Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. Стандартный срок выполнения исследования составляет дней. В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям. Даже если изначально определяется лидер, не нужно прерывать эксперимент.
Чтобы сервис заработал, нужно добавить на сайт код контейнера экспериментов. Продакт-менеджерам A/B-тестирование нужно для развития продукта. Например, с его помощью они могут понять, как доработать сервис, чтобы он нравился пользователям. А чем больше продукт нравится пользователям, тем больше денег он может принести. Рассказываем, как провести A/B-тестирование без программирования и что учесть, чтобы получить достоверный результат.
Что Можно Исследовать Сплит-методом
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. К количественным метрикам можно применить метод статистического анализа и понять, достоверны ли итоги сплит-тестирования. К качественным метрикам метод статистического анализа применить нельзя. Для аналитиков A/B-тестирование — один из множества инструментов оценки эффективности сайтов, приложений, рекламы. Аналитики проводят A/B-тесты, чтобы помочь маркетологам подтвердить или опровергнуть их предположения.
Не всегда небольшая разница между целевыми показателями в контрольной и экспериментальной группах означает отсутствие результата. Их необходимо соотносить со степенью внесенных изменений. Например, если тестируемый вариант лендинга отличается от изначального только небольшим увеличением кнопки, сложно ожидать большого влияния на конверсию. Тем не менее даже такой результат может повысить эффективность работы сайта. Разберем проведение A/B-тестирования на примере классического сплит-теста, так как две другие разновидности выполняются в целом по тому же алгоритму действий.
- Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных.
- Также обязательно заранее разобрать алгоритм, как проводить А/Б-тестирование для достижения желаемых метрик.
- При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным.
- Достоверный тест возможен только тогда, когда есть достаточно пользователей, информации и времени для накопления статистики.
Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование. Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование.
A/b Тесты – Что Это Такое И Как Их Проводить
Поддерживает работу с аудиторией до 1,2 млрд посетителей — это приблизительно 1/7 всего населения планеты. Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях. Поэтому эта программа подходит только для А/Б тестирования. Но у нее настолько простой и понятный интерфейс, что самым сложным будет добавить код в шапку сайта.
Или что изменение главной страницы в зависимости от пола, например, увеличит продажи. Когда цель исследования определена, можно начинать работу. Ниже расскажем, что нужно сделать перед началом A/B-теста. Корректно проведенные A/B-тесты не ухудшают важные для бизнеса показатели, а наоборот, помогают их улучшить. Популярный инструмент для A/B-тестов — Google Optimize.
Выбираем Страницу И Элемент Для Тестирования
Также нужно оценить, в какую сторону изменилось значение метрики в варианте B — положительную и отрицательную. 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.
Правильный размер выборки A/B-теста позволит применить его результаты ко всей вашей аудитории. Размер выборки для А/Б-теста имеет значение, и ее величина определяется индивидуально. Она зависит от количества визитеров, базовой конверсии и желаемого результата. Минимальный размер выборки для А/Б-теста зависит еще и от длительности процесса. Если процесс затянется на месяц, то можно охватить больше потенциальных клиентов, так как при негативном исходе влияние на прибыль будет менее ощутимо в долгосрочной перспективе.
Фактически каждый элемент веб-страницы, конвертирующий посетителя в клиента, может быть протестирован. В классическом варианте тестируют изменения одного компонента. Но существует мультивариантное А/В-тестирование нескольких измененных элементов.
Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы. Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Чтобы https://deveducation.com/ исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование.
В этом виде тестов комбинируют разные небольшие доработки — и на каждый уникальный набор изменений направляют небольшую часть аудитории. A/B-тестирование, наоборот, проводят небольшими итерациями, постепенно что-то меняя или добавляя. Например, сначала меняем цвет кнопки, оцениваем результат — и только потом меняем другие элементы. В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование. Если сервис посчитал результат статистически недостоверным, сплит-тестирование повторяют с теми же вводными, но с большим размером выборки. На этом этапе определяют показатели, по которым будут сравнивать эффективность вариантов.
