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, интересный читателю контент. Например, цель интернет-магазина по продаже футболок – повысить продажи.
Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика. Во время проведения A/B-тестирования для каждого проверяемого варианта назначается определенное количество трафика. Например, на версию первой страницы его отводится 50% и на вторую версию также 50%. В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение. В нашем примере A/B-тест — это сравнение исходной версии страницы сайта с новой.
Например, проверять только разные тексты или только разные иллюстрации. Если все элементы объявлений в группе различаются, вам, скорее всего, будет сложно оценивать, какой из них повлиял на эффективность. Данные из Яндекс Метрики можно использовать при подготовке гипотезы для А/В-тестирования. Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками. Размер выборки должен быть таким, чтобы получить статистически значимые данные о реакции аудитории на изменение.
Обычно на глаз (желательно глаз опытного UX-специалиста) могут быть решены базовые проблемы, но мелочи без помощи статистики не улучшить. Одной из распространенных ошибок является сосредоточение внимания на средних значениях метрики. Когда делают акцент на этом моменте, компании, по сути, измеряют воздействие https://deveducation.com/ 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. Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью.
А чем больше продукт нравится пользователям, тем больше денег он может принести. Главная цель A/B-тестирования — понять, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше. В разных отраслях метод используют для улучшения разных объектов. A/B-тестирование — один из самых популярных методов исследования в маркетинге, UX, управлении проектами и продуктами.
Этот пример хорошо иллюстрирует, что разности средних значений недостаточно, чтобы считать полученные данные достоверными. Следует еще рассмотреть площадь пересечения распределений. Чем она меньше, тем с большей уверенностью мы можем сказать, что эффект действительно значим. Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений. На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов.
Чаще всего бизнес беспокоит отток клиентов на каком-то этапе воронки продаж. Как Sushi Good увеличили доход за счет внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе. Многие опасаются A/B-тестирования, потому что якобы в процессе проверки различных элементов можно ухудшить текущие KPI. Графики распределения показывают, насколько часто появляется значение случайной величины в выборке.
Обе версии сайта (назовем их А и Б) необходимо тестировать одновременно. Причем новый вариант должен отличаться от оригинального на один элемент. Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности. После А/B-тестирования можно создать собственную библиотеку проверенных лайфхаков, которые начнут работать на продвижение вашего бизнеса. Вы можете использовать эти шаблоны, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию и эффективно с ней взаимодействовать.
В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Отдельно следует анализировать действия пользователя в воронке продаж.
Что Можно Исследовать Сплит-методом
Всего 5 шагов для получения объективной информации. Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса. Помимо крупных сервисов для масштабных тестов есть простые онлайн-инструменты.
- Если Varioqub обнаружит лучший вариант, он выделит его зелёным цветом.
- Итак, вы набрали необходимую статистику за выбранный срок.
- Грамотная подготовка к А/В-тестированию, выбор проблемных страниц и стратегия создания гипотезы для тестирования.
- Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте.
Укажите параметры аудитории, которая должна попасть под него. Любое проведение A/B-тестов стоит начинать с построения гипотезы. Гипотеза — ваша идея о том, как можно улучшить сайт или приложение. Если она слишком большая, попробуйте разбить ее на более мелкие. Мультивариативное тестирование (Multivariate Testing, MVT). В этом виде тестов комбинируют разные небольшие доработки — и на каждый уникальный набор изменений направляют небольшую часть аудитории.
Сплит-тестирование проводят до тех пор, пока не будет достигнут заданный размер выборки. На это может потребоваться от нескольких дней до нескольких месяцев. 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. Во всех этих ситуациях сплит-тестирование позволит принять решение, опираясь не на мнения, а на данные.
Советы Для Эффективного Проведения А/b-теста
Использовать их не стоит — то, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом. Если бездумно копировать чужие гипотезы, можно потерять много времени и не улучшить показатели. Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы. Пока он идёт, нельзя его останавливать и вносить изменения в страницы — иначе придётся начинать заново. Чтобы сервис заработал, нужно добавить на сайт код контейнера экспериментов.
Методика работы с этими страницами во многом похожа. Самый простой вариант – это поставить себя на место пользователя, но он и наиболее ненадежный. Затем проанализируйте посещения, в которых интересующая страница была в середине пути.
Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. На основе результатов анализа необходимо принять решение о том, следует ли внедрять изменения в продукт или нет. Если изменения были успешны и не вызвали негативных побочных эффектов, то их можно внедрить. Если изменения не были успешны, то можно провести новый A/B-тест, чтобы определить, какие изменения могут быть более эффективными.
Комментария К Статье “как Продумать Гипотезу Для A/b-тестирования”
Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В). В нашем примере компании нужно больше новых заявок от людей, который продают свои машины. A/B-тесты следует пропускать в ситуациях, когда есть уверенность, что проект изменений почти наверняка улучшит продукт, а риски, связанные с реализацией идеи, невелики. К проведению A/B-тестов нужно относиться как к настоящей науке — хороший учёный никогда не начинает эксперимент без проработанной гипотезы.
Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. Самый популярный инструмент для проведения А/Б тестов. Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта.
Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются. Продолжительность тестирования зависит от размера методы эффективного тестирования выборки и объёма трафика. Не стоит с разбегу прыгать в глубокий бассейн А/В-тестирования, пока в нём воды на маленький тазик, то есть если нет значимого трафика пользователей.
Однако если вам встречается информация, которую вы сочли релевантной, добавьте ее в очередь на эксперименты. Это единственный способ подтвердить или опровергнуть гипотезу. Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом и подпишитесь на телеграм-канал GoPractice.
Чтобы сформулировать её, сначала нужно проанализировать текущую ситуацию, найти то, что можно изменить, и понять, как это может сказаться на эффективности. Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте. Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой.
Сервис позволяет сравнивать разные креативы, аудитории или места размещения и определять наиболее результативные из них. В компании по продаже авто А/В-тестирование проводили в течение месяца. Для компании по покупке автомобилей трафик параллельно направлялся и на сайт, и на квиз.
0 Comments for “A B-тестирование: Что Это Такое И Зачем Нужно, Какие Виды Существуют, Как Его Провести И Оценить Результаты”