Позвоните эксперту

A/B-тестирование как инструмент повышения конверсии в eCommerce

/
/
A/B-тестирование как инструмент повышения конверсии в eCommerce
/
Дмитрий Поляков / Менеджер SEO-продуктов any
Хотите повысить выручку интернет-магазина без долгих A/B-тестов? Оставьте заявку и мы расскажем как это сделать с помощью сервиса товарных рекомендаций
Как выстроить процесс тестирования гипотез для постоянного финансового роста интернет-магазина?
В современном мире электронной коммерции даже небольшое увеличение конверсии может привести к значительному росту прибыли. Однако многие интернет-магазины сталкиваются с серьезной проблемой: несмотря на качественные товары и привлекательные цены, посетители часто покидают сайт без покупки. По статистике, средняя конверсия в eCommerce составляет всего 2−3%, что означает упущенные возможности и потерянную прибыль.

Как узнать, что именно отталкивает потенциальных покупателей? Что нужно изменить, чтобы увеличить продажи? Ответы на эти вопросы может дать A/B-тестирование — научный подход к оптимизации онлайн-продаж, основанный на данных, а не на догадках.

Компания Any, специализирующаяся на AI-технологиях для электронной коммерции, помогает интернет-магазинам внедрять современные методы A/B-тестирования, совмещая классические подходы с возможностями искусственного интеллекта. Наш опыт показывает, что грамотное применение A/B-тестов позволяет увеличить конверсию на 15−30% в первые же месяцы работы.

Давайте разберемся, как работает A/B-тестирование и почему оно становится незаменимым инструментом для развития современного eCommerce-бизнеса.

Что такое A/B-тестирование?

A/B-тестирование — это метод сравнения двух версий веб-страницы или элемента интерфейса для определения, какой из них работает эффективнее. Представьте, что у вас есть две версии кнопки «Купить сейчас» — красная и зеленая. Система случайным образом показывает разным посетителям разные версии и отслеживает, на какую кнопку чаще кликают. Это и есть простейший пример A/B-теста.

В современном eCommerce такое тестирование становится более сложным и комплексным. 
Почему это важно? Потому что интернет-магазины больше не могут полагаться только на интуицию или общие рекомендации. То, что работает для одного бизнеса, может быть неэффективным для другого. A/B-тестирование позволяет:
  • Принимать решения на основе реальных данных
  • Понимать предпочтения своей аудитории
  • Постоянно улучшать пользовательский опыт
  • Увеличивать продажи без дополнительных расходов на рекламу

Что можно тестировать?

В современном интернет-магазине практически любой элемент может стать объектом A/B-тестирования. Рассмотрим основные направления:

Элементы интерфейса:
  • Дизайн и цветовая схема сайта
  • Расположение меню и навигации
  • Размер и качество изображений товаров
  • Способ отображения цен и скидок

Текстовый контент:
  • Заголовки товарных карточек
  • Описания продуктов
  • Призывы к действию
  • Тексты уведомлений и подсказок

Функциональные элементы:
  • Формы оформления заказа
  • Процесс регистрации
  • Способы оплаты и доставки
  • Фильтры и сортировки товаров

В наших сервисах особое внимание уделяется тестированию персонализированных элементов, таких как:
  • Рекомендательные блоки
  • Персональные предложения
  • Динамическое ценообразование
  • Адаптивные баннеры

Практика показывает, что даже небольшие изменения могут привести к значительному росту конверсии.

Несколько примеров, как изменились ключевые показатели интернет-магазинов, после A/B-тестирования с и без наших сервисов:

Как проводить A/B-тесты правильно?

Успешное A/B-тестирование — это не просто сравнение двух вариантов, а структурированный процесс, требующий правильного подхода на каждом этапе. Рассмотрим ключевые шаги:

Формулировка гипотезы
  • Определите конкретную проблему (например, высокий процент отказов на странице товара)
  • Предложите решение (упрощение описания товара и добавление видеообзора)
  • Сформулируйте измеримый ожидаемый результат (снижение отказов на 15%)

Выбор метрик
Основные метрики для отслеживания:
  • Конверсия в покупку
  • Средний чек
  • Время на сайте
  • Глубина просмотра
  • Показатель отказов

Определение аудитории
  • Минимальный размер выборки для достоверных результатов
  • Сегментация посетителей по поведенческим факторам
  • Учет сезонности и внешних факторов

Длительность тестирования
Оптимальная продолжительность теста зависит от:
  • Объема трафика
  • Текущей конверсии
  • Ожидаемого эффекта
  • Статистической значимости

Анализ результатов
  • Сбор и обработка данных
  • Оценка статистической значимости
  • Выявление победителя
  • Документирование результатов
  • Планирование следующих шагов
На основании сотен проведенных A/B-тестов и 700+ успешных внедрений наших сервисов, наша команда может подсказать вам как провести успешные тестирования в вашей сфере, учитывая особенности вашего интернет-магазина. Для этого оставьте заявку здесь. Это бесплатно.

Типичные ошибки и как их избежать

При проведении A/B-тестирования даже опытные маркетологи могут допускать ошибки, которые снижают эффективность всего процесса. Рассмотрим самые распространенные из них и способы их предотвращения.

Преждевременное завершение теста
Ошибка: Остановка тестирования при первых признаках успеха.
Решение:
  • Всегда дожидайтесь статистической значимости результатов
  • Используйте автоматический калькулятор длительности теста от Any
  • Учитывайте недельные циклы и сезонность

Тестирование слишком многих элементов одновременно
Ошибка: Невозможность определить, какие именно изменения привели к результату.
Решение:
  • Тестируйте изменения последовательно
  • Используйте многовариантное тестирование только при большом трафике
  • Применяйте AI-алгоритмы Any для оптимального планирования тестов

Игнорирование сегментации аудитории
Ошибка: Усреднение результатов по всем пользователям.
Решение:
  • Анализируйте результаты по сегментам
  • Учитывайте поведенческие факторы
  • Погружайтесь в бизнес в зависимости от его нюансов

Отсутствие четкой гипотезы
Ошибка: Тестирование «наугад» без конкретной цели.
Решение:

Пренебрежение техническими аспектами
Ошибка: Технические проблемы искажают результаты теста.
Решение:
  • Варианты исполнения, которые будут применяться в тестировании, должны быть одинаково работоспособны
  • Следите за скоростью загрузки
  • Используйте надежные инструменты тестирования

Заключение

В качестве первого шага рекомендуем протестировать сервис умного поиска AnyQuery.

Оставьте заявку в форме ниже и получите прогноз результатов в вашем интернет-магазине.

Увеличим продажи вашего интернет-магазина

Спасибо за заявку, мы свяжемся с вами с бесплатным демо

Другие статьи по теме