Если заголовок изначально не привлекает внимание приходящей аудитории и не способен заставить человека прочитать статью, то вы уже потеряли часть прибыли. Сегментация — распространенный среди маркетологов инструмент, который помогает поделить клиентскую базу на части, чтоб эффективнее работать с каждой в отдельности. Выделяют 6 основных шагов для проведения проверки гипотез. Формы, опросы и другие типы интерактивного контента становятся всё более популярными инструментами для фокус-групп, поскольку они собирают очень ценную информацию от клиентов.
Механизм метода А/В-естов прост – вы разделяете всех посетителей ресурса на группы и направляете на две разные страницы. Половине пользователей показываете контрольную страницу А, а другой – измененную страницу В. Такое разделение 50/50 не является единственно возможным. Другая частая ошибка — в недостаточности метрик, через которые отслеживают результаты тестирования.
Позволяет настраивать свыше 15 параметров для проведения эксперимента, частично интегрируется с Google Analytics, но без возможности импорта целей. Есть демоверсия на 30 дней с ограничением по трафику до 1000 посетителей. Сервис входит в онлайн-платформу Google Marketing Platform. Он позволяет тестировать различные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, картинки, текст и т. Сервис можно интегрировать с Google Analytics для сегментирования и настройки целей, а также с Firebase, Google AdWords и другими продуктами компании.
Высокий показатель отказов означает, что сочетание формата, текста, изображений и цвета на вашем сайте недостаточно убедительно, чтобы заинтересовать посетителей. Вам не выгодно прерывать тест слишком рано, иначе ваши результаты будут неточными. А гоняя тест слишком долго, вы напрасно потратите время и ресурсы. Изменяя одну переменную за раз, вы сохраняете контроль над этим конкретным элементом и над всем тестом в целом. Вы уверены, что разница в кликах, лайках, подписках или покупках вызвана вашей манипуляцией с этим элементом.
Вы узнали о том, как провести А/Б-тестирование, корректно оценить результаты и избежать типичных ошибок. Мы рассмотрели алгоритм проведения теста на примере страниц сайта. Однако аналогичный подход с небольшими изменениями можно распространить и на другие виды исследования. Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения. A/Б-тест позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц сайта. Этот маркетинговый метод помогает настраивать и совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.
Искусственный интеллект автоматически подберет аудиторию под каждый тип страницы, причем он будет делать это на постоянной основе. Никаких абстрактных «увеличить продажи» или «остановить методы эффективного тестирования падение количества регистраций». Смотрите на показатели страницы и думаете, в какую сторону их нужно менять. То есть надо решить, какое изменение будет тестироваться и по какой причине.
Например, вы видите, что конверсия в результате теста упала. Если вы не добавили метрики на промежуточных шагах, нельзя точно сказать, из-за чего конверсия хуже. Может быть так, что у базового варианта показатели выше, чем у варианта с изменениями.
Информацию можно накапливать с помощью счетчиков на сайте, смотреть показатели в рекламном кабинете веб-аналитики или отчетах сквозной аналитики. А когда речь идет о повышении конверсии сайта от zero,5 процентов, то любые колебания плюс-минус zero,1% уже много решают. При этом важно учитывать все каналы трафика (социальный, поисковый, рекламный, email) и делать замеры в одно время. Желательно также снизить влияние внутренних факторов – любых действий операторов call-центра, сервисной службы, модераторов ресурса, сотрудников редакции.
Например, в параметрах можно указать UTM-метку — тогда варианты будут показаны только людям, которые перешли по ссылке с этой меткой. Сплит-тестирование проводят до тех пор, пока не будет достигнут заданный размер выборки. На это может потребоваться от нескольких дней до нескольких месяцев. Во всех этих ситуациях сплит-тестирование позволит принять решение, опираясь не на мнения, а на данные. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться.