В некоторых ситуациях не стоит даже рассматривать такие инструменты, как А/В-тесты. С помощью теста вы проверяете свои предположения и гипотезы, которые направлены на улучшение существующего положения дел. Что бы вы ни определили в качестве своей цели для А/В-тестирования, главное, сделать это до того, как приступите к нему. Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками.
Например, количество заказов, средний чек, процент открываемых писем в рассылке. Не стоит с разбегу прыгать в глубокий бассейн А/В-тестирования, пока в нём воды на маленький тазик, то есть если нет значимого трафика пользователей. Чтобы выявить предпочтения среднего пользователя, нужен статистически значимый размер выборки. Если отсутствует ресурс получить адекватные данные, A/B-тесты не покажут результат.
Есть бесплатные калькуляторы расчёта выборки, можно ими воспользоваться, например, Майндбокс. Чтобы добавить дополнительные варианты стилей, нажмите на плюсик над полем с CSS. Добавьте второй и последующие варианты при необходимости.
Теперь, когда перед вами куча данных, пришло время разобраться в них и определить, куда улучшать маркетинговую стратегию. Возникает соблазн поторопиться или пропустить какие-то шаги. Не поддавайтесь искушению и тщательно следуйте процессу, иначе вы похороните исследование. Узнайте как A/B-тест позволяет нащупать самое эффективное решение в ваших маркетинговых стратегиях.
Узнать, какой из вариантов эффективнее, можно, применив оба и сравнив результаты на таком объеме трафика, который имеет статистический вес. A/B-тестирование помогает принимать решения в компаниях, которые ориентированы на конкретные данные. Как правило, результаты тестов играют важную роль, когда принимают решение изменить дизайн нового продукта или параметры бизнес-стратегии. К примеру, по результатам А/В-теста фактический коэффициент конверсии вырос на 1%, как мы и предполагали в гипотезе. В результате выбранных изменений, метрика выросла, гипотеза подтвердилась.
Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. Главная цель A/B-тестирования — понять, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше. В разных отраслях метод используют для улучшения разных объектов. A/B-тестирование — один из самых популярных методов исследования в маркетинге, UX, управлении проектами и продуктами.
A/b-тестирование Для Оптимизации Конверсий: Методы И Сервисы Для А/в-тестирования
Данная ошибка характерна для тех, кто имеет большой трафик на сайт и все время торопится в любых делах. Действительно, трудно устоять перед соблазном провести одновременно 10 тестов. Но все же не рекомендуется заниматься АВ-тестированием в таком режиме. Правильное А/В-тестирование начинают не с придумывания хоть какого-нибудь эксперимента, а со сбора информации. Данные собирают на основании аналитики, определяя ключевые метрики и выявляя слабые места сайта.
Многовариантное тестирование более сложное, но позволяет анализировать воздействие на аудиторию не только каждого элемента по отдельности, но и их сочетаний друг с другом. К сожалению, не существует стандартного числа людей, которое следует тестировать. методы эффективного тестирования Тестируют не только компоненты сайта (хотя, нам, как веб-студии, это наиболее интересно). Вы можете использовать тесты A/B для оптимизации коэффициента конверсии платной рекламы, электронных писем и других каналов цифрового маркетинга.
Дизайнеры используют тестирование, чтобы улучшать интерфейс приложений, сайтов и сервисов. Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины или карточек товаров приносит больше продаж. Повторите https://deveducation.com/ тестирование, чтобы определить, действительно ли изменения привели к лучшим результатам. Например, вы можете проверить, что лучше привлекает внимание клиентов – заголовок, изображение или описание продукта.
После расчета выборки пора приступать к настройке и запуску эксперимента. Используйте для этого любой из сервисов, описанных выше. Срок зависит от размера выборки и общего трафика на сайте. Чем выше посещаемость, тем меньше времени уходит на тесты. Это может быть какая-то кнопка или форма для регистрации, картинка в статье, видеоролик в боковой панели, который идет фоном, или же вовсе количество символов в статье.
