A B тестирование: что это такое, этапы, ошибки и инструменты

Сервис можно интегрировать с Google Analytics для сегментирования и настройки целей, а также с Firebase, Google AdWords и другими продуктами компании. Если сплит-тест не показал значимой разницы между общими показателями метрики A и B, можно попробовать их сегментировать. Например, измененная с прямоугольной на круглую кнопка a/b тестирование подписки не привела к увеличению числа заказов, но улучшила отдачу у женской части аудитории. Такое сегментирование можно провести по географическим параметрам, типу платформы (десктопной или мобильной), полу, возрасту, источнику трафика и т. Составьте предварительный список (план) того, что Вы будете тестировать на сайте.

На первых ста посетителях конверсия будет 10%. А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей. Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее. Чтобы провести тестирование, на этом этапе надо четко сформулировать гипотезу и определить, как мы будем измерять результат. Тестируйте не только элементы рекламной кампании — креативы или тексты, но и обычные страницы.

Многовариантное тестирование

Теперь можно проанализировать собранную информацию. Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию? При этом нужно учесть измеряемый метричный вес при A/Б-тесте, гипотезы и многие другие моменты. 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.

Глубина содержания влияет на SEO, а также на показатели времени, проведенного на странице и коэффициент конверсии. А/В-тестирование позволяет найти идеальный баланс между ними. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики. Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике.

Что нужно тестировать?

Но это — время и деньги, которые не хочется тратить впустую. Мы не можем измерить истинный коэффициент конверсии, поэтому выбирается репрезентативный образец. Мера разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Она влияет на результаты тестов и то, как мы их используем. A/B-тестирование в первую очередь необходимо для сбора информации.

• Таким образом в ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», и целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов.
• Благодаря А/В-тестам вы сможете держать руку на пульсе – убирать негативно воспринимаемые элементы, добавлять популярный контент и пр.
• Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии.
• По названию можно предположить, что идет тестирование каких-то двух объектов.
• Разные публикации могут приносить разное количество лидов, поэтому не стоит бояться пробовать добавить новые публикации.

Указываем адреса страниц, на которых пользователи увидят изменения. Есть 4 популярных программы, которые чаще остальных используют для проведения подобных тестов. Например, «увеличить количество переходов по ссылке на 6%». Понятно, к чему нужно стремиться, и не приходится отвлекаться на другие показатели. Это изменение на странице похоже на предыдущее, но вместо реальных покупателей используются медиаканалы и медийные личности. Выше мы обсуждали людей, которые не верят бизнесу, а верят только людям.

Анализируйте результаты. Наконец-то самое интересное

Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно. Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. 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. A/B-тестирование — это неотъемлемая часть процесса работы над продуктом.

Например, такими метриками могут быть средний чек или CTR ссылки. После завершения исследования мы можем проанализировать результаты. На этом этапе больше всего сконцентрировано внимание аналитиков. Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы. Затем выбираются метрики для измерения уровня вовлеченности пользователей.

Шаг 5. Проведение эксперимента и накопление данных

На сегодня существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Этот вид тестирования нужен для получения объективной информации о возможных способах улучшения текущей версии продукта. Но это не всегда история про успешные тестирования и небывалый рост. В первую очередь нужно думать о том, как НЕ сделать продукт ХУЖЕ.

Некоторые пользователи путают эти понятия или считают, что они взаимозаменяемы. Одновременное сравнение нескольких вариантов. С его помощью вы можете подготовить различные варианты изменений и выбрать из них наиболее эффективный. Тестирование предполагает сравнение конверсий всех вариантов при условии равного количества посетителей на каждом из них. Простыми словами, благодаря А/В-тестам вы сможете улучшить поведенческие факторы и конверсию на сайте, а также доход своего бизнеса.

A/B тесты — что это такое и как использовать?

Кроме того, ознакомьтесь с 7 невероятными примерами A/B тестов, проводимых реальными компаниями — примеры A/B тестирования промышленного уровня. При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем. Достаточный трафик и конверсии для значимых и повторяемых результатов. Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу. Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую.

Инструменты для А/Б тестирования

Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения. На основе выдвинутой гипотезы вы должны выбрать метрики, которые понадобится отслеживать для оценки эффективности внедренных изменений. Например, это может быть конверсия, количество кликов, время нахождения на странице. Выбирайте количественные показатели исходя из целей исследования. Подобный тест могут использовать маркетологи, продакт-менеджеры, веб-мастера, продуктовые дизайнеры. Проведение эксперимента позволит получить объективные сведения о различных методах улучшения текущей версии любого онлайн-продукта.