Ваши A/B-тесты вас обманывают! Миф о дизайне на основе данных.

A/B-тестирование считается лучшим оружием в дизайне, основанном на данных. Измените цвет кнопки, подкорректируйте заголовок — и пусть цифры укажут вам путь.

Но что, если ваш A/B-тест на самом деле — всего лишь преувеличенная игра в догадки? Что, если добавление дополнительных вариантов с помощью A/B/C/D-тестирования только усугубит проблему?

Проблема не в самом тестировании, а в том, что большинство дизайнеров и предприятий относятся к нему как к абсолютному источнику истины, хотя на самом деле вся система полна недостатков.

Ложное обещание статистической значимости

A/B-тестирование предполагает контролируемую среду, но интернет — это далеко не всё. Тестирование проводится на фоне сезонных тенденций, изменений в стратегиях конкурентов, изменений рекламных алгоритмов и непредсказуемых обновлений Google.

И всё же дизайнеры цепляются за A/B-тестирование, потому что оно кажется научным. Доверительный интервал и p-значение создают иллюзию достоверности.

Но статистическая значимость не означает то, что думает большинство людей. Уровень достоверности 95% не означает, что ваш выигрышный вариант верен в 95% случаев. Это лишь означает, что при определённых условиях, если вы проведёте тест 100 раз, вы получите тот же результат 95 раз.

И это при условии, что ваши условия тестирования надежны, как рок, но в большинстве случаев это не так.

Проблема с малыми размерами выборки

Большинство A/B-тестов недостаточно эффективны, поскольку им не хватает трафика для получения значимых результатов. Если вы не проводите тестирование с тысячами конверсий на каждый вариант, ваши данные ненадёжны. Небольшая выборка означает, что ваш «выигрышный» вариант может легко проиграть при повторном тестировании с другой аудиторией.

Вот почему такие технологические гиганты, как Google и Amazon, могут извлекать ценную информацию из A/B-тестирования, в то время как предприятиям меньшего размера зачастую приходится гоняться за статистическими призраками.

Усугубляет ситуацию то, что многие команды прекращают тестирование, как только видят многообещающий результат. Эта ошибка, известная как «подглядывание», полностью обесценивает тест. Правильное A/B-тестирование требует терпения, но мало кто из компаний готов ждать, когда руководство требует немедленных ответов.

Тестирование A/B/C/D: больше вариантов, больше проблем

Если у A/B-тестирования есть недостатки, то, безусловно, тестирование большего количества вариантов одновременно должно решить проблему, верно? Не совсем так. A/B/C/D-тестирование на самом деле усугубляет проблему. Чем больше вариантов вы тестируете, тем выше вероятность ложноположительного результата.

Это известно как проблема множественных сравнений. Статистики учитывают это с помощью таких методов, как поправка Бонферрони, но давайте будем реалистами: почти никто не делает это правильно.

Кроме того, A/B/C/D-тестирование редко учитывает эффекты взаимодействия. Зелёная кнопка может превзойти красную в тесте с одной переменной, но в сочетании с другим макетом или заголовком результат может полностью измениться. A/B-тестирование изолирует изменения, но пользователи не воспринимают веб-сайты изолированно.

Скрытая цена чрезмерного тестирования

Помимо неточных результатов, тестирование всего имеет скрытую цену: усталость от принятия решений. Когда команды зацикливаются на бесконечных микрооптимизациях, они тратят время на погоню за постепенными улучшениями вместо того, чтобы принимать смелые стратегические решения.

Пока небольшие компании заняты тонкой настройкой цветов кнопок, лидеры отрасли, такие как Amazon и Google, добиваются успеха, инвестируя в более качественные продукты, а не только в более проверенные конструкции.

Эти компании проводят тысячи тестов, но при этом имеют доступ к глубокому анализу поведения пользователей, которого у малого бизнеса просто нет. Для большинства команд A/B-тестирование — плохая замена продуманной стратегии дизайна.

Когда A/B-тестирование действительно имеет смысл

A/B-тестирование полезно, когда трафик достаточно высок для получения статистически значимых результатов. Без достаточно большой выборки большинство тестов дают лишь неполную информацию, а не ценные сведения. Тестирование также полезно при оценке важных дизайнерских решений, таких как структура ценообразования, макеты страниц или стратегии обмена сообщениями, а не мелких изменений в пользовательском интерфейсе.

Однако тестирование работает только при достаточной продолжительности. Объявлять победителя слишком рано — всё равно что объявлять результат баскетбольного матча после первой четверти: это может показаться приятным, но результаты обманчивы.

A/B-тестирование также наиболее эффективно, когда оно основано на сильной гипотезе, а не на случайных догадках. Если вы просто меняете данные произвольно и надеетесь на улучшение, это не тестирование, а игра в азартные игры.

Что делать вместо того, чтобы слепо доверять A/B-тестированию

Вместо того, чтобы зацикливаться на сплит-тестах, командам следует сосредоточиться на информации, полученной от реальных пользователей. Прямое общение с пользователями, анализ тепловых карт и просмотр записей сеансов часто дают более ценную информацию, чем любое отдельное A/B-тестирование.

Лонгитюдные эксперименты, отслеживающие изменения в течение месяцев, а не дней, дают более чёткую картину долгосрочных тенденций. Поведенческие модели, созданные с помощью ИИ, способны масштабно имитировать взаимодействие пользователей, предлагая более глубокое понимание, чем A/B-тесты с небольшой выборкой.

И, наконец, лучшие дизайнеры не полагаются на A/B-тестирование для подтверждения каждого решения. Они сочетают интуицию, опыт и психологию, чтобы создавать отличный пользовательский опыт.

A/B-тестирование вас не спасет

Правильно проведенное A/B-тестирование — мощный инструмент для оттачивания идей. Но оно не генерирует их. Никакое сплит-тестирование не спасет плохой продукт и не исправит испорченный опыт.

Слишком много команд тратят время на доработку деталей, когда им следует переосмыслить весь свой подход.

Вместо того чтобы позволять данным водить вас по кругу, прислушивайтесь к своим пользователям, смело рискуйте и проводите тестирование только тогда, когда это действительно важно.

Мы разрабатываем сайты для бизнеса. Напишите мне для этого:

НАПИСАТЬ В WHATSAPP