Влияние UX Writing на конверсию через A/B тестирование

Привет, Хабр!

Вы когда-нибудь задумывались, как одна маленькая фраза может изменить весь путь пользователя на вашем сайте? Представьте себе, что вместо «Купить сейчас» у вас на кнопке стоит «Оформить заказ». Разница, казалось бы, минимальная, но что если эта замена поднимет конверсию на 20%? В UX Writing слова — это не просто текст, а инструмент, который способен направить пользователя в нужное русло или, наоборот, отпугнуть его.

Влияние структуры и стиля текста на восприятие

Выбор слов и структура текста — это своего рода API между вами и вашим пользователем. Правильная компоновка фраз может значительно улучшить UX текста и, как следствие, повысить конверсию.

Активный vs. Пассивный залог

Активный залог делает текст более динамичным и понятным. Например, сравните две фразы:

• Пассивный залог: «Ваш заказ был успешно оформлен.»

• Активный залог: «Мы успешно оформили ваш заказ.»

Вторая фраза звучит более лично и вызывает больше доверия. Активный залог придаёт ощущение, что за действиями стоит конкретный человек, а не безликий алгоритм.

Использование простого и ясного языка

Пример:

Сложно: Для того чтобы начать работу с приложением, вам потребуется выполнить ряд предварительных настроек. Просто: Чтобы начать, выполните несколько простых шагов настройки.

Человек, впервые столкнувшийся с вашим продуктом, хочет понять его как можно быстрее. Используйте короткие, ясные предложения без сложных оборотов. Простота — залог эффективности.

Краткость и визуальное разделение

Разбивайте текст на короткие абзацы. Никто не хочет читать огромные блоки текста, особенно на экране. Визуально выделяйте ключевые моменты, используйте маркеры и заголовки.

Пример:

Сложно: Мы предлагаем множество услуг, включая разработку приложений, анализ данных, оптимизацию бизнес-процессов и поддержку пользователей. Просто: Наши услуги: - Разработка приложений - Анализ данных - Оптимизация бизнес-процессов - Поддержка пользователей

Четкая структура облегчает восприятие и помогает пользователю быстро найти нужную информацию.

Примеры того, как небольшие изменения в синтаксисе могут значительно повлиять на конверсию

Кнопка «Купить сейчас» vs. «Оформить заказ»:

<!-- Кнопка 1 --> <button>Купить сейчас</button>  <!-- Кнопка 2 --> <button>Оформить заказ</button>

В ходе A/B теста на одном крупном e-commerce сайте выяснилось, что замена фразы «Купить сейчас» на «Оформить заказ» увеличила конверсию на 17%. Пользователи воспринимали «Оформить заказ» как более мягкое и менее агрессивное предложение, что снижало психологический барьер.

Форма регистрации: «Создайте аккаунт» vs. «Регистрация»:

<!-- Заголовок 1 --> <h2>Регистрация</h2>  <!-- Заголовок 2 --> <h2>Создайте аккаунт</h2>

В другом тесте замена слова «Регистрация» на более персонализированное «Создайте аккаунт» привела к увеличению числа регистраций на 22%. «Создайте аккаунт» подразумевает более активное и личное участие пользователя, что оказалось более привлекательно.

Четкость и прямолинейность:

Сложно: Наше приложение предоставляет полный набор инструментов для оптимизации вашего рабочего процесса. Просто: Наше приложение помогает вам работать быстрее и проще.

В одном тесте простой язык и прямолинейность увеличили количество установок приложения на 12%. Четкие и конкретные обещания воспринимаются лучше и внушают доверие.

Проведения A/B теста для UX Writing

Определение цели тестирования и гипотез

Первый шаг — формулировка конкретной бизнес‑цели. Например, нужно повысить конверсию на странице регистрации. Это общая цель, а гипотеза может звучать так: «Замена технического термина на более дружелюбное выражение увеличит количество завершенных регистраций на 15%».

На одном из проектов, с которым я работал, мы столкнулись с проблемой низкого завершения регистрации на платформе B2B. Гипотеза заключалась в том, что замена технического термина «Номер клиента» на «Ваш ID в системе» позволит пользователям лучше понять, что от них требуется.

Подготовка вариаций текста

Создание вариаций текста должно основываться на четких данных о пользователях и их поведении. Здесь важно не просто менять слова наугад, а опираться на реальные данные.

Пример:
1. Вариант A: «Введите ваш номер клиента для завершения регистрации.»
2. Вариант B: «Введите ваш ID в системе для завершения регистрации.»
3. Вариант C: «Укажите ваш идентификатор для продолжения.»

Для каждого варианта необходимо продумать тон, стилистику и форматирование. Например, возможно, что использование второго лица в тексте будет лучше, чем безличные формулировки.

Интеграция и техническая реализация

Запуск A/B тестирования требует корректной интеграции инструментов тестирования, к примеру как Google Optimize, Optimizely, или собственные решения, если таковые имеются.

