Чем выше процент вашего уровня значимости, тем увереннее вы можете быть в результатах. Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce. В такие сервисы часто встраивают функцию под названием Smart Traffic («Умный трафик»).
Сегодня в статье я предлагаю интересующимся небольшой гайд по A/B-тестам. Вы научитесь запускать рекламу на разных площадках и добиваться результата. Изучите таргетинг, контекст, аналитику и рекламные стратегии. Отработаете знания на реальных задачах, сможете найти работу по новой профессии и заниматься интересными проектами. Чтобы сервис заработал, нужно добавить на сайт код контейнера экспериментов.
Для достоверности рекомендуем одновременно тестировать не более одного элемента рекламы. 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. В сервисе есть инструменты, которые покажут статистически значимую информацию для анализа поведения пользователей на сайте.
Этапов Успешного А/б Тестирования
Хотя вы будете измерять ряд показателей для каждого теста, выберите один основной показатель, на котором вам нужно сосредоточиться. Важно сделать это до разработки тестовой страницы. Скорее всего вы найдете несколько элементов, которые захотите поменять и протестировать. Но для правильного тестирования есть строгое ограничение — переменная должна быть одна. Если вам нужно проверить несколько гипотез, для каждой создавайте отдельные страницы. Как видите, A/B-тестирование – необходимый элемент для развития веб-сайтов и приложений.
Тестирование помогает измерить эффективность какого-либо элемента письма или лендинга. Например, вы предполагаете, что красная кнопка с призывом к действию сработает лучше, чем зеленая. Это упрощенное описание A/B-теста, теперь переходим к деталям. Если вы тестируете то, что не имеет конечной аудитории, например элементы на страницах сайта, то на размер выборки будет влиять длительность теста.
Дизайнеры используют тестирование, чтобы улучшать интерфейс приложений, сайтов и сервисов. Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины https://deveducation.com/ или карточек товаров приносит больше продаж. Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров.
Что Нужно Тестировать?
Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика. Это может быть какая-то кнопка или форма для регистрации, картинка в статье, видеоролик в боковой панели, который идет фоном, или же вовсе количество символов в статье. Решите, с чего нужно начать, чтобы не распыляться и не проводить тестирование на большом количестве элементов. Внесете слишком много коррективов и незаметно для себя начнете сравнивать две принципиально разные страницы. В итоге так и не поймете, какое изменение позитивно (или негативно) повлияло на трафик и конверсию.
Стандартное пожелание бизнеса — протестировать все получше и побыстрее. И на этапе оптимизации мы можем этому поспособствовать. Отмечу еще такое понятие как мощность (или power) — вероятность принять альтернативную гипотезу, когда она действительно корректная. Не стоит относиться к формальности гипотез снисходительно.
А/Б-тест или сплит-тест — это наиболее распространенный тип маркетинговых тестов, которые проводятся для повышения оптимизации конверсии. Он позволяет протестировать различные элементы на сайте, в объявлениях, настройках кампаний, рассылках и сравнивать эффективность до и после изменений. В отчёте будут все показатели обоих вариантов — например, данные о количестве посетителей страницы, числе целевых действий, конверсиях.
В математической статистике это считается хорошим показателем достоверности, потому что ошибка маловероятна. Можно оставить это значение, а можно выбрать свой вариант. При значении 90% понадобится меньше людей для теста, но вероятность ошибки увеличивается до 10%. Цена таких ошибок отразится на прибыли компании, если распространить на всю базу неверное решение.
Статистическая значимость является важной частью сплит-тестирования. На клиентах, отобранных для тестовой и контрольной групп, нельзя запускать другие кампании. Поэтому такие клиенты замораживаются — до окончания текущего эксперимента их данные нельзя использовать для тестирования гипотез.
- A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов какого-то объекта, например страницы сайта.
- Все эти характеристики влияют на популярность компании и вывести их можно только опытным путем.
- Метрикой А/В-тестирования квиза и сайта для компании по покупке авто с пробегом выбираем количество оставленных заявок.
- В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям.
- Эвристическая подмена вопроса (когнитивное искажение, при котором мы упрощаем решение).
