la încercare.

Procesul de testare A/B al profesioniștilor

Acum că ai trecut prin ghidul standard de testare A/B, descoperă procesele exacte ale profesioniștilor.

Krista Seiden, de la KS Digital

Procesul meu pas cu pas pentru testarea A/B a site-urilor web și a aplicațiilor începe cu analiza. În opinia mea, aceasta este nucleul oricărui program bun de testare. În etapa de analiză, obiectivul este să examinezi datele statistice, datele de sondaj sau UX (experiența utilizatorului), sau orice alte surse de informații referitoare la clienți la care ai acces, pentru a înțelege unde există oportunități de optimizare.

După ce ai întocmit o listă bogată cu idei în urma etapei de analiză, poți trece la dezvoltarea unor ipoteze legate de motivele care stau la baza lipsurilor și cum ai putea optimiza aceste aspecte.

Apoi, este timpul să construiești și să efectuezi testele, pentru o perioadă rezonabilă (implicit două săptămâni, pentru a te asigura că ții cont de schimbările săptămânale și de anomalii), iar când ai suficiente date, analizează rezultatele pentru a determina versiunea câștigătoare.

Este important să petreci mai mult timp în această etapă să analizezi și versiunile necâștigătoare: ce poți învăța din acesta?

În final, și s-ar putea să ajungi la această etapă doar după ce ai petrecut ceva timp stabilind bazele unui program de optimizare, este timpul să te ocupi de personalizare. Aceasta nu necesită neapărat un set de instrumente avansate, ci poate fi informată de datele pe care le ai deja despre utilizatori.

Personalizarea marketingului poate fi ușoară (să direcționezi conținutul potrivit către persoanele potrivite) sau complexă (să direcționezi conținutul pe baza acțiunilor individuale ale fiecărui utilizator). Nu sări direct la partea de personalizare. Asigură-te că petreci suficient timp pentru a stabili elementele de bază mai întâi.

Alex Birkett, de la Omniscient Digital

În general, încerc să urmez acest proces:

Colectez date și mă asigur că sistemele de analiză sunt configurate corect.
Analizez datele și caut informații utile.
Transform informațiile în ipoteze.
Ierarhizez ideile pe baza impactului și a ușurinței de implementare, și încerc să eficientizez alocarea resurselor (mai ales cele tehnice).
Efectuez un test (urmând cele mai bune practici pe care le cunosc și de care sunt capabil).
Analizez rezultatele și aleg să implementez sau nu schimbările, conform rezultatelor.
Iterez pe baza descoperirilor și o iau de la capăt.

Mai simplu spus: cercetez, testez, analizez, repet.

Deși acest proces poate devia sau poate suferi schimbări în funcție de context (Testez o funcționalitate critică? Un buton dintr-o postare de blog? Care este profilul de risc și echilibrul dintre inovație și atenuarea riscului?), este aplicabil oricărui tip sau mărime de întreprindere.

Acest proces este agil și colectează suficiente date, atât feedback calitativ de la clienți cât și statistici cantitative, care mă ajută să vin cu idei mai bune și să le ierarhizez mai bine, astfel încât să pot direcționa utilizatorii către magazinul online.

Ton Wesseling, de la Online Dialogue

Prima întrebare la care răspundem întotdeauna când vrem să optimizăm traseul utilizatorului este: Unde se potrivește acest produs sau serviciu conform modelului ROAR pe care l-am creat la Online Dialogue? Te afli în faza de risc, unde poți face multă cercetare, dar nu poți confirma rezultatele prin testare A/B (sub 1.000 de conversii pe lună), sau ești în faza de optimizare? Sau chiar într-un stadiu mai avansat?

Faza de risc: Multă cercetare, care se va traduce în orice, de la o schimbare a modelului de afaceri, până la un design complet nou și o altă valoare percepută de client.
Faza de optimizare: Experimente mari, care vor optimiza valoarea percepută de client și modelul de afaceri, precum și experimente mici pentru a valida ipotezele de comportament ale utilizatorilor, care stau la baza unor schimbări majore de design.
Automatizare: Încă ai destui vizitatori pentru teste, ceea ce înseamnă că nu ai nevoie de tot potențialul tău de verificare doar pentru a confirma traseul utilizatorului. Ceea ce rămâne ar trebui folosit pentru a exploata și pentru a avansa mai rapid (fără a te concentra pe informații utile pe termen lung). Acest lucru poate fi automatizat folosind algoritmi care aleg singuri varianta câștigătoare.
Regândire: Te oprești din a adăuga multă cercetare, cu excepția cazului în care decizi să schimbi radical direcția către ceva nou.

Așa că testarea A/B pentru site-uri web sau aplicații este dificilă doar în faza de optimizare a ROAR și dincolo (până la regândire).

Noi efectuăm testări conform modelului FACT & ACT.

Cercetarea pe care o efectuăm se bazează pe modelul nostru 5V:

Adunăm informații pentru a formula o ipoteză principală, bazată pe cercetare. Aceasta va duce la ipoteze secundare care vor fi ierarhizate pe baza datelor colectate din testarea A/B pe desktop sau dispozitive mobile. Cu cât șansa ca ipoteza să fie adevărată este mai mare, cu atât ideea va fi clasificată mai sus.

Odată ce aflăm dacă ipoteza noastră este adevărată sau falsă, putem începe să combinăm informațiile și să facem pași mai mari prin reproiectarea unor segmente din traseul clientului. Totuși, la un moment dat, toate schimbările reușite te vor duce la un prag maxim local. Atunci va trebui să faci un pas mai mare pentru a putea atinge un potențial maxim general.

Desigur, informațiile utile vor fi împărtășite către toate departamentele, ceea ce duce la alte optimizări și inovații bazate pe ipotezele validate.

Faci marketing pentru un public internațional? Învață cum să ușurezi acest proces folosind pseudo-localizarea.

Julia Starostenko, de la Pinterest

Scopul unui test este să valideze faptul că anumite schimbări la o pagină web existentă vor avea un impact pozitiv asupra afacerii.

Înainte de a începe, este important să determini dacă efectuarea unui test este într-adevăr necesară. Gândește-te la următorul scenariu: există un buton cu o rată de click extrem de scăzută. Ar fi aproape imposibil să scazi randamentul acestui buton. Validarea eficacității unei schimbări propuse la buton (adică efectuarea unui test) nu este, prin urmare, necesară.

În mod similar, dacă schimbarea propusă la buton este mică, probabil nu merită să-ți petreci timpul configurând, efectuând și interpretând un test. În acest caz, schimbările ar trebui implementate pentru toată lumea și ar trebui monitorizat în continuare randamentul butonului.

Dacă efectuarea unui test se dovedește a fi într-adevăr benefică, următorul pas este să definești indicatorii care ar trebui îmbunătățiți (de exemplu, creșterea ratei de conversie a unui buton). Apoi, trebuie să te asiguri că datele vor fi colectate în mod adecvat.

Odată ce acest pas este complet, publicul este împărțit aleatoriu, testarea comparativă se realizează asupra celor două grupuri: un grup care vede versiunea existentă a butonului, iar celălalt grup primește noua versiune. Rata de conversie aferentă fiecărui grup este monitorizată, iar odată ce se atinge pragul de semnificație statistică, se analizează rezultatele testului.

Peep Laja, de la CXL

Testarea A/B face parte dintr-un grup vast de modalități de optimizare a conversiilor. În opinia mea, aceasta ține în măsură de 80% de cercetare și doar 20% de testare. Analiza ratelor de conversie te va ajuta să determini ce să testezi.

Procesul meu arată de obicei astfel (un rezumat simplificat):

Efectuez o cercetare referitoare la conversii folosind o structură precum ResearchXL pentru a identifica problemele de pe site.
Aleg o problemă cu prioritate înaltă (una care afectează o mare parte din utilizatori și este o problemă severă), și încerc să găsesc cât mai multe soluții la această problemă. Folosesc informațiile obținute din cercetarea efectuată. Apoi, determin pe ce tip de dispozitiv vreau să efectuez testul (trebuie să efectuezi testarea A/B pentru dispozitive mobile separat de cele desktop).
Determin câte variante pot testa (în funcție de accesări/tranzacții) și apoi aleg cele mai bune idei (una-două) pe care să le testez în contrast cu varianta de control.
Schițez modificările propuse (scru textele noi, stabilesc schimbările de aspect și așa mai departe). În funcție de cât de mari sunt aceste transformări, apelez la un expert care să schițeze elemente noi.
Programatorul front-end implementează schimbările în instrumentul de testare. Configurez aplicațiile necesare (Google Analytics) și stabilesc obiective adecvate.
Efectuez teste de calitate asupra testării A/B (testările eronate sunt pe departe cel mai mare dăunător) pentru a mă asigura că funcționează cu fiecare combinație browser/dispozitiv.
Lansez testul!
Odată ce testul a luat sfârșit, efectuez o analiză post-test.
În funcție de rezultat, fie implementez versiunea câștigătoare, fie iterez asupra soluției, fie încep să testez altceva.

Greșeli des întâlnite în testarea A/B

Testarea prea multor variabile simultan

Atunci când compari două variabile deodată, s-ar putea să nu poți determina care schimbare a cauzat efectul.

Să spunem că vrei să optimizezi pagina principală. În loc să testezi doar un titlu, testezi:

Textul apelului la acțiune (CTA)
Culoarea butonului CTA
Imaginile din antet
Titlurile

Ratele de conversie cresc, dar nu poți identifica schimbarea care le-a cauzat. Dacă testezi câte o variabilă, pe rând, ai putea izola impactul fiecărei schimbări pentru a obține rezultate mai precise.

💡Sfat: Testarea mai multor variabile este o opțiune bună dacă vrei să înțelegi cum interacționează mai multe variabile între ele. Dar pentru a efectua un astfel de test, ai nevoie de mai multe accesări și o pagină deja bine optimizată pentru a face îmbunătățiri incrementale. Procesul este mult mai complex decât testarea A/B.

