Например, не сравнивайте две совершенно разные версии своего веб-сайта, потому что вы не поймете, какие факторы действительно имели значение. Точно так же, если на сайт добавляется новый модуль или меню, он не может быть протестирован с помощью A/B тестирования, поскольку в этом случае у нас нет основ для сопоставления. Он может помочь вам изучить поведение посетителей и клиентов на вашем сайте, прежде чем принимать важные решения об изменениях, и повысить ваши шансы на успех. Иными словами, A/B тестирование помогает избежать ненужных рисков, позволяя целенаправленно использовать свои ресурсы для достижения максимальной отдачи и эффективности.
Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. Если Varioqub не обнаружит лучший вариант, он ничего не выделит. Так может произойти, если результаты тестов слишком похожи и нельзя достоверно определить, какой вариант сработал лучше. Точнее, если после статистической обработки данных не будет доказано, что лучший вариант не мог быть получен случайно. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты.
A/B-тестирование — один из самых популярных методов исследования в маркетинге, UX, управлении проектами и продуктами. А ещё это востребованный навык — только на HeadHunter в июле 2023 года было более 500 вакансий, в которых от соискателей требовали владения методами A/B-тестирования. Любая из этих ошибок может привести к тому, что результаты теста окажутся недостоверными и придется начинать все заново.
- Пока он идёт, нельзя его останавливать и вносить изменения в страницы — иначе придётся начинать заново.
- С его помощью можно протестировать разные элементы страницы и настроить полную автоматизацию эксперимента.
- Итак, при A/B тестировании альтернативная гипотеза состоит в том, что новая версия лучше старой.
- A/B-тест можно настроить и запустить вручную с помощью встроенного инструмента (такие есть в «Яндекс.Директе» и «VK Рекламе») или специального сервиса.
- Для вычисления размера выборки укажите количество тестируемых версий, текущие показатели метрики и ожидаемый прирост.
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. Чтобы сервис заработал, нужно добавить на сайт код контейнера экспериментов.
Проведение Теста
В А/В-тестировании можно проверять заголовки, макеты или изображения. Важно выбрать только один элемент для тестирования. Возможно, захочется изменить несколько элементов, но это сильно размоет результаты теста. Метрикой А/В-тестирования квиза и сайта для компании по покупке авто с пробегом выбираем количество оставленных заявок. Результатом А/В-тестирования станет подтверждение или опровержение гипотезы.
Конечно, если у вас небольшой стартап, и вы только запустились, можно обойтись вовсе без теста. Что если число лидов не вырастет, но при этом вы будете терять важную информацию о своих потенциальных клиентах? Или при росте числа лидов не изменится итоговая конверсия в слушателя курса?
Хороший сайт или приложение устроены так, чтобы клиенту было удобно — играть, оформлять заказы, учиться и много чего ещё. Все эти характеристики влияют на популярность компании и вывести их можно только опытным путем. Так А/В-тестирование помогает делать более дружественные интерфейсы, интуитивно понятные формы обратной связи, методы эффективного тестирования интересный читателю контент. Если вы улучшите конверсионность страницы, которая и так получает много трафика, вы сможете получить еще больше конверсий. Вы сможете удостовериться, что изначальный вариант работает по-максимуму, или найдете лучший. Еще он поможет определить статистическую значимость после проведения теста.
Например, пользователь может отправить ссылку на версию А пользователю, который должен увидеть версию В. Чтобы этого избежать, требуется изолировать пользователей в группе А от пользователей в группе В. Например, если пользователь находится в группе А, то все другие пользователи, которые могут повлиять на его поведение, также входят в группу А.
Такое сегментирование можно провести по географическим параметрам, типу платформы (десктопной или мобильной), полу, возрасту, источнику трафика и т. После завершения исследования мы можем проанализировать результаты. На этом этапе больше всего сконцентрировано внимание аналитиков. Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы. 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.
Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. Каким цветом выделить кнопки на сайте — синим или красным; стоит ли увеличивать размер заголовков; можно ли улучшить текст объявления? 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. A/B тестирование позволяет вам сравнивать одну версию страницы на сайте (например, старую) с другой (которая имеет новые элементы, заголовки, расположение кнопок и т. д.). В процессе A/B тестирования посетители сайта будете разделены на отдельные группы (равные части), и каждой из них будет показываться разных вариант страницы (A или B).
