Wildberries Зачем использовать A/B-тестирование на Wildberries?

Сплит-тестирование (A/B-тестирование) – это метод сравнения двух вариантов элемента (например, изображения или текста) для определения, какой из них эффективнее с точки зрения достижения поставленной задачи. В контексте маркетплейса Wildberries A/B-тестирование позволяет продавцу одновременно показать покупателям два разных варианта оформления карточки товара и на основе данных выбрать лучший.

A/B-тесты дают возможность подтверждать эффективность идей фактами, а не интуицией, и постоянно улучшать пользовательский опыт. В результате продавец получает более привлекательную карточку товара, что ведет к росту конверсии и продаж.

Почему A/B-тестирование важно для продавцов на Wildberries​

В условиях жесткой конкуренции маркетплейсов понимание своей аудитории – “кислород” для бизнеса. A/B-эксперименты помогают глубже узнать предпочтения покупателей и принимать решения на основе данных (Data-driven подход), а не догадок.

Даже если вы уверены в какой-то гипотезе улучшения, её нужно проверить: то, что кажется верным, должно быть подкреплено реальными цифрами.

Нажмите, чтобы раскрыть...

Регулярное тестирование дает сразу несколько выгод:

• 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 - на Wildberries алгоритмы поисковой выдачи учитывают показатели карточки. По данным на 15.01.2025г. влияние конверсии карточки на место в выдаче составляет от 5 до 20%. Если благодаря A/B-тесту вы подберете более эффективное главное изображение, это не только увеличит конверсию, но и поможет поднять товар выше в результатах поиска.

Проще говоря, A/B-тестирование стало важнейшим инструментом современного продавца на Wildberries. Оно позволяет сформировать стратегию постоянного роста и перестать действовать наугад, ориентируясь непосредственно на предпочтения ваших клиентов.

Какие элементы карточки товара можно тестировать​

Карточка товара на Wildberries 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.
• Заголовок (название 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. Тест эластичности цены покажет, что выгоднее: продавать больше по низкой цене или меньше, но дороже. Главное – при проведении ценового эксперимента отслеживать не только процент конверсии, но и экономический результат (выручку и прибыль), чтобы не гоняться за объемом продаж в ущерб рентабельности.
• Описание товара: Раздел описания – это ваш шанс убедить покупателя и встроить важные ключевые слова для SEO оптимизации поиска. Можно тестировать работу с ключевыми словами в описании или сравнить оригинальный рекламный текст против текста, насыщенного ключевыми словами. Анализ таких тестов покажет, какой стиль описания и набор ключевых слов лучше стимулирует продажи и дает повышение видимости товара в поиске.
• Отзывы и рейтинг: Социальное доказательство (звезды рейтинга, отзывы покупателей) сильно влияет на доверие к товару. Хотя непосредственно контент отзывов продавец не контролирует, но моежт управлять ответами на них. Косвенно это тоже A/B-тест. Или можно закрепить полезный отзыв, тем самым усилив доверие. В целом, отзывы как элемент карточки нельзя просто включить или выключить для разных пользователей, но продавец может работать над их количеством и качеством.
• 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. В Wildberries есть специальные поля (например, «особенности изделия», «назначение», «действие» и др.), которые можно заполнять по-разному. В одном варианте можно перечислить все возможные особенности, в другом – оставить только ключевые, и посмотреть, что лучше отразится на продажах. Важно, чтобы указанные характеристики соответствовали реальности.

Методология проведения A/B-тестирования на Wildberries​

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​

Любой A/B-тест начинается с гипотезы. Сначала четко определите цель: какой показатель хотите улучшить или 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. Например: «Если добавить в заголовок указание бренда, то кликабельность карточки вырастет, потому что покупатели будут лучше ее узнавать». Или: «Если заменить главное фото на вариант с моделью, это повысит конверсию, потому что товар будет восприниматься привлекательнее». На этапе планирования также решите, какими метриками будете измерять успех эксперимента (CTR, конверсия в покупку, средний чек, количество продаж и т.п.), чтобы затем не выбирать показатели постфактум.

Грамотная постановка цели и гипотезы убережет от размытого эксперимента и неверных выводов.

Нажмите, чтобы раскрыть...

Проведение теста​

Когда гипотеза сформулирована, можно запускать сам тест. На Wildberries есть встроенный инструмент для A/B-тестирования (по состоянию на 2025 год – для главных фотографий товаров). Этот сервис доступен продавцам с платной подпиской «Джем» и автоматически делит аудиторию карточки 50/50 между вариантом A и B [ ]. Процесс упрощен: вы выбираете товар, загружаете альтернативное фото B (при этом фото A – текущее основное), и запускаете тест на заданный срок.

Важно соблюдать требования: фото должны отвечать техническим параметрам (формат, размер, качество) и правилам контента Wildberries. Иначе тест просто не начнется или будет отменен модерацией. Например, Wildberries отменит A/B-тест, если на карточке вместо фото стояло видео, если в период теста вы поменяли главное фото вручную, если товар закончился на складе или карточка заблокирована. Поэтому перед запуском убедитесь, что на время эксперимента не будете вносить другие изменения в карточку и что товара достаточно на складе, чтобы спрос обеих групп покупателей был удовлетворен.

Для элементов, для которых нет встроенного инструмента (заголовки, описание, цена и др.), можно провести A/B-тестирование вручную. Обычно продавцы используют такой подход: Вы вносите изменение и оставляете карточку в новом варианте на определенный период (например, неделю), сравнивая показатели “до” и “после”. Здесь важно, чтобы периоды были сопоставимы по условиям (лучше брать одинаковую длительность, включающую и будни и выходные, и избегать распродаж или праздников). Например, 7 дней с оригинальным заголовком vs следующие 7 дней с новым заголовком. 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 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 и 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.

Нажмите, чтобы раскрыть...

Анализ результатов​

• 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. Например, может оказаться, что вариант с новой фотографией получил заметно больше кликов и добавлений в корзину, чем исходный – явный признак, что новое фото лучше привлекает и убеждает покупателей. [ ]

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

Нажмите, чтобы раскрыть...

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 эти трафик не конвертируется в продажи. Поэтому оценивайте результаты комплексно.

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 официальном A/B-тестировании Wildberries итоговый результат помечается, когда победитель выявлен.

Если же окажется, что один вариант лучше по одним метрикам, а второй – по другим, или разница слишком мала, Wildberries отметит, что «Победитель не выявлен». В такой ситуации стоит либо признать, что тест не дал определенного ответа, либо провести его повторно/дольше, либо сконцентрироваться на той метрике, которая для вас приоритетна. Например, если вариант A дал больше продаж, а B – чуть выше CTR, логично считать успешным тот вариант, что принес больше покупок. [ ]

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: Как отмечалось, 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. Слишком короткое время (менее 3 дней) тоже может не отражать типичное поведение аудитории. Убедитесь, что тест охватывает разные дни недели и что в это время не было экстремальных всплесков или спадов внешнего трафика.
• 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. В такие моменты поведение покупателей аномально: конверсии могут скакать из-за скидок или, наоборот, падать после ажиотажа. 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.
• Оценка не тех 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. Или наоборот, вариант с меньшим числом заказов мог принести больше прибыли (если там цена выше). Всегда соотносите результаты теста с бизнес-целями. Иногда нужно смотреть шире: например, изменение могло повлиять на средний чек или возвраты товара, даже если конверсия в заказ осталась равной. Такой эффект тоже стоит учитывать.
• 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?” Относитесь к результатам критично и подтверждайте их на практике (например, оставив выигравший вариант и посмотрев, удержатся ли улучшенные показатели в долгосрочной динамике).
• Технические и организационные сложности: К трудностям можно отнести и ограничения платформы. Например, без подписки «Джем» на Wildberries встроенный инструмент недоступен, а с подпиской – ограничение на 5 тестов в месяц. Это накладывает рамки на количество одновременных экспериментов. Также, A/B-тесты пока официально реализованы только для фото, поэтому проверка других элементов требует изобретательности. В таких случаях нужно тщательнее планировать и анализировать ручные тесты.

Наконец, помните: 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: Золотое правило: 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: Следите за всеми техническими моментами: 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.

Делитесь полученным опытом с командой: это ускорит обучение всех и установит лучшие практики в компании. Не останавливайтесь на достигнутом – маркетплейс среда динамичная, и то, что работает сегодня, завтра может устареть.

Постоянно ищите гипотезы новых точек роста и проверяйте их экспериментально.

Нажмите, чтобы раскрыть...

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