A/B-тестирование

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование заключается в разделении аудитории на две группы. Одной группе показывается версия A, другой — версия B. Вы оцениваете обе версии с точки зрения достижения заданной цели, и версия, показавшая лучшие результаты, становится вашим новым эталоном.

Цель может быть практически любой: увеличение количества установок, повышение показателя кликабельности, улучшение конверсии при переходе на платный доступ или повышение удержания пользователей. Главное — определить её до начала теста.

Как только вы определили победителя, не останавливайтесь на достигнутом. Возьмите эту версию и протестируйте следующую переменную. Именно этот итеративный процесс делает мобильное A/B-тестирование таким мощным инструментом для долгосрочного повышения эффективности. Небольшие, но стабильные улучшения со временем дают значительный эффект.

Как работает A/B-тестирование?

Каждый A/B-тест имеет простую структуру:

• Контрольная группа: исходная версия без изменений
• Группа лечения: новая версия с одной измененной переменной
• Показатель эффективности: KPI, который вы отслеживаете, например, коэффициент кликов, коэффициент установок или коэффициент конверсии по покупкам в приложении

Обе группы должны быть примерно одинаковыми по численности и одновременно подвергаться воздействию соответствующих вариантов. Это позволяет обеспечить контролируемый характер теста и достоверность результатов.

По истечении заданного периода тестирования вы сравниваете результаты. Если по выбранному вами показателю эффективности экспериментальная группа превосходит контрольную, значит, вы определили победителя. Вы внедряете победившую версию и приступаете к следующему тесту.

A/B-тестирование в маркетинге мобильных приложений

А/Б-тестирование мобильных приложений применяется на всех этапах пользовательского пути. Ниже перечислены наиболее распространенные области, в которых специалисты по мобильному маркетингу проводят тесты:

Рекламные материалы 

Тест difразличные визуальные элементы, тексты или призывы к действию в ваших платных кампаниях. Выясните, какая комбинация приносит больше всего установок или привлекает пользователей наивысшего качества.

Страницы в App Store 

Значок приложения, скриншоты и описание — все это влияет на показатели установки. A/B-тестирование материалов в магазинах приложений может значительно повысить органическую конверсию без увеличения расходов.

Процессы адаптации новых сотрудников 

Более плавный процесс адаптации новых пользователей способствует повышению их удержания. Протестируйте различные сценарии взаимодействия, чтобы снизить отсев и быстрее подвести пользователей к первому ключевому действию.

Платные доступы и предложения 

В случае мобильных игр и приложений по подписке тестирование дизайна платного доступа, ценообразования и формулировки предложений может оказать непосредственное влияние на выручку.

Push-уведомления 

Время отправки, тон и длина сообщения — все эти факторы влияют на показатели открываемости. Проведение A/B-тестирования контента push-уведомлений на мобильных устройствах поможет вам подобрать правильное сообщение для нужного момента.

A/B-тестирование iOS: что нужно знать

При проведении A/B-тестирования по методу iOS необходимо учитывать ряд особенностей. Начиная с версии iOS 14, изменения в политике конфиденциальности повлияли на способы сбора и атрибуции данных на уровне пользователей на устройствах Apple. Это означает, что для достижения статистической значимости размер ваших тестовых групп должен быть больше, а ваш подход к измерению результатов должен учитывать ограничения атрибуции.

Сотрудничество с надежным партнером в области мобильных измерений поможет вам проводить более точные A/B-тесты по методу iOS, предоставляя вам точные данные, соответствующие требованиям конфиденциальности. Без надежной атрибуции сложно определить, отражают ли результаты теста реальную разницу или это просто шумы в данных.

Пример A/B-тестирования мобильных приложений

Допустим, вы проводите кампанию по привлечению пользователей для мобильной игры. Показатель установки ниже ожидаемого, и вы хотите его повысить.

Вы выдвигаете две гипотезы:

1. Видеоролик с игровым процессом будет эффективнее статического баннера
2. Призыв к действию с текстом "Играть бесплатно" будет более эффективен, чем призыв с текстом "Скачать сейчас"

Вы проводите оба теста в формате A/B, каждый из которых включает контрольную и экспериментальную группы. Через две недели видеоролик с игровым процессом привёл к увеличению числа установок на 34% по сравнению со статическим баннером. Тест призывов к действию (CTA) не выявил значимой разницы.

Вы размещаете видео с игровым процессом в рамках всей рекламной кампании и переходите к тестированию следующей переменной — например, первых пяти секунд самого видео.

Вот как на практике работает итеративное A/B-тестирование мобильных приложений. Каждый тест основывается на предыдущем.

Передовые методы проведения A/B-тестирования мобильных приложений

• Проводите тестирование по одной переменной за раз. Изменение сразу нескольких элементов не позволяет определить, что именно повлияло на результат.
• Прежде чем приступить к работе, определите свою цель. До запуска теста убедитесь, что вы знаете, что именно вы измеряете и зачем.
• Проводите тесты достаточно долго. Прекращение теста слишком рано может привести к получению вводящих в заблуждение результатов. Уделите тесту достаточно времени, чтобы достичь статистической значимости.
• Используйте достоверные данные. Точная атрибуция — основа надежного A/B-тестирования. Если ваши данные неточны, то и выводы будут неточными.
• Все документируйте. Ведите учет того, что вы тестировали, что обнаружили и что изменили. Со временем это позволит накопить организационный опыт.

Связанные термины

• Атрибуция
• Конверсия
• Коэффициент конверсии
• Коэффициент удержания
• Клики
• Партнер по мобильным измерениям (MMP)

Часто задаваемые вопросы?

Что такое A/B-тестирование в мобильных приложениях? 

A/B-тестирование мобильных приложений — это метод сравнения двух версий пользовательского интерфейса, рекламного креатива или пользовательского маршрута с целью определения, какая из них демонстрирует лучшие результаты. Для этого аудиторию делят на две группы, каждой из которых показывают свою версию, а затем оценивают, какая из них наиболее эффективно способствует достижению целевого показателя.

Чем A/B-тестирование на платформе iOS отличается от других платформ? 

Проведение A/B-тестирования по методу iOS требует особого внимания в связи с изменениями в политике конфиденциальности Apple, введенными в версии iOS 14. Объем данных на уровне пользователей стал более ограниченным, а это означает, что для достижения статистической значимости требуются более крупные выборки. Сотрудничество с MMP, поддерживающим атрибуцию с соблюдением требований конфиденциальности, позволяет сделать A/B-тестирование по методу iOS более точным и полезным для принятия решений.

Как долго следует проводить A/B-тестирование? 

Универсального ответа нет, но для получения достоверных результатов большинству мобильных A/B-тестов требуется как минимум одна–две недели. Если тест проводится слишком короткий срок, возникает риск сделать выводы на основе данных, которые ещё не стабилизировались. Оптимальная продолжительность зависит от объёма трафика и от того, как быстро достигается статистическая значимость.

Что можно протестировать с помощью A/B-тестирования в рамках мобильной маркетинговой кампании? 

Вы можете тестировать практически любую переменную, влияющую на поведение пользователей. К типичным примерам относятся рекламные креативы, скриншоты в магазинах приложений, сценарии введения пользователей в приложение, дизайн платных доступов, тексты push-уведомлений и формулировки призывов к действию (CTA). Главное — тестировать по одной переменной за раз, чтобы можно было однозначно связать любое изменение показателей именно с тем элементом, который вы изменили.