Быстрые эксперименты и итерации

Маркетологи роста используют научный метод: изучают данные, чтобы выявить возможность, формулируют гипотезу о том, какое изменение улучшит метрику, проектируют контролируемый эксперимент для ее проверки, объективно измеряют результаты и делают выводы, которые помогают спланировать следующий тест. Этот дисциплинированный цикл заменяет принятие решений на основе интуиции последовательной работой, основанной на фактах.

Хорошо сформулированная маркетинговая гипотеза строится по схеме: «Если [мы внесем это изменение], то [эта метрика] [увеличится/уменьшится] на [X%], потому что [причина, основанная на поведении или психологии пользователей]». Слово «потому что» имеет решающее значение: оно заставляет команду сформулировать причинно-следственный механизм, благодаря чему результаты эксперимента остаются ценными даже в случае ошибочной гипотезы.

Минимально жизнеспособный эксперимент (MVE) проверяет гипотезу с минимально возможными вложениями, прежде чем переходить к полному внедрению. Вместо полной переделки целевой страницы измените только заголовок. Вместо запуска новой модели ценообразования покажите имитацию доступности функции, чтобы оценить интерес. MVE поддерживают высокую скорость проведения экспериментов и низкий уровень напрасных затрат.

A/B-тестирование, также называемое раздельным тестированием, случайным образом делит аудиторию на две группы: контрольная группа видит текущую версию (A), а экспериментальная — новую версию (B). За один раз изменяется только одна переменная. После сбора достаточного объема данных статистический анализ определяет, является ли наблюдаемое различие реальным или оно возникло случайно.

Статистическая значимость, обычно устанавливаемая на уровне 95%, означает, что вероятность случайного возникновения наблюдаемого результата составляет лишь 5%. Перед запуском теста воспользуйтесь калькулятором размера выборки, чтобы определить, сколько конверсий необходимо получить в каждом варианте для выявления значимого эффекта. Проведение тестов без достаточного размера выборки приводит к ложноположительным результатам и неверным решениям.

Многовариантное тестирование одновременно изменяет несколько элементов и использует статистические модели, чтобы определить, какая комбинация работает лучше всего. Для достижения значимости ему требуется значительно больше трафика, чем A/B-тестам, часто в 10 раз больше. Применяйте многовариантное тестирование, когда у вас есть страницы с большим трафиком, несколько взаимодействующих элементов для проверки и несколько свободных недель на проведение эксперимента.

VWO (визуальный оптимизатор веб-сайтов) и Optimizely — ведущие платформы для экспериментов, позволяющие специалистам без инженерных навыков создавать, запускать и анализировать A/B- и многовариантные тесты с помощью визуальных редакторов. Unbounce и Instapage предназначены специально для создания целевых страниц и имеют встроенное A/B-тестирование. Google Optimize прекратил работу в 2023 году, поэтому многие команды перешли на эти альтернативы.

Страница тарифов — одна из наиболее эффективных областей для экспериментов в сервисах по подписке. К распространенным тестам относятся количество тарифных уровней, расположение и название рекомендуемого тарифа, положение переключателя между оплатой за год и месяц, установленного по умолчанию, структура таблицы сравнения возможностей и добавление или удаление бесплатного тарифа. Небольшие изменения здесь могут повысить коэффициенты конверсии на двузначное число процентов.

Каждый эксперимент — успешный или неудачный — следует заносить в общую базу накопленных знаний вместе с гипотезой, описанием варианта, показателем, результатом, статистической значимостью и выводом. Со временем эта база становится интеллектуальным активом, который не позволяет повторять неудачные идеи и выявляет закономерности того, что работает именно для Вашей аудитории.

Культура экспериментов требует психологической безопасности для обмена отрицательными результатами, руководства, которое ценит полученные знания выше побед, чётко закреплённой ответственности за список запланированных экспериментов и целевых показателей темпа (например, 10 экспериментов в месяц). Команды, которые чаще проводят тесты, быстрее накапливают знания и опережают конкурентов, полагающихся на периодические масштабные инициативы.

Компании, которые проводят больше экспериментов за единицу времени, учатся быстрее тех, кто этого не делает. Amazon знаменит тем, что проводит тысячи экспериментов в день. Даже небольшие команды, взявшие на себя обязательство проводить еженедельные тесты, за квартал могут накопить достаточно знаний, чтобы существенно лучше оптимизировать свои процессы, чем конкуренты. Высокий темп — это выбор, требующий дисциплины процессов и вложений в инструменты.

Дисциплинированные эксперименты — двигатель роста на основе данных. Всегда формулируйте гипотезы с причинно-следственным «потому что», разрабатывайте минимально жизнеспособные эксперименты для экономии ресурсов, проверяйте статистическую значимость перед формулированием выводов, документируйте каждый результат в базе накопленных знаний и формируйте в организации культуру, поощряющую высокий темп тестирования. Побеждают команды, которые учатся быстрее всех.