Пример с React:

import React, { useState, useEffect } from 'react';  function RegistrationForm() {     const [variant, setVariant] = useState('A');      useEffect(() => {         // подключение Google Optimize или вашего кастомного решения         window.gtag('event', 'optimize.callback', {             callback: (variantId) => {                 setVariant(variantId);             }         });     }, []);      return (         <div>             <h2>Регистрация</h2>             <label>                 {variant === 'A' && "Введите ваш номер клиента для завершения регистрации."}                 {variant === 'B' && "Введите ваш ID в системе для завершения регистрации."}                 {variant === 'C' && "Укажите ваш идентификатор для продолжения."}             </label>             <input type="text" />         </div>     ); }

Так можно динамически изменять текстовое содержимое в зависимости от вариации, отображаемой пользователю. При этом важно, чтобы эти изменения были выполнены быстро и без ощутимых задержек.

Выбор метрик и их мониторинг

Метрики должны быть настроены таким образом, чтобы минимизировать влияние на производительность системы. Выбор метрик зависит от целей, но некоторые из ключевых показателей:

• Conversion Rate: измерение того, какой процент пользователей завершил целевое действие (регистрация, покупка).

• Form Completion Rate: специфическая метрика для форм, измеряющая, какой процент пользователей, сначавших заполнение формы, завершил его.

• Time to First Interaction: как быстро пользователь взаимодействует с текстом или интерфейсом после загрузки страницы.

Пример мониторинга с Гугл Аналитикс:

ga('send', 'event', {     eventCategory: 'RegistrationForm',     eventAction: 'Completion',     eventLabel: variant,     eventValue: 1 });

Завершение теста и анализ результатов

Здесь важно не только собрать данные, но и правильно их интерпретировать. Для этого часто используется статистический анализ с учетом p‑value, чтобы убедиться, что результаты теста не случайны.

К примеру, на одном из проектов анализ показал, что Вариант B (текст «Введите ваш ID в системе») действительно увеличил количество завершенных регистраций на 18%, что подтвердило гипотезу. Анализ данных также выявил, что пользователи старше 40 лет реагировали на эту версию текста значительно лучше, что повлияло на дальнейшие изменения текстов в других разделах сайта.

Подходы к сегментации аудитории и анализу результатов тестирования

Сегментация аудитории — это основной момент A/B тестирования. Правильная сегментация позволяет понять, как разные группы пользователей реагируют на изменения текста.

1. Сегментация по демографии

• Важно учитывать возраст, пол, местоположение и другие демографические параметры. Например, текст, который хорошо воспринимается молодежью, может оказаться непонятным для старших поколений.

2. Сегментация по поведению

• Сегментация на основе поведения пользователей может дать ценные инсайты. Например, новички могут нуждаться в более развернутых и понятных текстах, тогда как постоянные пользователи оценят краткость.

3. Сегментация по устройствам

• Не менее важно учитывать тип устройства: мобильные пользователи, как правило, предпочитают короткие и лаконичные тексты, тогда как пользователи десктопов могут уделить больше времени чтению.

На одном проекте мы провели A/B тестирование текстов для страницы подписки на рассылку. Для мобильных пользователей использовали вариант заголовка «Получите обновления», а для десктопных — «Подпишитесь на нашу рассылку и получайте свежие новости каждую неделю». В результате мобильная версия с более коротким заголовком увеличила конверсию на 18%, в то время как десктопный вариант показал на 12% лучший результат благодаря более полному описанию. Эти данные привели к разработке стратегии, при которой текстовые элементы адаптируются под разные устройства, учитывая поведенческие особенности аудитории.

---

Подведение итогов

Как оказалось, текст — это не просто набор слов, а инструмент влияния на пользователя. Вот несколько ключевых выводов, которые стоит взять на вооружение:

1. Текст имеет значение, даже если он короткий. Нет, это не оправдание для ленивых копирайтеров! Даже одно слово может значительно повлиять на конверсию.

2. Адаптивные тексты — наше всё. Пользователи разных устройств по‑разному воспринимают информацию, и игнорировать это не стоит.

3. Гипотезы подтверждаются не всегда, но это нормально. Да, тесты могут показать, что ваш блестящий и идеально продуманный текст — полное фиаско. Но именно в этом суть A/B тестирования: учиться на ошибках и быстро адаптироваться.

4. Метрики — это ваши лучшие друзья.

Не бойтесь проводить тесты, не стесняйтесь менять формулировки, и помните: правильные слова могут творить чудеса, особенно если их правильно протестировать. И кто знает, возможно, следующий A/B тест приведёт вас к созданию самого конверсионного текста в истории вашего проекта.

Больше про аналитику и анализ эксперты OTUS рассказывают в рамках практических онлайн-курсов. С полным каталогом курсов можно ознакомиться по ссылке.