A/B тестирование с Mopinion 17 фев 2023

CRO-специалисты и маркетологи роста уделяют большое внимание экспериментированию и A/B-тестированию. A/B-тестирование или сплит-тестирование — это способ протестировать две версии контента и сравнить их производительность. Цель A/B-тестирования часто состоит в том, чтобы увидеть, какая версия приводит к большему количеству конверсий и более высокому CTR. Качественные данные часто не привлекают столько внимания, как необработанные цифры. Например, определенный A/B-тест может привести к большему количеству конверсий или нажатий на определенную кнопку, но опыт или настроение пользователей могут не улучшиться. Нажатие на кнопку могло произойти, потому что вы не знали, что произойдет, если посетитель нажмет на кнопку.
Вот почему мы считаем важным собирать отзывы для ваших A/B-тестов, а также собирать качественные данные.

В этой статье мы покажем два практических способа проведения A/B-тестирования с помощью Mopinion .

1. Использование форм обратной связи для измерения того, как пользователи воспринимают две разные версии A/B-тестирования.
2. Тестирование двух разных форм обратной связи, чтобы определить, какая из них имеет более высокую скорость отклика.

Отзывы клиентов в Интернете также могут помочь вам сформировать гипотезы, основанные не только на предположениях. Основываясь на отзывах, которые вы собираете, вы можете определить проблемы, с которыми сталкиваются ваши клиенты на ваших онлайн-каналах. Вы можете использовать эту информацию в качестве входных данных для проверки различных гипотез. Но в этой статье мы сосредоточимся на двух пунктах выше.

Нет времени читать всю статью? Посмотрите видео, в котором я (маркетолог роста в Mopinion) объясняю, как проводить A/B-тестирование с помощью Mopinion.

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование позволяет протестировать две версии контента, чтобы увидеть, какая из них работает лучше. Вы обслуживаете 50% своей аудитории одну версию контента, вариант А, а остальные 50% — другую версию контента, вариант Б. Распределение должно быть случайным.

Затем вы измеряете коэффициент конверсии, рейтинг кликов или качество обслуживания клиентов, чтобы увидеть, какая версия вашего теста работает лучше. При достаточно большом размере выборки вы получите статистически значимый результат и узнаете, какая версия ведет к намеченной цели и, следовательно, работает лучше. Это будет версия, которую вы на самом деле реализуете и внесете желаемое улучшение.

Что вы можете A/B-тестировать?

A/B-тесты часто проводятся на цифровых каналах, таких как страницы веб-сайтов, приложения и электронные письма. На (целевых) страницах вашего веб-сайта или в приложении вы можете протестировать множество переменных, например:

• Заголовки и субтитры
• Копия тела
• Цвета
• Тип контента (видео, изображение, текст, как показано на изображении ниже)
• Макет
• Дизайн
• Призывы к действию (CTA)
• Навигация
• Формы обратной связи

С помощью A/B-тестирования в электронных письмах вы можете проверить строку темы , макет , длину электронного письма и даже время суток, когда вы отправляете электронное письмо.

A/B-тестирование не ограничивается вашими собственными каналами. Вы также можете протестировать социальную рекламу и поисковую рекламу, чтобы увидеть, какие из них привлекают больше всего трафика на ваш сайт, а какие с наибольшей вероятностью конвертируют посетителей. Здесь вы также можете поиграть с цветами , дизайном и призывами к действию .

Формы обратной связи также могут быть использованы для A/B-тестирования. Разве вы не хотели бы знать, какая форма обратной связи дает вам больше всего информации? В форме обратной связи снова есть много вещей, которые нужно протестировать, таких как макет , текст , дизайн , порядок вопросов , тип вопроса , тип формы обратной связи , как и когда она срабатывает и многое другое. Изменение одной из переменных может оказать положительное влияние на скорость отклика ваших форм обратной связи.

Зачем вам A/B-тестирование (с Mopinion)?

С помощью A/B-тестов вы сможете вносить значимые и основанные на данных изменения на своем веб-сайте, в приложении, электронной почте или другом цифровом канале, которые действительно приведут к желаемым улучшениям. Это может быть что угодно между более высокой рентабельностью инвестиций, большим количеством конверсий, лучшим клиентским опытом и многим другим. Тестирование избавляет от догадок и предположений.

Теперь давайте сосредоточимся на том, почему вы должны начать A/B-тестирование именно с Mopinion. Мы сосредоточимся на двух способах A/B с Mopinion, как указано выше.

1. Использование форм обратной связи для измерения того, как пользователи воспринимают две разные версии A/B-тестирования.

Измерение того, как ваша аудитория воспринимает две версии вашего A/B-теста, даст вам качественные данные. Это дает вам представление о настроениях и мнениях вашей аудитории. Например, вы проводите A/B-тестирование электронной почты с различными типами контента. Ваша аудитория может дать оценку и оставить открытый комментарий в форме обратной связи в вашем письме. Ваш A/B-тест может привести к разным оценкам двух версий. Это влияет на ваш CSAT, NPS или что-то еще, что вы измеряете, и дает вам представление о настроениях вашей аудитории. Открытые комментарии расскажут вам больше о том , почему дается определенный рейтинг и почему может быть разница для ваших двух версий. Открытые комментарии также информируют вас об общем мнении вашей аудитории. Помимо количественных целей, основанных на CTR и конверсиях (продаж), вы будете знать, что ваша аудитория думает о двух версиях вашего электронного письма.

Хотя цели, не связанные напрямую с необработанными продажами, встречаются нечасто, возможно, вы сосредоточены на создании лучшего пользовательского опыта. Улучшенный опыт может и часто оказывает положительное влияние на показатели продаж. Мы также рекомендуем вам собирать отзывы и в этом случае, взгляните на следующий пример.

Допустим, вы хотите улучшить взаимодействие с пользователем на определенной странице веб-сайта. Вы хотите измерить время на странице, количество посещенных страниц или глубину прокрутки. Ваш экспериментальный вариант (Б) приводит к большему количеству посещенных страниц и более длительному времени нахождения на странице, что может свидетельствовать о лучшем впечатлении от веб-сайта. Однако это также может быть признаком того, что посетители не смогли найти информацию, которую искали, поэтому им потребовалось больше времени или они посетили больше страниц, чтобы найти ее. Вам нужно будет собрать качественные данные, чтобы узнать, оказало ли ваше изменение реальное положительное влияние на опыт.

2. Тестирование двух разных форм обратной связи, чтобы определить, какая из них имеет более высокую скорость отклика.

Что касается второго способа A/B-тестирования с Mopinion — когда вы проводите A/B-тестирование своих форм обратной связи, таких как порядок вопросов или дизайн формы, — вы сможете определить, какая форма обратной связи дает вам больше всего ответов или открытых комментариев и таким образом, большинство идей.

Два способа A/B-тестирования с Mopinion

1. Использование форм обратной связи для измерения того, как пользователи воспринимают две разные версии A/B-тестирования.

Пример:
Вы проводите A/B-тестирование целевой страницы своего веб-сайта. Вы изменили макет своей страницы, как показано на изображении выше. Вы измеряете удовлетворенность клиентов и хотите знать, отличается ли средний рейтинг для каждого варианта . После проведения теста ваш исходный вариант (A) имеет средний рейтинг 3/5 , а экспериментальный вариант (B) — 5/5 . Имея достаточно большой размер выборки и значительный результат, вы можете сказать, что разница в рейтинге связана с изменениями, которые вы внесли в свой вариант B. Это явный признак того, что вашим посетителям больше нравится экспериментальный вариант, и вам следует внести изменения на страницу.

Как это сделать с Mopinion?

Реализация формы обратной связи в вашем A/B тесте не слишком сложна, вам нужна только 1 форма. Вы можете оставить исходную форму, если она уже была размещена на странице, которую вы тестируете, или создать новую форму обратной связи и разместить ее на странице. Вы должны убедиться, что он доступен для 100% вашей аудитории.

Все, что вам нужно сделать, это поместить элемент данных в форму обратной связи. Элемент данных должен иметь возможность указать, в каком варианте был дан отзыв — A или B. Посмотрите на изображение ниже, как это будет выглядеть в вашей форме обратной связи*.


Дизайн формы обратной связи Mopinion — элемент данных A/B-тестирования

На следующем изображении показано, как это будет выглядеть в элементе обратной связи в папке «Входящие». Каждый предоставленный отзыв будет отправлять вариант в Mopinion и отображаться в отдельных элементах отзывов в папке «Входящие». Таким образом, вы узнаете, какой элемент обратной связи относится к какому варианту теста.


Входящие отзывы Mopinion – видимость вариантов A/B-тестирования

Вы можете легко отслеживать свои эксперименты в личном кабинете. Вы можете сделать это, построив диаграмму и отфильтровав рейтинг по вариантам (с помощью элемента данных). Посмотрите на скриншот ниже, как это выглядит на приборной панели. Вы можете видеть, что средний рейтинг исходного варианта A равен 3, а рейтинг экспериментального варианта B равен 5. Вы также можете увидеть, меняется ли он со временем или в зависимости от сегмента аудитории при построении диаграммы, возможности безграничны.


График Mopinion — средняя оценка A/B-теста для каждого варианта

Когда вы видите разницу в своей панели инструментов для каждого условия, вам следует глубже погрузиться в элементы обратной связи для каждого варианта и прочитать открытые комментарии. Возможно, вы найдете там причину разницы в рейтинге и прочувствуете настроения и мысли вашей аудитории.

В нашей базе знаний вы можете найти пошаговое руководство по проведению A/B-тестирования с Mopinion. Мы написали руководство для трех разных инструментов A/B-тестирования: Google Optimize, Optimizely и AB Tasty. Конечно, наша служба поддержки всегда готова помочь, если вы используете другой инструмент A/B-тестирования и хотите получить отзывы о своих A/B-тестах.

* Скриншот с элементом данных основан на Google Optimize

2. Тестирование двух разных форм обратной связи, чтобы определить, какая из них имеет более высокую скорость отклика.

Пример:
Вы хотите протестировать две разные формы обратной связи на веб-странице и посмотреть, какая из них получит больше откликов от вашей аудитории. Вы хотите знать, получает ли ваша диалоговая форма обратной связи больше ответов, чем ваша классическая форма Mopinion. После проведения теста у вас есть 75 ответов в диалоговой форме и 50 ответов в классической форме , при этом формы открываются так же часто. Имея достаточное количество ответов и достаточное количество просмотров формы обратной связи, вы можете с определенной долей уверенности сказать, что диалоговая форма обратной связи получает больше ответов и, таким образом, дает вам больше информации.

Как это сделать с Mopinion?

Это довольно легко сделать с Mopinion, так как вы можете развернуть две разные формы на одной и той же веб-странице, странице приложения или электронной почте. Вам нужно будет показать свои формы такому же количеству людей для честного теста. Каждый вариант будет показан половине или вашей аудитории, поэтому разделение должно быть 50/50. Первую форму (вариант А) показывают 50% посетителей. Другая форма (вариант Б) показывается 100% посетителей, которые не видели первую форму. Кроме того, задержка в 1 секунду помогает гарантировать, что обе формы не будут отображаться одновременно.


Развертывание Mopinion — две формы на одной странице для A/B-тестирования

Как только отзывы начнут поступать, вы сможете сравнить отзывы по двум условиям, таким как частота ответов, рейтинг (например, CSAT, NPS) и, конечно же, количество открытых комментариев. Вы можете легко отслеживать свой эксперимент, добавляя обе формы на один график и сравнивая количество ответов.

Давайте рассмотрим реальный пример A/B-теста, который я провел с формами Mopinion.

Как Mopinion использует Mopinion для проведения тестов AB

В октябре 2022 года я протестировал пассивную форму обратной связи на нашей домашней странице, диалоговую форму обратной связи и классическую форму обратной связи. Целью моего A/B-теста было понять, какая форма обратной связи получает больше откликов, а какая — более высокую оценку. Моя гипотеза заключалась в том, что диалоговые формы обратной связи получат больше откликов и более высокий рейтинг, чем классические формы обратной связи.


Дашборд Mopinion – Форма обратной связи Ответы на A/B тесты


Дашборд Mopinion — форма обратной связи средний рейтинг A/B теста

Здесь вы можете увидеть результаты моего эксперимента и то, как это выглядит в личном кабинете. Моя первая гипотеза была подтверждена (незначительно**), так как диалоговая форма обратной связи получила на 11 ответов больше, чем моя классическая форма. Моя вторая гипотеза не подтвердилась (опять же незначительно), так как классическая форма имела средний рейтинг 3,8, что на 0,2 балла выше, чем моя разговорная форма.

Проводя A/B-тестирование своих форм обратной связи, вы узнаете, какая форма обратной связи дает вам больше всего ответов и больше информации.

Если вы хотите начать тестировать различные формы обратной связи Mopinion самостоятельно, перейдите в нашу базу знаний, где вы найдете наше пошаговое руководство.

** Тест не проводился достаточно долго, чтобы получить значительный эффект, но с большим количеством элементов обратной связи вы могли бы получить значительный эффект.

Запустите A/B-тестирование с помощью Mopinion

В заключение, Mopinion — отличный помощник для ваших A/B-тестов. Это поможет вам получить качественные данные по A/B-тестам и понять настроения и опыт вашей аудитории. Он обогащает количественные данные ваших тестов качественными данными. Кроме того, это поможет вам понять, какая форма обратной связи принесет вам больше всего ответов и идей.

Желаем вам удачи в ваших A/B-тестах!