Доверительное А/Б-тестирование позволяет получить объективную статистику, которая повлияет на принятое решение специалиста. Тогда удастся сделать вывод, стоит ли аб тестирование всё-таки вносить изменения. Сплит-тестирование начинается с оценки метрик существующей веб-страницы (A, контрольная страница) и поиска способов ее улучшения. Представьте себе посадочную страницу этого магазина с коэффициентом конверсии 2%.
Кому пригодится проведение A/B тестов
Есть и другие аспекты текста, способные повлиять на количество посещений страницы. Пробуйте разное количество вхождений ключевых слов и проверяйте, какая из стратегий написаний текстов работает лучше. Если данных набралось достаточно, тест тоже могут остановить раньше запланированной даты и перейти к анализу результатов. Когда проведение A/B-тестирования нецелесообразно, могут использоваться альтернативные методы[6].
Недостаточное количество данных
Проведение эксперимента позволит получить объективные сведения о различных методах улучшения текущей версии любого онлайн-продукта. Полученная объективная информация в Яндекс.Метрике или Google Analytics дает возможность перенастроить страницу и быстрее продвигаться на рынке. Ведь только пользователи знают, что им требуется именно сейчас. A/Б-тест позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц сайта. Этот маркетинговый метод помогает настраивать и совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.
Не проводите A/B-тестирование, если ещё нет обоснованной гипотезы
Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию. 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. Прокси-метрика — это косвенная мера целевой метрики, с которой она взаимосвязана. Например, по результатам А/В-теста конверсия выросла, но снизился средний чек.
А/В-тестирование чего можно проводить
Этот метод я рекомендую применять всегда, когда есть возможность. Такие поправки позволяют вручную скорректировать ситуацию при множественном тестировании путем уменьшения ошибки 1 рода. Однако, даже при наличии поправок, настоятельно рекомендую не проверять за раз больше трех гипотез. Кроме того, если вы отвергли гипотезу Н0 в пользу альтернативной, это значит, что полученный в эксперименте эффект может оказаться и больше, чем мы закладывали как MDE.
Инструменты для проведения исследования
AppMetrica — платформа для аналитики мобильных приложений. Позволяет тестировать различные гипотезы и внедрять изменения без обновления версий продукта. Как и Метрика, функционирует на базе технологий Varioqub и предлагает на выбор базовый бесплатный и расширенные тарифы. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат».
- Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений.
- Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины или карточек товаров приносит больше продаж.
- Для качественного продвижения продукта необходимо проверять каждую новую идею.
- Сплит-тесты помогают проверить гипотезы специалистов.
- Сплит-тестирование начинается с оценки метрик существующей веб-страницы (A, контрольная страница) и поиска способов ее улучшения.
- Каждый пользователь видит только один вариант дизайна (A или B), даже если обновляет интерфейс.
Как подготовить и провести A/B-тестирование. Базовый роадмэп для новичков
Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. Рассчитать размер выборки для сплит-тестирования, в котором сравнивают конверсию вариантов, можно в специальных калькуляторах от Mindbox или от Evan Miller.
Отличия между A/B-тестированием и сплит-тестированием
Определитесь с площадкой, с помощью которой будете проводить эксперимент. Приступайте к оценке данных только тогда, когда эксперимент закончится. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. Здесь маркетолог определяет, что именно можно изменить и как это может сказаться на эффективности. Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce. В такие сервисы часто встраивают функцию под названием Smart Traffic («Умный трафик»).
При проведении A/B-тестирования нередко допускаются ошибки. После выбора инструмента для работы проводятся простые настройки, в том числе длительность теста. Компании самых разных масштабов от стартапов до крупных высокотехнологичных предприятий прибегают к А/В тестированию, чтобы сделать более осознанный выбор. Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений.
Расскажем, зачем и как проводить А/Б-тестирование, оценивать его результаты. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще. Например, не сравнивайте две совершенно разные версии своего веб-сайта, потому что вы не поймете, какие факторы действительно имели значение.
A/B-тестирование проводится в несколько этапов, чтобы обеспечить точность и эффективность эксперимента. Но если конверсия повысилась с 4% до 5,5% при статистической значимости в 95%, то результат, с большой долей вероятности, можно списать на случайность. Результаты сплит-теста можно считать достоверными только при определенном уровне статистической значимости.
Здесь поздно тестировать — нужно изучать, как это работает, и внедрять. Например, алгоритм рекомендаций ресторанов в приложениях по доставке еды. Допустим, старый алгоритм не учитывает историю заказов пользователя, а новый — учитывает. Продуктовая команда показывает группе А рекомендации старого алгоритма, а группе В — рекомендации нового и смотрит, в какой чаще заказывали еду.
Из-за этого в будущем можно потерять не одну сотню клиентов. Заканчивать эксперимент раньше срока — грубая ошибка. Чтобы избежать ее, не жалейте времени, и учитывайте, что статистическая достоверность должна быть не ниже 95%.
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. При проведении A/B тестирования очень важна четкая и адекватная методология. Только в этом случае мы можем доверять результатам теста и принимать эффективные решения на их основании.
В интернет-маркетинге по результатам сопоставительного A/B-тестирования проводится оптимизация элементов сайта, построение воронок продаж или повышение эффективности рекламных кампаний. Тестируя два варианта одного элемента, можно выявить изменения, помогающие улучшить ключевые показатели. Платформа для онлайн-обучения хочет внести изменения в свою главную страницу, чтобы новый, более привлекательный дизайн увеличил количество пользователей, проходящих их курсы. A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов какого-то объекта, например страницы сайта. Эти варианты показывают аудитории и оценивают, на какой из них люди реагируют лучше. Подобный тест могут использовать маркетологи, продакт-менеджеры, веб-мастера, продуктовые дизайнеры.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.