Лучшее время для запуска A/B-тестов – это когда вы хотите достичь цели. Например, если вы не удовлетворены уровнем конверсии на своей домашней странице. A/B тест проверит некоторые изменения в копии, изображениях и других элементах. Объединяя статистическую и практическую значимость , вы можете принимать обоснованные решения о том, какие изменения действительно Разработка через тестирование полезны для вашего бизнеса и приносят значимые результаты. После того, как вы определили, какие элементы вы хотите протестировать, пришло время разработать эксперимент по A/B-тестированию. Важно создать четкий и подробный план перед внесением любых изменений, чтобы обеспечить точные результаты.
Провести А/Б тестирование Вашего сайта
У каждого исследования всегда есть параметры в виде длительности его проведения и объема материала для исследования. Мы перезапустим https://deveducation.com/ Ваш бизнес и сделаем его более результативным, создадим эффективное решение, которое поможет увеличить Вашу прибыль. Итоговый вариант отправляется на оставшуюся группу адресов с параметрами, которые вы установили тестовой группе, выбранной победителем. Cтатистика по отправленным тестовым рассылкам собирается не сразу, а в течение, как минимум, нескольких часов.
Подглядывание в A/B тестах: как не потерять достоверность данных
Это поможет устранить предвзятость и гарантировать, что любые различия в производительности можно будет отнести к изменениям, внесенным в ходе эксперимента. Более того, A/B-тестирование может сэкономить компаниям время и деньги, исключив неэффективные стратегии и сосредоточившись на том, что оказывает наибольшее влияние. Вместо того чтобы полагаться на интуицию или предположения, A/B-тестирование a/b testing это дает конкретные доказательства того, что лучше всего работает для вашей конкретной аудитории.
Статистическая достоверность результата
Для электронной коммерции это может быть продажа продуктов, а для B2B – генерация продаж. До недавнего времени функционал A/B-тестирования был доступен в Google Analytics. Сейчас это отдельный сервис Optimize, который входит в пакет продуктов Google Marketing Platform. С его помощью единовременно можно сравнивать не только 2, а до 5 вариантов страницы сайта. Здесь также имеется возможность выбора источника трафика.
A/B-тестирование – это итеративный процесс, где каждый новый эксперимент основан на результатах предыдущих. Некоторые компании отказываются от A/B-тестирования после провала первого теста. Нет никакой гарантии, что гипотеза сработает, для этого и проводится тестирование.
- Правильно проведенный А/В тест дает возможность сделать справедливый вывод о важности и необходимости изменения определенных параметров.
- Это гарантирует, что любые различия в результатах можно отнести к тестируемым изменениям, а не к другим факторам.
- Обычным порогом статистической значимости является p-значение 0,05, что означает, что существует 5%-ная вероятность того, что результаты являются случайными.
- После отмены рассылки на тестовые группы редактировать рассылку или копировать в новую вы уже не можете.
- Вне зависимости от того, стал ваш эксперимент удачным или нет, относитесь к тестированию как к возможности для обучения.
Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов. Он помогает тестировать определенные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, картинки и проч. Есть бесплатный вариант инструмента, что и делает его популярным на фоне конкурентов. Если вы не хотите сопоставлять результаты А/Б-тестирования вручную по конверсиям, кликам, визитам и другим параметрам, проще воспользоваться базовыми возможностями Google Analytics.
При этом никто не знает, насколько смена дизайна влияет на эффективность сайта и конверсию. После запуска тестирования в проекте вы увидите счетчик напротив названия попапа, где будет отображаться общее количество просмотров. В статье рассмотрим, как настроить показ попапов для A/B тестирования и просматривать результаты. A/B тестирование проводится с целью увеличения прибыли.
Как видите, в тестовом варианте добавлен всего лишь небольшой список, который объясняет, что получит подписчик после того, как оставит свое имя и email. Такое небольшое изменение увеличило количество подписчиков на 83,75%. Как видите, кнопка призыва к действию была сделана под стиль этой странички. Поменяли только цвет — сделали его более заметным в тестовом варианте и это повлияло на кликабельность. Цифры я не помню сейчас, но конверсия увеличилась очень значительно. Оригинальный вариант кнопки призыва к действию «Get Started Now» («начать сейчас») — зеленого цвета.
Для проверки статистической значимости результатов при оценивании качественных метрик, таких как Retention и Сonvertion, можно использовать онлайн-калькуляторы. До запуска А/В-теста определяем отслеживаемый параметр — выбираем метрику, изменения которой покажут, является ли новая функциональность игры более успешной, чем изначальная. Какой бы метод вы ни выбрали, A/B тестирование популярно, потому что оно дает вам вывод, который может пригодиться вам в будущих кампаниях. Вы можете использовать байесовский A/B тест вместо традиционного A/B теста, если вы хотите учесть больше показателей в своих выводах. Это действительно хороший тест для расчета более конкретной рентабельности инвестиций в рекламу. Конечно, если у вас меньше времени, вы всегда можете использовать частый подход, чтобы получить больше «большой картины».
Не во всех проектах и не для всех тестов это необходимое условие, но на проектах, с которыми мне доводилось работать, недельная сезонность в КPI наблюдалась всегда. В нашем примере с улучшением 3-го уровня конверсия — это доля тех, кто успешно завершил 3-й уровень. То есть коэффициент конверсии составляет 85%, мы хотим увеличить этот показатель минимум на 11%. При уровне доверия 95% получаем 130 пользователей на группу. Вместе с тем не стоит забывать, что А/Б-тест сам по себе не способствует генерации великих идей, мотивирующих пользователей совершать целевые действия.
С помощью этого инструмента можно избежать досадных ошибок при внедрении изменений на сайте, а также найти дополнительную возможность для роста прибыли без дополнительных вложений. Это либо пустить больше трафика, либо сделать так, чтобы разница была более значительная, т.е. Придумать более сильную гипотезу, которая покажет, что сразу пользователи на нее откликаются и процент этих откликов сильно выше, чем процент откликов на оригинальный наш вариант. И третий вариант — это поменять метрику, по которой мы оптимизируемся.
Важно выбирать элементы, которые соответствуют вашим целям и задачам. Например, если ваша цель — увеличить конверсии, сосредоточьтесь на тестировании элементов, которые напрямую влияют на показатели конверсии. Кроме того, обязательно расставьте приоритеты для элементов, которые оказывают значительное влияние на вовлеченность пользователей и общую производительность. Если A/B-тестирование выполнено с полной самоотдачей и с уже имеющимися у вас знаниями, это может снизить многие риски, связанные с выполнением программы оптимизации. Это поможет значительно улучшить UX вашего сайта, устранив все слабые места воронки продаж. Тесты должны проводиться в сопоставимые периоды для получения значимых результатов.
Кроме того, опустились 4 блока с описанием примера работ, которые в оригинальном варианте находятся на первом экране. И это также повлияло на количество регистраций на сайте, которое увеличилось на 57%. В результате такого минимального изменения количество заявок с этого блока увеличилось на 88%. Если раньше была одна девушка круглый год, то в тестовом варианте пользователям стали показывать более подходящее этому бизнесу изображение, которое соответствовало времени года. Таким образом, количество заказов в месяц увеличилось на 40–50. Как видите, на правую страницу вместо обычного белого фона была добавлена эмоциональная фотография.