Это как бы хорошо, потому что каждый хочет оптимизировать, финально получить больше продаж, но A/B тесты могут идти очень долго и очень медленно. Поэтому иногда мы используем крайне промежуточные метрики, которые показывают, что человек больше заинтересовался сайтом, товарами и магазином. Еще из таких наблюдений, тесты могут идти очень долго, т.е. В моем опыте было где-то до полугода тестирование и соответственно надо набраться терпения или же нужно тестировать более кардинально разные вещи, т.е. Большинство людей воспринимают A/B тесты, как какую-то такую штуку, типа, мы поменяли зеленую кнопку на красную и у нас подскочила конверсия в 2 раза — мы начали продавать в 2 раза лучше. Во-первых, если у тебя нет каких-то базовых ошибок в дизайне сайта, то смена цвета кнопки ни на что не повлияет.

• Если вы захотите увидеть разницу сразу по всем характеристикам, вы увидите разницу конверсий, но не поймете, с чем конкретно она связана.
• Самое очевидное — просто внести нужные изменения и посмотреть, что произойдет.
• ✓ Как создать свой первый A/B тест с помощью платных и бесплатных сервисов.
• Некачественный контент – трудночитаемое, непонятное содержание или неудобно оформленные страницы не вызовут желания остаться.
• 531 эксперимент из 1000 достиг 95% значимости в какой-то момент.

Этот показатель определяем самостоятельно и обязательно оговариваем перед запуском эксперимента. Выборка— пользователи, которые фактически попадают в тестирование. По результатам анализа выборки делаются выводы что такое A/B-тестирование о поведении всей генеральной совокупности. Высокие показатели метрик в группах во время эксперимента могут быть следствием привлечения хорошего трафика. Трафик хороший, если показатели вовлеченности высокие.

Это может быть, желание понять больше о вашем продукте или услуге, купить продукт, прочитать/узнать больше о конкретной теме или просто просмотреть. 1 указывает на отклонение нулевой гипотезы на уровне значимости 5%. 0 указывает на неспособность отклонить нулевую гипотезу на уровне значимости 5%. Значение p — это мера доказательств против нулевой гипотезы (контроль, на языке A/B-тестирования).

Это бесплатная программа Google, с ее помощью можно проводить небольшие A+B тесты исследуемых страниц и анализировать их эффективность. Иногда маркетологи даже не оглядываются на неудачные тесты. Например, им трудно иметь дело с ними, когда рассказывают команде о неудачных тестах, они понятия не имеют, что с ними делать. Ни один неудачный тест не будет успешным, если вы не сможете извлечь из них уроки. К неудачным кампаниям следует относиться как к столпам, которые в конечном итоге приведут вас к успеху.

Шаг 2. Соблюдайте и формулируйте гипотезу.

Например, в качестве магазина электронной коммерции вы можете продавать различные наушники. Некоторые из них могут быть проводными, в то время как другие могут быть беспроводными или наушниками. Упакуйте их таким образом, чтобы, когда посетитель искал наушники, он находил все эти разновидности в одном месте. Убедитесь, что ваш заголовок привлекает внимание посетителей, как только они попадают на ваш сайт. Он должен четко говорит о вашем продукте или услуге, раскрывать их преимущества. Попробуйте в A/B тестирование различные шрифты, размеры, контент страниц.

Во-первых, вы можете либо взять все страницы своей воронки продаж и создать новые версии каждой, а затем протестировать ее на предмет контроля. Многостраничное тестирование – это форма эксперимента, где вы можете проверить изменения отдельных элементов на нескольких страницах. Это метод, при котором вносятся изменения в несколько разделов веб-страницы. При этом варианты создаются для всех возможных комбинаций.

Длительность эксперимента

Совокупность этих параметров позволяет рассчитать необходимый объем выборки в каждой группе и длительность теста. Уровень статистической значимости (𝛼) — вероятность совершить ошибку первого рода, то есть отвергнуть нулевую гипотезу (Н0), когда она на самом деле верна. Базовый уровень конверсии, который ожидаем увидеть https://deveducation.com/ в контрольной группе. Для оценки этого показателя берем исторические данные — усредненный показатель за последний месяц, но учитываем не только среднее значение, а и динамику показателя, тренд и так далее. Генеральная совокупность— все пользователи, на которых в дальнейшем будут распространены выводы А/В-теста.

