Как сравнить два варианта страницы на сайте магазина одежды

Владельцу магазина одежды часто предлагают «переделать карточку» или «поменять кнопку». Через неделю заказов стало больше, но неясно почему: помогла правка, началась распродажа или ушла рассылка. Чтобы отделить эффект изменения от случайных факторов, два варианта страницы показывают разным посетителям одновременно и сравнивают их поведение. Это называют A/B-тестом.

С чего начать: гипотеза вместо «давайте попробуем»

Сначала запишите гипотезу по схеме: «Если мы изменим X, то показатель Y вырастет, потому что причина Z». Без причины тест превращается в лотерею, а по её итогам нечего выводить на другие страницы.

Меняйте одну вещь. Если в новой версии другие фото, другая кнопка и другой текст, вы узнаете лишь, что набор сработал лучше или хуже, а что именно сработало, неизвестно.

Пример: карточка платья и подсказка по размеру

Возьмём условную карточку «Платье-футляр, тёмно-синее». Покупатели открывают её, смотрят фото, но в корзину кладут редко. Предположение: они сомневаются в размере, а таблица размеров спрятана в конце описания.

• Вариант A (текущий). Справа от фото находятся название, цена, выпадающий список размеров и кнопка «В корзину». Ссылка «Таблица размеров» стоит под длинным описанием.
• Вариант B. Всё то же самое, но рядом со списком размеров есть ссылка «Как подобрать размер». Она открывает окно с таблицей обхватов груди, талии и бёдер и короткой подсказкой, что делать, если мерки попадают между двумя размерами.

Гипотеза: если подсказка находится рядом с выбором размера, больше посетителей решатся добавить платье в корзину, потому что им не нужно искать таблицу по странице. Другие идеи, например серые недоступные размеры с кнопкой «Сообщить о поступлении», проверяйте отдельным тестом.

Какие показатели смотреть в магазине одежды

Заранее выберите один главный показатель. Для примера выше это доля посетителей карточки, которые добавили товар в корзину. Настройте цели в системе статистики (Яндекс.Метрика или Google Analytics) до запуска, а не после.

Дополнительно полезно отслеживать:

• переход к оформлению заказа из корзины;
• завершённые заказы;
• открытие окна с таблицей размеров, чтобы понять, пользуются ли подсказкой вообще;
• возвраты по причине неподошедшего размера, если магазин ведёт такой учёт. Они приходят с задержкой, поэтому сопоставляйте их с заказами из теста позже.

Рост кликов по кнопке ещё не значит рост продаж: человек мог добавить два размера «на примерку» и купить один. Поэтому смотрите на цепочку целиком.

Как разделить посетителей и сколько ждать

Варианты должны работать одновременно. Сравнение «эта неделя с прошлой» не годится: изменились погода, трафик и ассортимент. Каждому посетителю нужно показывать один и тот же вариант при повторных заходах, обычно это делается через cookie. Деление пополам — нормальная схема для старта.

Для разделения подойдут встроенные эксперименты Google Analytics, сервисы вроде Optimizely или Visual Website Optimizer, либо разделение на стороне сервера, которое делает разработчик. Инструмент выбирайте по тому, как устроена ваша карточка: если подсказка меняет вёрстку и логику выбора размера, проще настроить тест программно.

Срок и объём данных определите до старта. Включите минимум несколько полных недель, чтобы попали и будни, и выходные. Не останавливайте тест в первый день, когда один вариант внезапно вырвался вперёд: ранние разрывы часто выравниваются. Если заказов в день мало, сравнивайте промежуточные шаги (корзину, начало оформления) или тестируйте более заметные изменения.

Что искажает результат именно в одежде

• Сезон и акции. Распродажа, рассылка или реклама меняют состав аудитории. Не запускайте тест на стыке кампаний или хотя бы отмечайте такие даты.
• Один товар вместо группы. Результат по одному платью может быть случайным. Лучше взять группу похожих карточек, например всё трикотажное или все платья.
• Наличие размеров. Если в одном варианте чаще оказываются товары без нужного размера, победит не дизайн, а склад. Следите, чтобы остатки не расходились по группам.
• Устройства. Всплывающее окно с таблицей может плохо работать на экране смартфона или планшета. Сравнивайте результаты по типам устройств отдельно.
• Новые и вернувшиеся покупатели. Вернувшиеся уже знают свой размер, подсказка нужна им меньше.
• Дубли страниц. Если варианты открываются по разным адресам, не позволяйте поисковым системам воспринимать их как отдельные страницы: укажите основной адрес или закройте тестовые от индексации. Это техническая гигиена, на позиции она никак не влияет.

Проверочный список перед запуском

• Гипотеза записана вместе с причиной.
• Между вариантами отличается только один элемент.
• Главный показатель выбран, цель в статистике настроена и проверена на тестовом заказе.
• Посетители делятся случайно, одновременно, и каждый видит один вариант.
• Минимальный срок (в полных неделях) определён заранее.
• В период теста нет крупных акций или они учтены.
• Обе версии проверены на компьютере, планшете и телефоне.
• Решено, что вы сделаете при любом исходе: внедрите, оставите прежнюю версию или поставите новый тест.

Если разница между вариантами мала или нестабильна, это тоже результат: значит, этот элемент не главная причина отказов, и стоит проверить следующую гипотезу.

Все статьи блога