Как использование A/B тестирования увеличивает конверсии и продажи на маркетплейсах

Основы A/B тестирования

A/B тесты дают возможность подтверждать эффективность идей фактами и принимать решения на основе данных (Data-driven подход), а не догадок. В результате продавец получает более привлекательную карточку товара, что ведет к росту конверсии и продаж.

Даже если вы уверены в какой-то гипотезе улучшения, её нужно подтвердить реальными цифрами.

Регулярное проведение тестирования позволяет получить:

• Доказательство гипотезы – вы подтверждаете, что внесенные изменения реально влияют на метрики, и эффект обусловлен не внешними факторами.
• Минимизация риска – вместо запуска кардинальных изменений “вслепую” вы пробуете их на части аудитории. Это снижает риск навредить продажам: если вариант B проигрывает, его можно вовремя отклонить.
• Рост CR и CTR - правильные выводы из тестов позволяют повышать кликабельность карточки и долю пользователей, совершающих покупку. Со временем вы создаете товарное предложение, которое находит наибольший отклик у аудитории.
• Улучшение позиций в поиске – и на Wildberries и на Озон алгоритмы поисковой выдачи учитывают показатели карточки. Выявляя более эффективные элементы, вы не только увеличиваете конверсию, но и поднимаете товар выше в результатах поиска.

A/B тестирование позволяет сформировать стратегию постоянного роста и перестать действовать наугад, ориентируясь непосредственно на предпочтения ваших клиентов.

Какие элементы карточки товара на маркетплейсе можно тестировать

Карточка товара на маркетплейсе содержит множество элементов, которые влияют на решение покупателя. Практически каждый из них можно подвергнуть A/B тесту, чтобы найти оптимальный вариант. Наиболее важные элементы для тестирования:

• Главное изображение товара: Это первый визуальный контакт покупателя с вашим товаром, от него напрямую зависит переход в карточку и дальнейшая покупка. Тестирование разных вариантов главного фото помогает определить, какое изображение имеет лучший CTR (click-through rate, отношение кликов к показам). Если показатель CTR по карточке низкий (<3%), имеет смысл протестировать новое главное фото.
• Описания товаров: Сравнивая краткие и лаконичные описания с более подробными и информативными, можно выявить, какой стиль описания лучше соответствует ожиданиям вашей целевой аудитории и способствует принятию решения о покупке.
• Заголовок товара: Заголовок влияет на поиск и сразу доносит до покупателя суть предложения. Стоит тестировать разные формулировки. Практика показывает, что изменение акцентов в заголовке меняет отклик покупателей.
• Цена товара: Цена напрямую влияет на конверсию и средний чек. Небольшое снижение цены может увеличить количество продаж, но уменьшить маржу, и наоборот – высокая цена повышает доход с единицы, но может отпугнуть часть покупателей. Тестирование цены помогает найти баланс.
• Отзывы и рейтинг: Социальное доказательство (звезды рейтинга, отзывы покупателей) сильно влияет на доверие к товару. Хотя непосредственно контент отзывов продавец не контролирует, но может управлять ответами на них. Косвенно это тоже A/B тест. Можно закрепить полезный отзыв, тем самым усилив доверие.
• Другие элементы: К ним относятся все составляющие карточки товара: галерея дополнительных фото, видеообзор, блок характеристик, а также различный маркетинговый функционал. Например, характеристики товара – их полнота и содержание.

Методология проведения A/B тестирования на маркетплейсах

Для успешного A/B тестирования важно соблюдать правильную методику. Процесс можно условно разделить на три ключевых этапа: формулирование гипотезы, проведение эксперимента и анализ результатов.

Формирование гипотез

Четко определите цель: какой показатель хотите улучшить или какую проблему решить. Это может быть, например, увеличение процента покупок из числа зашедших на карточку товара, рост среднего чека или числа отзывов.

От цели зависит формулировка гипотезы – вашего предположения о том, какое изменение приведет к желаемому результату. На этапе планирования также необходимо решить, какими метриками будут измерять успех эксперимента (CTR, конверсия в покупку, средний чек, количество продаж и т.п.).

Грамотная постановка цели и гипотезы позволит сфокусироваться, тем самым убережет от размытого эксперимента и неверных выводов.

Проведение A/B теста

На Вайлдберриз есть встроенный инструмент для A/B тестирования для главных фотографий товаров (по состоянию на 2025 год). Этот сервис доступен продавцам с платной подпиской «Джем» и автоматически делит аудиторию карточки 50/50 между вариантом A и B [ А/Б-тестирование главного фото в карточке товара | seller.wildberries.ru ].

На Озон продавцы имеют доступ к следующим встроенным инструментам A/B тестирования:

• Тестирование цен: Продавец может запустить тест, при котором часть пользователей видит товар по обычной цене, а другая часть — по сниженной. После завершения теста оцениваются показатели конверсий, добавления товара в корзину и непосредственно продаж, что позволяет найти наиболее прибыльную ценовую стратегию.
• Тестирование изображений: Также на Озон доступно тестирование главного изображения товара (платная услуга). Это позволяет определить, какой визуальный контент лучше привлекает внимание покупателей и стимулирует их к покупке.

Для элементов, для которых нет встроенного инструмента (заголовки, описание, цена и др.), можно провести A/B тестирование вручную.

Обычно используется такой подход: Вы вносите изменение и оставляете карточку в новом варианте на определенный период (например, неделю), сравнивая показатели “до” и “после”.

Недостаток метода – на метрики могут влиять сезонность и внешние факторы, поэтому для уверенности тест можно повторить несколько раз или чередовать варианты (неделя A, неделя B, потом снова A для проверки).

Лучшие практики проведения A/B теста

• Меняйте только один элемент за раз, чтобы точно знать, что повлияло на результат. Если вы одновременно изменили и фото, и цену, и описание, а конверсия выросла – непонятно, что именно сработало. Четкая изоляция переменной – принципиальный момент.
• Обеспечьте по возможности схожие условия для варианта A и B: одинаковое время работы теста, сопоставимый объем трафика на каждую версию, отсутствие дополнительных акций или внешней рекламы, которые могли бы затронуть только один из вариантов. Соблюдение этих условий гарантирует “чистоту” эксперимента, иначе результаты могут оказаться недостоверными.
• Не забудьте о длительности: тест должен идти достаточно долго. Слишком короткий период (например, один день) может не охватить разных типов покупателей и дни недели – минимально рекомендуется проводить эксперимент не менее 3 дней, а лучше неделю. При этом не останавливайте тест раньше срока – дождитесь статистически значимого объема данных, даже если поначалу один вариант резко лидирует или проигрывает.

Поспешное завершение теста – распространенная ошибка, из-за которой можно сделать ложные выводы.

Анализ результатов A/B тестирования

• Показы в поиске: сколько раз карточка отображалась пользователям (импрессии).
• Переходы в карточку: сколько раз пользователи кликнули и зашли на страницу товара.
• Добавления в корзину: скольким клиентам товар понравился настолько, что они добавили его в корзину.
• Оформленные заказы: сколько покупок было совершено.

Эти метрики фактически строят воронку конверсии: от показа до покупки. Сравнение их между вариантом A и B сразу показывает, где разница наиболее ощутима.

Тест цен может выявить, что при сниженной цене покупателей стало больше, но средний чек упал – тогда смотрят на общую выручку, прибыль и решают, оправдана ли такая акция.

При анализе ориентируйтесь на ту метрику, которая соответствует вашей изначальной цели. Если цель – увеличить продажи, то ключевой показатель – количество заказов (или выручка). Рост кликов сам по себе не гарантирует успеха: увеличение трафика бессмысленно, если этот трафик не конвертируется в продажи.

Не забудьте проверить статистическую значимость различий. Бывает, что вариант B опередил A незначительно – тогда важно понять, является ли разница устойчивой или могла возникнуть случайно. Специалисты обычно применяют статистические методы (например, t-тест) или смотрят на процентный разрыв и объем выборки. Если у вас очень большой трафик, даже +2-3% к конверсии может быть значимым улучшением. Но при малом числе наблюдений разница и в 10% может оказаться в пределах погрешности.

В статистике величину переменной называют статистически значимой, если мала вероятность случайного возникновения этой или ещё более крайних величин.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Статистическая_значимость

После анализа примите решение: внедрять ли изменения постоянно. Если один из вариантов явно лучше по основным показателям, имеет смысл использовать его, если же победителя нет или результаты неоднозначны, вы не потеряли ничего – это тоже инсайт. Неподтвержденная гипотеза показывает, в каком направлении не стоит двигаться дальше, и помогает сузить круг возможных идей. Можно сформулировать новую гипотезу и начать цикл тестирования заново.

