Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, ab тестирование чем был достигнут размер выборки. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты.
Выберите элементы, которые будут тестироваться
Оно поможет привести показатели сайта к желаемым и гарантировать, что потраченные на изменения деньги и время будут оправданы. Одновременно сравнивать разные версии нескольких переменных. Например, тестировать сразу две версии главного офера и формы обратной связи.
A/B-тестирование: что это, зачем нужно и как проводить
Каждый пользователь видит только один вариант дизайна (A или B), даже если обновляет интерфейс. А/В-тест — инструмент, который не дает однозначного ответа на вопрос «Какой вариант лучше? », а лишь позволяет снизить неопределенность на пути к поиску оптимальных решений. При его проведении детали важны на всех этапах подготовки, каждая неточность стоит ресурсов и может негативно повлиять на достоверность результатов. Надеюсь, эта статья была полезной для вас и поможет избежать ошибок при А/В-тестировании. Калькулятор Evan’s Awesome A/B Tools рассчитал для каждого варианта доверительный интервал с учетом объема выборки и выбранного уровня значимости.
Как Метрика может помочь бизнесу
Чтобы запустить эксперимент, следует задать условия, выбрать метрики для анализа, а также внести изменения. В бесплатной версии можно проводить до двух A/B-исследований одновременно. Для получения достоверных результатов рекомендуется проводить тестирование минимум 7 дней. За 7 дней ваша аудитория проходит и будни и выходные дни и устраняется сезонность.
Анализируйте данные A/B-тестирования
Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить». Конверсия старой версии страницы — 5%, а новой — 7,5%. Также можно начать с вопроса «почему моя посадочная страница не приносит продаж? » Трафика много, а по СТА-кнопке нет кликов и конверсия сайта остается низкой? В этом случае внесение изменений поможет вам собрать больше данных о пользовательском опыте посетителей вашего сайта (user experience). В AppMetrica удобный и понятный интерфейс, который помогает проводить исследования без привлечения разработчиков.
В шаблоне систематизирована информация, которая нужна для настройки A/B-теста и анализа результатов. Мультивариантным тестом лучше проверять несколько версий с незначительными изменениями. Например, можно протестировать четыре фразы call to action для одной кнопки. Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают всю работу за вас и выдадут результаты в упрощенном виде. Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста.
При небольшом трафике этот показатель увеличивают до 50%. Больше 50% уже не стоит, лучше растянуть сроки тестирования, чтобы охватить нужное количество пользователей. Важно помнить, что результаты A/B-теста могут быть различными в зависимости от выбора метрик, контрольной и тестовой групп, продолжительности тестирования и других факторов.
А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Если вы проводите его в течение шести месяцев, но за это время страницу посетили только десять пользователей, вы не получите объективных данных. Слишком маленькая выборка, чтобы сделать какие-то выводы. Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать. Начните с элементов, которые, по вашему мнению, с большей вероятностью повлияют на целевой показатель (метрику).
Победителем не всегда оказывается самая очевидная комбинация. Перемещение ссылки на политику возврата в другое место сделает ее, наоборот, менее заметной. Пользователей, которые заполняют форму на этой странице, должно стать меньше. Выложить материал на сайт и забыть о нем — плохая стратегия. Если вы хотите, чтобы сайт приводил вам клиентов и продавал, вам придется регулярно его обновлять.
Только не нужно вносить изменения одновременно в несколько параметров, запуская А/В-тестирование. Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение. Так вы не узнаете, что именно повлияло на изменения.
В реальной жизни нужно больше ресурсов, чтобы проверить, какое решение будет лучше для бизнеса. Метод подходит, когда продукт локальный и требуется протестировать большие изменения бизнес-модели, или попробовать совершенно новый продукт. Например, беспилотное такси, которое тестирует Яндекс в одном из районов Москвы.
- Для проведения исследования зарегистрируйтесь в сервисе и перейдите во вкладку «A/Б-тесты» через главное меню в личном кабинете.
- Именно для этого грамотные специалисты используют a/b, или сплит, тестирование.
- Две гипотезы используют, чтобы не возникало ситуаций, когда тестовый вариант вводят не потому что он лучше работает, а потому что он новый.
- Помогает рассчитать время теста и не выключить его слишком рано или, наоборот, поздно.
- Система автоматически делит аудиторию на случайные и не пересекающиеся сегменты.
- Перед проведением эксперимента определитесь, какой результат вы ожидаете.
После проведения исследования анализируют целевые метрики (количество кликов, конверсию, ROI, показатель отказов и другие) и определяют, какой вариант показал лучшие результаты. A/B-тестирование — метод исследования, используемый в маркетинге и веб-разработке для оценки эффективности различных вариантов страниц, элементов интерфейса или рекламных кампаний. А/В-тесты позволяют проводить эксперименты с минимальными рисками, так как изменения применяются только к выбранным группам пользователей. Они могут помочь в оптимизации веб-сайтов, улучшении пользовательского опыта, повышении конверсии и максимизации эффективности маркетинговых кампаний и продуктовых стратегий. До недавнего времени функционал A/B-тестирования был доступен в Google Analytics.
В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование. Эксперимент остановится сам, когда придёт время или когда накопится достаточно данных. Чтобы оценить результаты, нужно нажать на кнопку «Посмотреть отчет» в списке экспериментов. Дальше нужно указать страницу, на которой вы будете проводить эксперимент, и параметры URL, по которым он будет активироваться. Например, в параметрах можно указать UTM-метку — тогда варианты будут показаны только людям, которые перешли по ссылке с этой меткой.
Если результаты будут положительными, можно масштабировать продукт на всю остальную аудиторию. Если есть достаточно времени, то вместо теста можно запустить продукт на один город, район или другую выделенную часть пользователей. Организовать процесс кросс-ревью поможет шаблон для подготовки эксперимента, который опубликован в нашем телеграм-канале.
В целом малому и среднему бизнесу хватает возможностей бесплатной версии. Посмотреть, как выглядят изменения до запуска, можно с помощью блока «Проверка эксперимента», который располагается в правом нижнем углу экрана. Проведение A/B-тестов позволит снизить плату за потенциального клиента (CPL). Эксперимент выявит, какой текст или дизайн объявления приносит недорогие заявки и побуждает людей оставлять контакты.
Одна группа пользователей попадает на текущую версию страницы (страница A), вторая — на страницу с изменённым элементом (страница B). После этого дизайнер нарисовал две версии кнопки для субтитров. Аналитик подготовил параметры сбора метрик для A/B-теста и техзадание для разработчика. Аналитик настроил систему тестирования, запустил тест, проверил качество данных, оценил статистическую значимость изменений в метриках и сделал отчет. Отчет обсудили на собрании команды, и на базе результатов теста вместе приняли решение, какую кнопку добавить на сайт. A/B-тестирование — это инструмент, который помогает командам проверять гипотезы и принимать решения на основе данных, а не интуиции.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .