Поэтому владелец создает вторую версию лендинга с таким же дизайном и товаром, но уже с красными кнопками, и переводит на него часть трафика. Через 2-3 недели тестов сравниваются результаты метрик обеих страниц. Если показатели улучшились, то гипотеза оказалась верной и пора вносить изменения в основную версию проекта. Каким цветом выделить кнопки на сайте — синим или красным; стоит ab тестирование ли увеличивать размер заголовков; можно ли улучшить текст объявления?
В вакансиях пишут, что нужен навык A/B-тестирования. Как его получить, если я еще не работаю с продуктом?
Нужно дождаться окончания теста, чтобы получить достоверные результаты. Принцип тот же, что и в A/B-тесте, только сравнивают одновременно больше двух версий одного изменения. На каждый вариант выделяется часть аудитории для показа, в конце теста их результаты сопоставляются. Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования. Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой.
Подготовка групп и расчет размера выборки
Запись сеанса отдельного посетителя также будет полезна. Она даст вам точное понимание того, что делает посетитель на конкретной странице сайта, что привлекает его внимание, а что не нравится или вводит его в заблуждение. Это относится не только к информационному контенту, такому как на страницах блога, но и к посадочным страницам сайта. Протестируйте глубину содержания и уровень подробности описания, создав два варианта описания вашего ключевого предложения. Один будет значительно длиннее другого и даст более глубокое понимание темы.
- Выберите из списка те решения, которые можно тестировать параллельно.
- Назовите исследование и добавьте счётчик Метрики, к которому привязана кампания.
- Подробнее об отслеживании результатов A/B-теста читайте в Справке.
- Есть бесплатный вариант инструмента, что и делает его популярным на фоне конкурентов.
- «Контрольный вариант» — страница без изменений, ссылку на неё указывать не обязательно.
Как анализировать результаты A/B-тестов?
Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, email, рекламное объявление на Facebook и пр.), который уже показал хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых. Я часто сталкиваюсь с взаимозаменяемостью терминов «сплит-тест» и «А/В-тестирование». Ведь не исключен вариант, что, например, ваш сайт мешает продажам, а не стимулирует их, потому что, например, вводит людей в заблуждение и нивелирует их интерес к вашему продукту. Создание веб-сайта или запуск email-маркетинговой кампании – это лишь первый шаг в продвижении вашего бизнеса. Любая из этих ошибок может привести к тому, что результаты теста окажутся недостоверными и придется начинать все заново.
Можно ли проводить несколько A/B-тестов одновременно?
Поэтому необходимо проводить A/B-тестирование с учетом всех этих факторов и применять наиболее подходящие методы анализа результатов. Результаты A/B-теста показывают, какое решение даст большую конверсию в нужное целевое действие. Например, в каком случае больше пользователей перейдет по ссылке, зарегистрируется на сайте или в приложении, подпишется на рассылку, заполнит форму обратной связи.
Работают по простому принципу — вы устанавливаете код сервиса на ресурс и указываете, в каких пропорциях нужно делить трафик между двумя версиями страницы (тестовой и основной). После окончания тестов система сама посчитает результаты и покажет, какой вариант оказался эффективнее. Все это говорит о том, что A/B-тестирование — важный инструмент, применимый в разных сферах для улучшения продуктов и услуг, повышения конверсии и роста продаж. Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. A/B тестирование представляет собой инструмент для развития сайта и проверки гипотез.
Можно также добавить ссылку на опрос и таким образом собрать дополнительные данные для будущего продукта. Для исследования не нужно привлекать разработчиков, как в случае с A/B-тестом. Нужно создать новый интерфейс на уровне макетов, собрать интерактивный прототип и пронаблюдать, как пользователи с ним взаимодействуют. Как тестируют прототипы и анализируют результаты мы рассказывали в статье о UX.
Рассчитать размер выборки для сплит-тестирования, в котором сравнивают конверсию вариантов, можно в специальных калькуляторах от Mindbox или от Evan Miller. В них нужно указать число вариантов в тесте, текущие показатели конверсии и ожидаемый прирост. Сервисы покажут, сколько всего пользователей нужно и сколько пользователей должны увидеть каждый вариант. При расчете процентного соотношения между тестовой и основной группой учитывайте количество трафика. Если посещаемость сайта высокая, то тестовую страницу можно показывать всего 5-20% посетителей.
Считается, что продолжительность набора статистики по каждому варианту должна составлять не менее 7-10 дней. Только тогда можно с уверенностью говорить, что полученные данные — не результат случайности или влияния каких-то внешних факторов. Чтобы потенциальный клиент дошел до страницы покупки, сайт должен быстро загружаться. Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента. Проще говоря, утверждение, которое истинно до того, как мы собираем какие-либо данные, является нулевой гипотезой. При A/B тестировании основная нулевая гипотеза будет заключаться в том, что новая версия не лучше или даже хуже старой.
Рассмотрим подробнее то, как работает инструмент, для чего проводят такие тесты и каким образом реализуются задачи. Чтобы бизнесу выжить в онлайн-сфере, успешно завоевывать внимание аудитории и обходить аналогичные проекты, нужно развиваться. Когда проведение A/B-тестирования нецелесообразно, могут использоваться альтернативные методы[6]. Преждевременное окончание исследования может привести к неверным выводам.
Число людей, которые должны увидеть каждый вариант, чтобы можно было доверять результату теста. Помогает рассчитать время теста и не выключить его слишком рано или, наоборот, поздно. В основе любого A/B теста лежит проблема (ситуация), которую нам надо решить (разрешить) или некое поведение пользователя, которое нам нужно изменить или, наоборот, закрепить. Выявив проблему, продакт менеджер формулирует гипотезу — предположение, которое либо подтверждается, либо опровергается в результате эксперимента. Для этого в интерфейс добавляется кнопка, за которой ничего нет, — fake door — и отслеживается, какой процент пользователей ее нажмет. За fake door обычно размещают сообщение о том, что раздел в разработке.
Лучше поставить точную задачу — «повысить конверсию до 5%». Тогда вам будет проще понять и рассчитать полученный результат. A/B-тестирование входит в тариф «Бизнес», который стоит от 543 рублей/месяц.
Вы должны видеть пути улучшения страниц и понимать, почему именно они перспективные. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат». Значимые различия вариантов будут выделены цветом — зелёным или красным.
Они хотят купить сейчас и совершенно не интересуются подпиской, поэтому могут исказить результаты эксперимента. Полагаться на субъективный вкус не стоит, варианты надо тестировать. В этом помогут A/B-тесты, с помощью которых можно проверить эффективность решений при разработке продукта. Если вы не хотите сопоставлять результаты А/Б-тестирования вручную по конверсиям, кликам, визитам и другим параметрам, проще воспользоваться базовыми возможностями Google Analytics. Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики. Особенно это пригодится владельцам интернет-магазинов, которые хотят знать, куда тратится каждая копейка и сколько в итоге приносят вложения в сайт.
Это поможет сконцентрировать бюджет на более эффективных решениях. Показатель конверсии в каждом из вариантов при достоверности 100%. Проверьте, какой из вариантов лучше и можно ли считать результаты значимыми. Всех обобщенных нюансов здесь не написать, так как в вашей компании и для каждого теста есть свои особенности, узнать которые помогает лишь опыт. MDE (Minimum Detectable Effect) – это минимальный обнаруживаемый эффект, т.е. Минимальное изменение метрики, которое вы сможете обнаружить с заданной вероятностью и статистической значимостью в А/В тесте.
Optimizely подойдет для тестирования сайтов и мобильных приложений. Добавьте второй и последующие варианты при необходимости. Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать.
Сервисы определят размер выборки и посчитают, какой процент аудитории нужно отправить в тестовую группу, а какой — в основную. A/B-тестирование (англ. A/B testing, Split testing) — метод маркетингового исследования, позволяющий на основе статистики оценить влияние изменения на метрики продукта. A/B-тест состоит из рандомизированного контролируемого эксперимента. В ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», а целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов[1][2][3].
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .
