Книга: Аналитическая культура

Почему A/B-тестирование?

Почему A/B-тестирование?

Как уже говорилось, наша интуиция может нас подвести (подробнее к этому мы еще вернемся в главе 9). Даже эксперты в определенных областях ошибаются чаще, чем им бы хотелось это признать. В своей книге A/B Testing: The Most Powerful Way To Turn Clicks Into Customers (Wiley & Sons) Дэн Сирокер, генеральный директор и создатель платформы для A/B-тестирования Optimizely, рассказывает о некоторых аспектах работы своей компании в 2008 году во время предвыборной кампании Барака Обамы. Перед ними стояла задача оптимизировать интернет-страницу для потенциальных сторонников Обамы и с ее помощью собрать базу адресов электронной почты этих людей. Изначально на странице была размещена статичная картинка с красной кнопкой с надписью «SIGN UP» («ПОДПИСАТЬСЯ»). Команда разработчиков полагала, что видеоролики с самыми убедительными выступлениями будут привлекать пользователей эффективнее статичного изображения. После того как были протестированы разные статичные картинки и разные видеоролики, стало ясно, что «любой видеоролик значительно уступает любому изображению». Оптимальное сочетание изображения и надписи на кнопке (лучшим вариантом оказался «LEARN MORE» («ПОДРОБНЕЕ») повысило уровень подписки на 40,6 %. Это соответствовало дополнительно почти 2,8 млн подписчиков, 280 тыс. волонтеров и невероятным 57 млн долл. дополнительных пожертвований. Бывает невозможно предугадать, что и как именно сработает: поведение людей непостоянно и непредсказуемо. Тем не менее результаты, подобные этим, показывают, что мы можем получить важное конкурентное преимущество и непосредственно узнать своих текущих и потенциальных клиентов.

Более того, онлайн-тестирование — относительно недорогое и простое. Не обязательно требуются новые технологии и творческие усилия, чтобы сделать новую версию надписи на кнопке «ПОДРОБНЕЕ» вместо «ПОДПИСАТЬСЯ». Кроме того, эти изменения не навсегда. Если вы что-то попробовали, но это не сработало, просто вернитесь к первоначальному варианту. В любом случае вы узнаете что-то новое о своих клиентах. Вы практически ничем не рискуете.

Предметом тестирования может стать все что угодно. В какой бы отрасли вы ни работали, всегда есть что оптимизировать и имеются уроки, которые можно извлечь. Команда, работавшая на предвыборный штаб Обамы, проводила множество самых разных тестов. Она тестировала темы сообщений в электронных рассылках, содержание рассылок, время отправления и частоту, все аспекты сайта, даже сценарии, на которые волонтеры опирались в беседе с потенциальными донорами. Как показывает этот пример, подобное тестирование может не ограничиваться только онлайн-форматом. В качестве еще одного примера можно привести маркетинговые акции по увеличению лояльности покупателей, когда компания неожиданно дарит подарки определенной категории клиентов. Эти акции следует тщательно продумывать. С их помощью можно сравнивать такие показатели, как процент возврата, «пожизненная ценность клиента», а также положительные отзывы в социальных сетях от тех, кто получил подарок, и тех, кто не получил. Во всех этих случаях к экспериментам следует относиться с таким же уровнем научной строгости и структурировать их с той же тщательностью, что и онлайн A/B-эксперименты.

Один из приятных аспектов A/B-тестирования в том, что вам не требуется предварительного причинно-следственного объяснения, почему что-то должно сработать. Нужно просто провести тест, изучить результаты и найти те факторы, которые обеспечивают позитивное влияние. Кохави отмечает, что в Amazon половина экспериментов не приносила результатов, а в Microsoft — две трети[131]. Чтобы выиграть в долгосрочной перспективе, совсем не обязательно, чтобы срабатывал каждый эксперимент. Единственное положительное изменение способно оказать огромное влияние на итоги всей деятельности.

Оглавление книги