Dimensiunea insuficientă a eșantionului

Fiabilitatea rezultatelor unui test A/B depinde de dimensiunea eșantionului folosit. Eșantioanele mici pot da rezultate eronate, fiind dificil să concluzionezi dacă diferențele sunt rezultatul schimbărilor tale sau doar o coincidență aleatoare.

Imaginează-ți că testezi două versiuni ale unei pagini de produs pentru a vedea care dintre ele duce la rate de achiziție mai mari. Împarți numărul de vizitatori, dar ajungi să ai doar 100 de persoane care văd versiunea A și 100 care văd versiunea B.

Dacă versiunea A are o rată de conversie de 6%, și versiunea B are o rată de conversie de 5%, ai putea crede că versiunea A este mai bună. Dar, având doar 100 de vizitatori per versiune, acesta nu este un rezultat semnificativ din punct de vedere statistic. Dacă ai efectua testul cu mai mulți vizitatori, rezultatele ar putea fi diferite.

Cea mai bună modalitate de a determina o dimensiune bună a eșantionului este cu un calculator de dimensiune a eșantionului.

Durate scurte de testare

Efectuează testarea A/B pentru cel puțin unul, ideal două, cicluri complete de afaceri. Nu opri testul doar pentru că ai atins pragul de semnificație statistică. Va trebui să îndeplinești și dimensiunea predeterminată a eșantionului. În final, nu uita să efectuezi toate testele în incremente de săptămâni complete.

De ce sunt necesare două cicluri complete de afaceri? Pentru început, această perioadă te ajută să ții cont de:

Cumpărătorii de tipul „mă mai gândesc”.
Surse diferite de vizitatori (Facebook, newslettere prin e-mail, căutări online etc.)
Anomalii. De exemplu, newsletterul tău de vineri.

Două cicluri de afaceri sunt de obicei suficiente pentru a obține informații valoroase referitoare la comportamentul utilizatorilor din piața-țintă.

Dacă ai folosit vreun instrument pentru verificarea paginilor de prezentare, probabil cunoști deja acea mică emblemă verde pe care scrie „Statistically Significant” (rezultat sigur din punct de vedere statistic).

Pentru mulți, din păcate, asta înseamnă „testul este gata, încheie-l”. Așa cum vei citi mai jos, doar pentru că s-a atins pragul de semnificație statistică a testului A/B, asta nu înseamnă că ar trebui să oprești testul.

Neglijarea segmentării utilizatorilor

Dacă nu iei în considerare segmente diferite de utilizatori, vei obține rezultate generalizate care s-ar putea să nu se aplice tuturor.

Este util să segmentezi utilizatorii în funcție aspecte demografice, comportament sau alți factori relevanți. Ceea ce funcționează pentru utilizatorii noi s-ar putea să nu funcționeze pentru utilizatorii recurenți. Dacă nu segmentezi utilizatorii, vei înstrăina grupuri-cheie de utilizatori și vei compromite integritatea testării A/B.

Optimizează testarea A/B pentru afacerea ta

Acum ai parcursul stabilit, ai și pârghiile necesare! Așadar, treci la treabă, alege cel mai bun program de testare A/B și începe să îți pui la încercare magazinul. Înainte să îți dai seama, acele informații utile se vor aduna și se vor transforma în mai mulți bani în cont.

Dacă vrei să continui să înveți despre optimizare, urmează un curs gratuit, cum ar fi cel de testare A/B de pe Udacity, oferit de Google. Poți învăța mai multe despre testarea A/B a site-urilor web și a aplicațiilor pentru a-ți îmbunătăți abilitățile de optimizare.

Întrebări frecvente despre testarea A/B

Ce este testarea A/B?

În mod simplist, testarea A/B înseamnă testarea a două versiuni ale unui element pentru a vedea care dintre ele are cel mai bun randament. Poți aplica testarea A/B la o varietate de aspecte legate de afacerea ta, inclusiv postări pe rețele de socializare, conținut, e-mailuri și pagini de produse.

Care este un exemplu de testare A/B?

Un exemplu de testare A/B ar fi direcționarea vizitatorilor din reclamele plătite către două pagini de produs ușor diferite, pentru a vedea care pagină are cea mai mare rată de conversie. Pentru a te asigura că testarea A/B este relevantă, se recomandă să ai mai mult de 5.000 de vizitatori pentru o anumită pagină.

De ce folosesc oamenii testarea A/B?

Testarea A/B le permite oamenilor să testeze două versiuni ale unei pagini web, ale unei aplicații sau ale unei campanii de marketing, arătând versiuni diferite unor segmente diferite de utilizatori. Astfel, ei pot determina care versiune obține mai multe conversii, interacțiuni sau vânzări.

Care este un exemplu de testare A/B pe rețelele de socializare?

Un exemplu de testare A/B pe rețelele de socializare ar putea fi testarea eficacității reclamelor pe Instagram. De exemplu, ai putea face două versiuni ale unei reclame, fiecare cu imagini diferite, și apoi ai putea analiza care versiune obține mai multe clickuri și vânzări