Коэффициент Конверсии
Сервис не умеет проводить подобные тесты в мобильных приложениях — зато функционал A/B-тестирования бесплатный. Помимо классического A/B-тестирования, когда меняют какой-то небольшой элемент на одной странице, есть еще несколько смежных видов. Стоимость рассчитывается индивидуально после консультации с отделом продаж. Optimizely отличается высокой персонализацией и гибкостью, но не может интегрироваться с продуктами Google. Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. Каждый пользователь видит только один вариант дизайна (A или B), даже если обновляет интерфейс.
Многовариантное тестирование более сложное, но позволяет анализировать воздействие на аудиторию не только каждого элемента по отдельности, но и их сочетаний друг с другом. Наиболее популярным инструментом для А/В-тестирования считается Google Optimize. Этот сервис легко настроить, он бесплатный и легко интегрируется с Google Analytics.. С его помощью можно протестировать разные элементы страницы и настроить полную автоматизацию эксперимента. Варианты пользователям нужно показывать случайным образом.
К качественным метрикам метод статистического анализа применить нельзя. Гипотеза в A/B-тестировании — предположение о том, какой вариант объекта принесёт лучший результат. Чтобы сформулировать её, сначала нужно проанализировать текущую ситуацию, найти то, что можно изменить, и понять, как это может сказаться на эффективности.
A/b Тестирование
Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит. На заключительном этапе мы будем отслеживать достоверность и эффективность каждого варианта по сравнению с другим и анализировать результаты. В Яндекс Директе доступно создание нескольких рекламных материалов и автоматические показы аудитории самых кликабельных. Можно экспериментировать с иллюстрациями, текстом, размещением кнопки на странице и быстрыми ссылками. Таким образом, можно провести в Яндекс Директ A/В-тест любого элемента контекстного объявления. В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов.
Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Главная цель A/B-тестирования — понять, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше. В разных отраслях метод используют для улучшения разных объектов.
Простое руководство о том, как повысить конверсию сайта с помощью аналитики. Тестируем разные варианты страницы и находим самый конверсионный с помощью тестов. A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт.
Кроме того, ознакомьтесь с 7 невероятными примерами A/B тестов, проводимых реальными компаниями — примеры A/B тестирования промышленного уровня. Проверка гипотез в статистике — это способ проверить https://deveducation.com/ результаты исследования, чтобы понять, есть ли у вас какие-либо существенные результаты. Наиболее важные и запутанные аспекты проверки гипотез — это определение нулевой и альтернативной гипотез.
Одной из распространенных ошибок является сосредоточение внимания на средних значениях метрики. Когда делают акцент на этом моменте, компании, по сути, измеряют воздействие на вымышленного среднего человека и игнорируют огромные различия в поведении реальных клиентов. Это может привести к росту показателей в одной группе клиентов, но к снижению в другой. Сервис позволяет сравнивать разные креативы, аудитории или места размещения и определять наиболее результативные из них.
Исследование проводится на части аудитории, поэтому не приводит к резкому снижению конверсий. Термин “A/B тестирование” подразумевает проведение специального эксперимента на каком-либо сайте, в мобильном приложении или определенной площадке. Цель этого эксперимента — подтвердить гипотезы относительно оптимизации потенциальных улучшений на стороне площадки при сравнении с ее исходным (первоначальным) видом. Тест может помочь определить, какие каналы продвижения работают лучше, и какие изменения в маркетинговой стратегии нужно внести, чтобы увеличить количество клиентов. Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования.
При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Также важно помнить, что инновации могут привести к долгосрочным, но медленным изменениям в том, как пользователи взаимодействуют с продуктом. Взаимодействие между участниками A/B-теста может повлиять на результат эксперимента. Важно задокументировать результаты и выделить положительные и отрицательные стороны.
Может быть так, что у базового варианта показатели выше, чем у варианта с изменениями. Прежде чем отметать гипотезу и считать ее неудачной, посмотрите на выборку пользователей, которые попали под тест. Тогда надо или ослабить критерии отбора, или увеличить процент пользователей.