Инструменты Для Работы С A/b Тестами
Больше 50% уже не стоит, лучше растянуть сроки тестирования, чтобы охватить нужное количество пользователей. Размер выборки — общее количество человек, которые увидят разные варианты объектов. Для его расчета используйте специальные калькуляторы от MindBox или Evan Miller.
В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов. По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз. В нашем примере мы также запустили два одинаковых сайта в тест Google Optimize. Тестировали две одинаковые версии, смотрели за разницей конверсии в течение 2–4-х недель.
Она поможет сделать первые выводы о вносимых изменениях и их эффективности. Есть four популярных программы, которые чаще остальных используют для проведения подобных тестов. Упоминание может пойти на пользу и увеличить конверсию ресурса.
Лучше использовать специальные сервисы — они распределяют трафик автоматически. Если отслеживать метрики, которые не влияют на коммерческие показатели, можно принять неправильное решение. Лучше выбирать показатели, которые влияют на выручку и прибыль, — например, коэффициент конверсии. В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование.
Как только собрали данные — осталось посмотреть на показатели метрик, которые вы добавили раньше в разрезе каждого варианта. Если видите, что выше показатели у варианта с изменениями, — можно считать теорию подтвержденной. Мультивариативное тестирование (Multivariate Testing, MVT).
Если гипотеза сырая, лучше вернуться к поиску проблемы. На практике, болевая точка может быть не там, где мы думаем. Ответ на вопрос, как улучшить продукт, необязательно может быть в методе A/B-тестирования. В А/В-тестировании измеряют отношение числа посетителей сайта, выполнивших определённые целевые действия, к общему числу посетителей сайта.
Сухие цифры, статистика, гарантированный результат — все так просто. Чтобы провести А/В-тестирование, которое даст корректные данные, нужно следовать правилам. Также важно помнить, что инновации могут привести к долгосрочным, но медленным изменениям в том, как пользователи взаимодействуют с продуктом. На заключительном этапе мы будем отслеживать достоверность и эффективность каждого варианта по сравнению с другим и анализировать результаты. Прокси-метрика — это косвенная мера целевой метрики, с которой она взаимосвязана.
- К ним относятся поисковые объявления в поисковой выдаче, медийные объявления в КМС и платная реклама в социальных сетях.
- Возьмем в качестве примера стандартное описание товара на Aliexpress.
- На этом этапе определяют показатели, по которым будут сравнивать эффективность вариантов.
- В норме достоверность должна составлять более 95 %.
- Тема электронного письма — одна из наиболее важных элементов, обязательно оптимизируйте его A/B-тестированием.
Для A/B-тестирования с другими метриками можно использовать другие калькуляторы. Они рассчитывают необходимый размер выборки, основываясь на том, какую точность вы хотите получить, какую погрешность можете допустить и какая у вас общая аудитория. Инструменты для создания вариантов страниц, такие как WordPress и Adobe Experience Manager. Они помогут быстро создавать и изменять версии страниц для теста. A/B тестирование позволяет проверять разные гипотезы без необходимости делать лишние изменения. Тестирование помогает узнать, какой вариант продукта (например, заголовок, текст или макет) работает лучше и привлекает больше клиентов.
На все эти вопросы нельзя дать однозначный ответ без тестов, ведь то, что работает на одном ресурсе, может оказаться бесполезным на другом. Разберем, что такое A/B-тестирование и как оно помогает увеличить конверсию, изучим пошаговый план по настройке исследования и узнаем, как анализировать полученные результаты. Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания.
После того как запустили тестирование, нужно подождать необходимых результатов. Время проведения теста зависит от объема аудитории. Если у вас мало пользователей, то, чтобы выборка была репрезентативной, потребуется больше времени для сбора достаточного объема данных. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики. Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике. Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно.
Причем позволяет делать это не вслепую, а ориентируясь на конкретные результаты. В итоге удается по крупицам выжать из первоначального дизайна максимальный доход (естественно, по ходу дела всячески меняя его и дополняя). Некоторые пользователи путают эти понятия или считают, что они взаимозаменяемы.