A/B-тестирование лендинга: как растить конверсию на фактах, а не на вкусе
Решения по сайту часто принимают на вкус: руководителю не понравился заголовок — поменяли. Проблема в том, что вкус и поведение посетителей совпадают не всегда. A/B-тест убирает спор: показываем двум группам разные варианты и смотрим, какой приносит больше заявок. Решает не мнение, а цифры.
Как это работает
Посетители случайно делятся на две группы. Одна видит текущий вариант страницы, вторая — изменённый. Через какое-то время сравниваем конверсию: где больше целевых действий, тот вариант и побеждает. Меняют обычно что-то одно, чтобы понимать, что именно повлияло.
Что тестировать в первую очередь
- Заголовок первого экрана — его видят все.
- Оффер и формулировку выгоды.
- Текст и вид кнопки призыва к действию.
- Длину и поля формы — лишние поля снижают заявки.
- Порядок блоков и расположение цены.
Цвет кнопки почти никогда не решает. Сначала тестируйте смысл: оффер, заголовок, структуру. Это даёт прирост в разы больше, чем игры с оттенками.
Частые ошибки
- Останавливают тест на следующий день — данных слишком мало, результат случаен.
- Меняют сразу всё и не понимают, что сработало.
- Сравнивают периоды с разным трафиком — например, будни и распродажу.
- Принимают за победу разницу в пару заявок, которая ничего не значит.
С чего начать
- Сформулируйте гипотезу: что и почему хотите улучшить.
- Подготовьте один изменённый вариант.
- Запустите тест и дайте набраться достаточному числу посетителей и заявок.
- Сравните результат и оставьте победителя, затем тестируйте следующее.
Если хотите лендинг, который не просто красивый, а растущий по конверсии — соберём его и поможем выстроить проверку гипотез на реальном трафике.
Заказать лендинг в CasperLab
Поможем подобрать решение под вашу задачу и рассчитаем стоимость без обязательств.
Заказать лендингЧастые вопросы
Сколько нужно трафика для A/B-теста?
Зависит от текущей конверсии, но на считанных десятках посетителей выводы делать нельзя. Нужно достаточно заявок в каждой группе, чтобы разница не была случайной — обычно это недели трафика, а не дни.
Что тестировать, если посетителей мало?
При малом трафике A/B-тест неинформативен. Лучше сразу улучшать очевидно слабые места — оффер, заголовок, форму — опираясь на здравый смысл и опыт, а тесты оставить на потом.
Можно ли тестировать несколько изменений сразу?
В классическом A/B-тесте меняют что-то одно, иначе непонятно, что повлияло. Для нескольких факторов есть более сложные многовариантные тесты, но им нужно ещё больше трафика.