Чтобы сравнить два варианта объекта, нужно сформулировать гипотезу, определить метрики, рассчитать размер выборки, запустить тест и проанализировать результаты. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов. Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным. Сколько времени достаточно для проведения теста? В зависимости от вашей кампании и того, как вы выполняете тестирование. Срок может варьироваться от нескольких часов до нескольких недель.
Как вы определите размер выборки, также будет зависеть от инструмента. Например, нужно узнать, как отразится на конверсии страницы перемещение кнопки с призывом к действию из боковой панели в верхнюю часть страницы. Чтобы это сделать, нужно создать альтернативную страницу, на которой кнопка с CTA будет находиться вверху страницы. Существующий вариант с кнопкой сбоку — это контрольная версия, или «А». Версия «Б» с кнопкой вверху является претендентом.
A/B тестирование предназначено для тестирования двух разных версий продукта, чтобы определить, какая из них работает лучше. Существует много задач, которые можно решить при помощи A/B тестирования, но мы расскажем о самых часто используемых. При анализе результатов и просмотре разных показателей эффективности важно удерживать внимание на главной целевой метрике. При запуске сплит-тестов оба варианта должны работать в одно время, иначе есть вероятность, что на результат повлияют сторонние факторы. Затем нужно привести на каждый из вариантов определенный процент посетителей сайта, а после накопления данных сравнить их.
А если из результатов тестирования не удается сделать выводы, то оно автоматически становится бесполезным. Это наиболее популярное приложение для проведения подобных тестов, поэтому разберем процесс именно на его примере. Взглянем на интерфейс утилиты, настроим A/B-тестирование и подключим к Google Optimize какой-нибудь сайт. Никто вручную тестированием страниц не занимается. Для этого есть специальное программное обеспечение.
Но если вы только начинаете входить в сферу A/B-тестирования, надеюсь, статья будет очень полезна. Я не буду подробно останавливаться на каждом понятии. Моя цель — обозначить технические этапы и показать новичкам модельную картину A/B-тестирования. Пока он идёт, нельзя его останавливать и вносить изменения в страницы — иначе придётся начинать заново. 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.
Постепенно наша таблица будет разрастаться, в ней будут появляться все новые и новые гипотезы, и в итоге все поля будут заполнены. Сделать ее персонализированной, добавить эмодзи, изменить tone of voice. Статистическая значимость — это мощность и достоверность эксперимента.
Чаще всего бизнес беспокоит отток клиентов на каком-то этапе воронки продаж. A/B тестирование – это сложный процесс, который требует внимательного анализа и планирования. Тем не менее, если вы выполняете каждый шаг внимательно, то A/B тестирование может значительно улучшить продукт и привести к увеличению прибыли и клиентской базы. A/B тест предупреждает о возможных потерях, из за новых изменений, благодаря тому, что тестирование проводится на небольшой группе пользователей. Возможно, что тест, который вы только что закончили, дал новый способ повысить эффективность продвижения.
Продолжительность тестирования зависит от размера выборки и объёма трафика. Несмотря на то что нужно отслеживать ряд метрик для каждого теста, выберите основной показатель, на котором нужно сосредоточиться. Фактически лучше определить главную метрику до настройки второго варианта.
А если стартовая метрика составляет 1%, и мы предполагаем, что она изменится на zero,1%, то нужно задействовать в тестировании большое количество людей. В каждом отдельном случае рассчитываем выборку заново. В результате можно получить больше клиентов и увеличить прибыль. A/B-тестирование – это специальный метод анализа гипотез, когда проверяется две различные версии одной идеи, чтобы узнать, какую из них люди предпочитают больше. Нет, обычно сплит-тесты используют, чтобы проверить какую-то одну гипотезу. Хотя ничего не мешает проводить анализ каждого e mail методы эффективного тестирования — например, чтобы узнать, какая тема лучше заходит подписчикам.
При значении 99% вероятность ошибки будет минимальной, но понадобится больше людей и времени на проведение теста. Не всегда есть возможность ждать результатов по целевой метрике. Например, интересует результат в деньгах, но чтобы увидеть статистически значимый эффект необходимо собирать данные три месяца.