Еще на этапе планирования целевой страницы, имеет смысл создать подробный портрет потенциального клиента. Чем конкретнее выбраны показатели для сравнения, тем более понятный результат. Не старайтесь одним тестированием убить 10 зайцев. Пусть это будут только заголовки, шрифт или расположение. Если вы захотите увидеть разницу сразу по всем характеристикам, вы увидите разницу конверсий, но не поймете, с чем конкретно она связана.

Советы для проведения качественных тестов

Периоды тестирования должны включать одинаковые дни недели и время. Это позволит избежать недостоверности экспериментов. До начала процесса тестирования формулируется гипотеза.

Таргетинг на «прогнозируемые» группы пользователей. Полный стек для оптимизации мобильных приложений и цифровых продуктов. Асинхронный код, который ускоряет загрузку при запуске тестов. Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования.

Каковы проблемы A/B тестирования?

A/B-тестирование – это не только выигрыш, проигрыш и тестирование случайных участков. Как сказал Мэтт Гершофф, оптимизация — это «сбор информации для принятия решений». Уроки из статистически достоверных A/B-тестов способствуют достижению больших целей роста и оптимизации. Интернет полон тематических исследований, погруженных в нереальную математику. Большинство исследований, если они когда-либо публиковали полные цифры, показало бы, что издатели оценивали варианты тестов на 100 посетителей. Мы создали эту модель, полагая, что вы можете и должны настраивать переменные в зависимости от того, что важно для вашего бизнеса.

Когда вы запускаете эксперимент, вы должны полностью его выполнить. Старайтесь не менять настройки эксперимента, не изменяйте и не опускайте цели теста или играйте с дизайном элемента управления или вариацией во время выполнения теста. С ростом популярности A/B-тестирования появилось множество недорогих инструментов. A / B-тестирование с такими неисправными инструментами может поставить под угрозу успех вашего теста с самого начала.

Как расставить приоритеты для А/B гипотезы.

Некоторые компании отказываются от A/B-тестирования после провала первого теста. Нет никакой гарантии, что гипотеза сработает, для этого и проводится тестирование. Если отказаться от него при первой неудаче, то вы теряете множество возможностей для повышения прибыльности ресурса. Такой тест помогает определить, какой элемент веб-страницы оказывает наибольшее влияние на коэффициент конверсии.

Потому что A/B тестирование окутано множеством мифов и легенд, мало кто его делает и мало кто его делает регулярно, и в итоге компании либо не делают его вовсе, либо делают неправильно. Допустим, тест провалился, но деньги бизнес потерял только на определенному промежутке времени, а не во время всей жизни сайта. Дополнительную качественную информацию можно получить из инструментов записи сеансов. Это помогает в выявлении проблемных мест в пути пользователя. Инструменты записи сеансов в сочетании с опросами помогают лучше понять, как аудитория воспринимает ваш ресурс. Частая причина этих проблем – утечка клиентов на разных этапах воронки, вызванная нарушением логики взаимодействия или непонятным интерфейсом.

Что тестировать этим методом

Сплит-тест поможет определить, на что лучше реагирует ваша аудитория, и со временем быстрее «нащупывать» удачные варианты. Если вариантов страниц больше, процесс называют A/B/N-тестированием. Как только вы определили цель, вы можете начать генерировать идеи А / Б тестирования и гипотезы, почему вы думаете, что они будут лучше, чем текущая версия. Как только у вас будет список идей, расставьте их приоритеты с точки зрения ожидаемого воздействия и сложности реализации.

Чтобы ваши усилия по оптимизации были в конечном итоге плодотворными, они должны сформировать цикл, который примерно начинается с исследования и заканчивается исследованием. Эта задача заключается не только в том, чтобы приложить усилия или получить необходимые знания. Кроме того, из-за отсутствия надлежащих знаний о том, как анализировать собранные данные, вероятность повреждения данных увеличивается в разы. Между тем, если вы используете для этого разные инструменты, то вероятность утечки данных при попытке их интеграции также возрастает. Вы также можете не получить каких-либо существенных идей, бродя бесцельно по данным и просто утонув под ними. Наличие этих доказательств подтверждает правильность утверждений вашего сайта.

Например, компания, специализирующаяся на технологиях B2B, может захотеть улучшить качество и объем продаж, используя целевые страницы кампании. Чтобы достичь этой цели, команда попробует A / B-тестирование изменений заголовка, визуальных образов, полей формы, призыва к действию и общего макета страницы. В тесте A / B вы берете экран веб-страницы или приложения и изменяете его для создания второй версии той же страницы.