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. 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. А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают аб тестирование всю работу за вас и выдадут результаты в упрощенном виде.
Адрес страницы, на которую настроен трафик (сайт, лендинг, квиз)
Но бывают ситуации, когда все идеи проверены, а результат не улучшился. Тогда советуем попробовать нижеописанные изменения для более полного учета интересов ЦА. Теперь можно проанализировать собранную информацию. Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию?
Как анализировать результаты A/B-тестов?
Однако это всё равно лучше, чем вовсе не проводить A/B-тест и настраивать всё наобум. В интернет-маркетинге А/Б-тесты обычно используют для повышения эффективности почтовой рассылки, а также конверсии и CTR на сайте. A/B-тест дает развернутые ответы, как оптимизировать эти маркетинговые активности и в каком направлении лучше двигаться. При негативном исходе придется задуматься, как еще можно повысить показатели. Затем подготовиться к проведению нового теста, а все сделанные изменения отменить.
Как провести A/B-тестирование: 6 простых шагов
Например, по результатам А/В-теста конверсия выросла, но снизился средний чек. Если с прокси-метриками всё ок, то внедряем изменения. Например, если мы предполагаем, что метрика увеличится значительно, например, с 50% до 80%, потребуется небольшой размер выборки. А если стартовая метрика составляет 1%, и мы предполагаем, что она изменится на 0,1%, то нужно задействовать в тестировании большое количество людей. В каждом отдельном случае рассчитываем выборку заново. Это определяется путем сравнения тестовых статистических данных (и полученного p-значения) с вашим уровнем значимости.
Сколько трафика нужно для проведения A/Б-тестирования
Продуктовый дизайнер из Сан-Франциско Лиза Шу рассказывает о простой последовательности шагов, которые помогут провести базовое тестирование. Чтобы протестировать то или иное изменение, необходимо создать новый вариант страницы и сохранить старый. После этого следует воспользоваться одним из сервисов для проведения экспериментов, например, «Оптимизацией» Google. Оценку результатов можно проводить как минимум через две недели после его запуска. Возможно, поздние изменения привели к ухудшению конверсии, так что стоит обдумать их заново. Вероятно, еще и условия изменились — нужно снова возвращаться к тому, как рассчитать размер выборки для А/Б-теста, а также статистическую значимость.
А/Б-тестирование: как с помощью анализа данных выбирать наиболее эффективные решения для бизнеса
Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных.
Распространенные ошибки в проведении исследования
Ошибка 2 рода (beta, ) указывает на вероятность того, что эффект, который действительно есть, не был выявлен. Так случается, когда подвыборки по итогу эксперимента, не демонстрируют эффект, который в действительности, на генеральной совокупности, присутствует. В непараметрических тестах анализируются распределения, которые не параметризуются при анализе — ни средним, ни стандартным отклонением, ни какими-либо другими параметрами.
- Этот подход помогает определить, какие изменения в продукте, маркетинговой стратегии или пользовательском интерфейсе приводят к лучшим результатам.
- Кажется, что при такой стратегии потребуется больше времени на проверку всех гипотез.
- Множественным тестированием называют ситуацию, когда за один эксперимент планируется оценить сразу несколько гипотез.
- Поэтому такие клиенты замораживаются — до окончания текущего эксперимента их данные нельзя использовать для тестирования гипотез.
- Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой.
- На эффективность конверсионных элементов влияет все – от их расположения до цветового оформления.
Как видно из диаграммы выше, значительный рост CR — например, более 10%, — уменьшает размер выборки, необходимый для достижения статистической значимости. Мы уже говорили, что тестирование помогает увеличить эффективность веб-страниц. Чтобы этот метод принес результат, маркетолог должен генерировать идеи, способные позитивно влиять на те или иные метрики сайта. Нельзя просто брать какие-либо изменения с потолка, внедрять их и тестировать эффективность. Например, вряд ли метрики сайта изменятся, если вы просто решите изменить фон заголовка главной страницы, как в прошлом примере.
Разницы не обнаружили, всё прошло ровно, поэтому перешли к следующему этапу. Чтобы не упустить важные показатели, в этом случае тестирование нужно проводить несколько месяцев. А это противоречит сути А/В-тестирования — все таки А/В-тесты являются инструментом для быстрого внедрения улучшений. Хороший сайт или приложение устроены так, чтобы клиенту было удобно — играть, оформлять заказы, учиться и много чего ещё.
A/B тестирование – это инструмент помогает развивать сайт и проверять гипотезы. Разработчикам удается путем экспериментов оценить предпочтения аудитории, чтобы решиться на изменения или оставить все как есть. А/Б тестирование, или как его еще называют, сплит-тестирование, представляет собой своеобразный способ оптимизации воронки сайта.
По названию можно предположить, что идет тестирование каких-то двух объектов. В нашем случае речь будет идти про веб-сайты, но описываемую методику можно применить к интерфейсам приложений, почтовым рассылкам, лендингам и т.п. Если p-значение больше или равно уровню значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что A и B не отличаются друг от друга. Если p-значение меньше уровня значимости, то можно отвергнуть нулевую гипотезу, имея доказательства для альтернативы. — Выполните запрос на тестовой закрытой площадке, если она у вас есть.
Результат всего лишь показывает, что во время теста произошло увеличение целевых показателей. Оно наблюдалось при тестировании изменений, сделанных на сайте, на определенной группе людей. Введите эти данные в калькулятор A/B-тестирования, чтобы проверить, достигли результаты достаточной статистической значимости или нет.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.