Jak zaplanować test A/B?
Zanim uruchomisz narzędzie, ustal hipotezę w prostym schemacie Jeśli…, to… ponieważ… . Przykładowo, Jeśli skrócimy nagłówek na stronie produktu, wzrośnie liczba przejść do koszyka, ponieważ użytkownicy szybciej zrozumieją korzyść.
Do tego wybierz jedną metrykę główną związaną z celem biznesowym i określ minimalną zmianę, którą uznasz za wartą wysiłku. Z tego wyliczysz wielkość próby oraz czas trwania – zwykle co najmniej pełen tydzień, aby złapać różnice między dniami. Warunki w trakcie testu powinny być sprawdzone: ten sam miks źródeł ruchu, brak równoległych ingerencji w testowany krok ścieżki.
Dobrym sposobem jest też przeprowadzenie krótkiego test A/A (dwie identyczne wersje) przed serią eksperymentów. Takie działanie pozwala wyłapać problemy z losowaniem i zliczaniem konwersji. Sam wariant B zmieniaj jednoznacznie: jedna modyfikacja na raz. Jeśli dodasz kilka zmian, nie dowiesz się, co naprawdę zadziałało.
Jak czytać wyniki testów A/B?
Po zakończeniu testów liczy się wielkość i trwałość przeprowadzonego eksperymentu. Różnica rzędu 3-4% może w skali miesiąca przełoży się na przychód, o ile powtarza się w kluczowych segmentach. Warto sprawdzić urządzenia, kanały i nowe vs. powracające wizyty.
Zwróć także uwagę na skutki uboczne: zdarza się, że rośnie CTR na banerze, ale spada sprzedaż, ponieważ więcej osób wchodzi w ścieżkę z ciekawości, nie z intencją zakupu. W takiej sytuacji decyzja nie powinna opierać się na kliknięciach, tylko na celu. Jeśli liczby wyglądają obiecująco po kilku dniach, nie przerywaj testu wcześniej niż planowałeś – krótkie piki są normalne i mogą odwrócić się po weekendzie czy kampanii w jednym kanale.
Kiedy testować, a kiedy po prostu wdrożyć założenia?
Test A/B sprawdza się, jeśli masz dość ruchu, żeby szybko zebrać wiarygodne dane i gdy zmiana jest dyskretna (nagłówek, układ, tekst przycisku, długość formularza). Nie ma sensu testować przy krytycznych poprawkach zgodności lub dostępności – tam liczy się poprawność. Jeśli ruch jest mały, lepiej wdrożyć zmianę w 100% i monitorować trend przez kilka tygodni, zamiast ciągnąć test miesiącami w zmiennych warunkach sezonowych.
Testy A/B odpowiadają na praktyczne pytanie Która wersja działa lepiej w tym kontekście? Gdy hipoteza jest dobrze sprecyzowana, metryka powiązana z celem, a dyscyplina utrzymana od początku do decyzji, eksperymenty stają się codziennym narzędziem do poprawiania wyniku.