Ошибки и сложности при A/B тестировании

Несмотря на относительную простоту концепции, при проведении A/B тестов есть немало подводных камней. Вот список распространенных ошибок и затруднений, с которыми сталкиваются продавцы, и советы, как их избежать:

• Одновременное изменение нескольких элементов: Параллельное изменение сразу нескольких параметров карточки мешает понять, что именно повлияло на результаты. Не смешивайте элементы в одном эксперименте. Тестируйте последовательно: один тест – один фактор. Иначе есть риск потратить время впустую, запутавшись в интерпретации.
• Малый объем и длительность теста: Если на вариантах A и B побывало слишком мало пользователей, выводы не будут надежными. Случайные колебания поведения отдельных людей могут исказить картину. Например, 5 покупок против 4 – еще не повод говорить о преимуществе на 25%. Дайте тесту набрать достаточную статистику: минимум несколько сотен показов и кликов на каждый вариант.
• Неподходящий период проведения: Результаты A/B теста сильно зависят от внешнего фона. Ошибка – проводить эксперимент в период, который не типичен для обычных продаж, например, во время крупной распродажи, в праздничные дни или сразу после запуска товара. Старайтесь проводить тесты в стабильные периоды, избегая сезонов распродаж (если только сама гипотеза не связана с участием в распродаже). И всегда сравнивайте сопоставимые периоды: не ставьте вариант A на праздники, а B – после них.
• Изменение условий во время теста: Еще одна частая ошибка – когда продавец вмешивается в эксперимент на ходу. Например, внезапно меняет цену или отключает рекламу для варианта B, или столкнувшись с падением продаж, подливает трафика одному из вариантов. Такие действия нарушают чистоту теста. Если вы запустили эксперимент, постарайтесь ничего не менять до его завершения, иначе результаты невозможно корректно интерпретировать.
• Выбор неправильных метрик: Неправильно выбранные показатели успеха могут привести к неверным выводам. Например, ориентироваться только на CTR и делать вывод о победителе варианта с большим числом заходов в карточку – ошибка, если конечные продажи при этом не выросли. Всегда соотносите результаты теста с бизнес-целями.
• Игнорирование статистической значимости: A/B тестирование – про цифры, поэтому важно убедиться, что различия значимы. Ошибка – считать победителем вариант, который случайно набрал немного больше продаж. Всегда спрашивайте себя: “А повторится ли этот результат, если я проведу тест снова?”

A/B тестирование – это процесс обучения. Ошибки неизбежны, особенно поначалу, но каждый неудачный тест учит так же, как удачный. Главное – делать выводы и продолжать экспериментировать, не останавливаясь на достигнутом.

Практические рекомендации для продавцов

• Тестируйте постоянно: Не рассматривайте A/B тест как разовое действие. Рынок и вкусы покупателей меняются, конкуренты тоже улучшают свои карточки. Включите культуру экспериментов в постоянную работу: регулярно проверяйте новые идеи – от фото и описаний до ценовых предложений. Постоянное тестирование позволит вам быть на шаг впереди и своевременно подстраиваться под тренды.
• Опирайтесь на данные, а не на мнения: Иногда внутри компании возникают споры, какое решение лучше – A/B тест снимет все вопросы цифрами. Привыкайте обосновывать изменения метриками. Каждое ваше решение, основанное на результатах теста, сближает вас с покупателем и делает бизнес более клиент-ориентированным.
• Четко формулируйте гипотезу и цель: Конкретная гипотеза и выбранная метрика успеха не дадут размазать фокус. Если тест не подтвердил гипотезу – это тоже результат, он покажет, в каком направлении не стоит двигаться дальше. Учтите это и переходите к следующей идее.
• Меняйте по одному параметру: один тест – одно изменение. Так вы наверняка знаете, что улушило (или ухудшило) показатели. Исключение – комплексные акции, где заведомо тестируется связка (например, новый дизайн плюс новая цена одновременно как единое предложение), но такие сложные эксперименты лучше проводить, уже набив руку на простых.
• Убедитесь в корректности эксперимента: правильные фото, достаточный сток товара, отсутствие сторонних вмешательств во время теста. Соблюдайте правила маркетплейса (фото без запрещенных элементов и т.д.), чтобы вариант, который выиграет, не имел скрытых недостатков (например, не приводил к снижению рейтинга товара).
• Анализируйте и внедряйте результат: После теста детально разберите цифры. Посмотрите на всю воронку: от показов до продаж, чтобы понять, почему один вариант лучше. Обязательно примите решение по итогам: лучший вариант внедрите на постоянной основе. Не бойтесь перемен – если данные говорят, что новый заголовок приносит больше заказов, перепишите карточку. Без внедрения тестирование теряет смысл.

Подведем итоги

С правильным подходом A/B тестирование станет ценным инструментом для оптимизации вашей стратегии продаж на маркетплейсах и увеличения конверсии, позволяющий предпринимателям и маркетологам принимать свои решения на данных, а не гипотезах.

Постоянно ищите гипотезы новых точек роста и проверяйте их экспериментально.

Внедряя A/B тестирование в свою работу на маркетплейсах, вы делаете шаг к более осознанному и эффективному управлению продажами.