Кажется, что при такой стратегии потребуется больше времени на проверку всех гипотез. Но приоритизация помогает отсечь неперспективные гипотезы еще на этапе планирования. Мы получаем данные, максимально отражающие эффект от конкретных изменений, и не тратим время на постановку ab тестирование тестов с сомнительным эффектом. Если отслеживать метрики, которые не влияют на коммерческие показатели, можно принять неправильное решение. Лучше выбирать показатели, которые влияют на выручку и прибыль, — например, коэффициент конверсии.
A/B тестирование с Google Optimize
В первые два дня после запуска побеждал вариант игры без изменений (группа А), но это оказалось просто случайностью. Уже после второго дня показатель в группе В приобретает стабильно лучшие результаты. Для завершения тесту нужна не просто статистическая значимость, но и стабильность, поэтому ждем окончания теста. В отчёте будут все показатели обоих вариантов — например, данные о количестве посетителей страницы, числе целевых действий, конверсиях. Если Varioqub обнаружит лучший вариант, он выделит его зелёным цветом. Для теста обычно берут 2–30% от генеральной совокупности пользователей.
Анализируйте данные A/B-тестирования
Если новый вариант показал, например, конверсию на 3% больше, его внедряют и показывают всей аудитории. Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. A/B-тестирование позволяет узнать, какие слова, фразы, изображения, видео, отзывы и прочие элементы работают лучше всего. И как показывает практика, даже самые простые изменения могут повлиять на коэффициент конверсии, повысить количество продаж и тем самым увеличить вашу прибыль.
Как AppMetrica помогает с тестами
Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы. C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры. Техническая возможность проводить сплит-тесты закладывается в наши продукты еще на этапе проектирования. Для A/B-тестирования с другими метриками можно использовать другие калькуляторы. Они рассчитывают необходимый размер выборки, основываясь на том, какую точность вы хотите получить, какую погрешность можете допустить и какая у вас общая аудитория.
А/В-тестирование позволяет найти идеальный баланс между ними. К анализу результатов можно приступать после завершения тестирования. Не поддавайтесь соблазну прекратить исследование раньше, даже если в первые дни вы видите явное преимущество одного варианта перед другим. Результат может быть недостоверным, так как еще не все пользователи из выборки побывали на сайте.
Кросс-ревью стоит проводить при подготовке крупных и важных экспериментов. Они проверят, как сформулирована гипотеза, учтены ли все метрики, на которые может повлиять эксперимент, и насколько верны решения, которые планируется принимать по результатам. Сервис по размещению объявлений в сфере недвижимости тестирует новую модель оплаты. Корпоративные клиенты сервиса — застройщики и риелторские агентства, и часть из них увидели новые тарифы во время A/B-теста. Вскоре недоумевающие пользователи звонят в отдел по работе с корпоративными клиентами, чтобы узнать о новых тарифах и почему они не видят их на сайте. Такая ситуация может снизить доверие клиентов к продукту, а еще исказить результаты самого теста .
Подходит для сравнения любых объектов, но имеет серьезные недостатки. Во-первых, это трудозатратный процесс, ведь показы и аудитории придется настраивать вручную. Во-вторых, контролировать и анализировать результаты без специального софта сложно, можно получить большую погрешность или запутаться в расчетах. А/В тестирование проводят, когда хотят оптимизировать ресурс, повысить продажи или выполнить анализ работы ресурса. Основная цель – сделать его более удобным для посетителей, подтолкнуть их оформлению заказов.
Как правило, при A/B тестировании вариант, который дает более высокую конверсию, является выигрышным, т.е. Этот вариант может помочь вам оптимизировать ваш сайт для получения более высоких результатов. Я оформляю детальный отчет по каждому А/В-тесту, поэтому подобрала и реализовала подходящие под мои задачи методы и критерии для оценки статистической значимости результатов. В каждом онлайн-калькуляторе заложены свои критерии и алгоритмы, которые могут не учитывать всех особенностей эксперимента. В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов.
Чаще всего, они проводят эксперименты при работе с email-рассылками, push-уведомлениями, лендингами и рекламными креативами. Продакты и маркетологи должны понимать, что они могут протестировать, как провести эксперимент и проанализировать его результаты. На базовом уровне нужно разбираться всем, кто участвует в работе над продуктом. Это поможет выбирать оптимальные методы исследования под разные задачи и на разных этапах работы.
Optimizely — зарубежный сервис для A/B-тестирования и маркетинговых исследований, сайт полностью на английском языке. Доступны эксперименты над юзабилити и эффективностью страниц, сегментирование аудитории по своим фильтрам, отслеживание работоспособности сайта или мобильного приложения. Цели A/B-тестирования заключаются в поиске эффективной версии страницы, интерфейса или рекламного объявления, которая даст наибольшую конверсию или иные целевые показатели. Вне зависимости от того, стал ваш эксперимент удачным или нет, относитесь к тестированию как к возможности для обучения. Пользуйтесь приобретенными навыками в создании и проверке последующей гипотезы. В любом случае рано или поздно получится найти те самые точки роста, которые помогут повысить показатели метрик и найти лучшее решение для развития бизнеса.
Поэтому сначала составляем план запуска сплит-тестирования от наиболее приоритетной гипотезы до наименее. Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Варианты пользователям нужно показывать случайным образом.
- Если Varioqub не обнаружит лучший вариант, он ничего не выделит.
- Определить размер выборки можно калькулятором Эвана Миллера, а длительность теста — калькулятором VWO.
- Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать.
- Объектом сравнения может быть любой элемент веб-страницы, приложения, рекламного объявления — например, форма обратной связи, кнопка или заголовок.
- Рассчитать размер выборки для сплит-тестирования, в котором сравнивают конверсию вариантов, можно в специальных калькуляторах от Mindbox или от Evan Miller.
Например, проведите A/B-тестирование с Google Analytics — если их счетчики установлены у вас на сайте. В Google Analytics есть отдельный функционал, целиком посвященный сплит-тестированию страниц — Google Optimize. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще.
Например, мы хотим изменить цвет кнопки призыва к действию с красного на зеленый или переместить ссылку на правила возврата товаров из футера в боковое меню. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться. Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. Компании самых разных масштабов от стартапов до крупных высокотехнологичных предприятий прибегают к А/В тестированию, чтобы сделать более осознанный выбор. Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений. Если пугает такое количество настроек, нет желания или потребности разбираться с разнообразием рассчитанных калькулятором данных, можно использовать A/B Testing Calculator от Neilpatel.
Чтобы увеличить количество, подключите платный тариф на сайте Varioqub. Например, если вы хотите протестировать, какое рекламное предложение вызовет наибольший отклик у пользователей, создайте два варианта посадочной страницы. Чтобы вносить изменения на сайте и в рекламных кампаниях для повышения их эффективности, применяют инструменты A/B-тестирования. В статье объясняем, какие задачи A/B-тест может решить в маркетинге, в каких сервисах его можно провести и как это сделать самостоятельно.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .