Одни из инструментов, помогающий развитию веб-проектов – A/B-тестирование. С его помощью можно проверить свои гипотезы и экспериментально оценить предпочтения посетителей – чтобы принять решение о том, стоит ли что-то менять или лучше оставить как есть. Перед проведением A/B-теста нужно четко понимать желаемый результат. Это может быть увеличение трафика или конверсии, снижение отказов и т. В зависимости от цели выбираются метрики — количественные показатели, по которым определяется эффективность вносимых изменений.

Хотя если вы проводите эксперимент с помощью специальных сервисов, то программа сама все за вас посчитает. Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать. Начните с элементов, которые, по вашему мнению, с большей вероятностью повлияют на целевой показатель (метрику). Для начала сосредоточьтесь только на одной метрике.

Многовариантное тестирование

A/B-тестирование помогает выяснить, какое из принятых решений приносит больше денег. Причем позволяет делать это не вслепую, а ориентируясь на конкретные результаты. В итоге удается по крупицам выжать из первоначального дизайна максимальный доход (естественно, по ходу дела всячески меняя его и дополняя).

Как видно, на оригинальной странице значительную часть экрана занимает шапка, меню и текст с преимуществами. Сервис добавляет в верхнюю часть страниц сайта баннер с важной информацией, причем можно показывать его только определенной группе пользователей. Платформа обеспечивает как персонализацию, так и A/B-тестирование.

Уменьшают показатель отказов

A/Б тестирование позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц. Этот маркетинговый метод имеет прикладное значение. Он позволяет практически постоянно совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.

Вы сможете оценить итоги теста через несколько суток после начала эксперимента. Чтобы следить за процессом, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов. Но как вы помните, важно избежать «ошибок подглядывания» и выждать достаточное время для выбранного трафика. А не бросаться сразу отменять изменения, если первые показания вас пугают. Во время проведения A/B-тестирования для каждого проверяемого варианта назначается определенное количество трафика. Например, на версию первой страницы его отводится 50% и на вторую версию также 50%.

Что тестировать

Optimizely отличается высокой персонализацией и гибкостью, но не может интегрироваться с продуктами Google. Последовательность среди испытуемых в контрольной и экспериментальной группе. 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. Для мультивариантного тестирования придется покупать базовый или премиальный пакет — в начальном такой функции нет.

• Протестируйте компоненты лид-формы, бесплатную подписку, онлайн-чат, CTA, социальное доказательство на главной странице.
• За его результатами удобно следить в личном кабинете, в меню «Эксперименты».
• Booking.com готовы на разные эксперименты, если это поможет улучшить взаимодействие пользователей с сайтом.
• » Трафика много, а по СТА-кнопке нет кликов и конверсия сайта остается низкой?

В следующем разделе настроек можно указать таргетинг на страницы, если вы хотите запустить тест только на конкретных страницах сайта. Для начала тестирования кликните на кнопку «Добавить вариант», чтобы внести изменения на страницу согласно сформулированной гипотезе. Выбранный сервис A/B-тестирования покажет, когда тесты достигли статистической значимости на установленном уровне достоверности. Он также сообщит вероятность того, что у расчета есть недостатки и полученные результаты — некорректные.

А/Б тестирование — практическое руководство: что такое, в чем ценность и как провести | Глава 1

На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений. На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов. На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось методы эффективного тестирования гораздо меньше, чем среднего. Двумя цветами обозначены A- и B-сегменты, на которых проводился тест. Так, на картинке 1 для A-сегмента у KPI 2,5 плотность значений 0,3, то есть оно встречается в 30% случаев. В других видах маркетинговых активностей можно варьировать иные элементы.

Следовательно, при проведении теста важно проанализировать, получится ли повысить число заказов с помощью новой идеи. Узнаете, по каким правилам нужно проводить A/B-тестирование и с какими сложностями придётся столкнуться. Сможете самостоятельно выбирать методы для обзорного тестирования. А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика. Допустим, если мы проверяем гипотезу на сотне человек, то увидим, что коэффициент конверсии составил 10%.

Как сделать A/B и сплит-тестирование объективным

Число пользователей в сегментах не всегда удается сделать равным, в связи с этим метрики, как правило, выбираются относительные, т.е. Без привязки к абсолютным значениям аудитории в сегменте. Нормирование осуществляется либо на число посетителей, либо на число просмотров страниц. Например, такими метриками могут быть средний чек или CTR ссылки. Мне часто приходится сталкиваться с задачами организации A/B тестирования в различных интернет-проектах. В этой статье хочу поделиться необходимыми базовыми знаниями для проведения тестов и анализа результатов.

Проведите эксперимент

Каждый человек, который посетит страницу сайта — это целевая аудитория, а вот выборка — это небольшая часть этой аудитории. Чтобы провести тестирование, на этом этапе надо четко сформулировать гипотезу и определить, как мы будем измерять результат. В основе любого A/B теста лежит проблема (ситуация) , которую нам надо решить (разрешить) или некое поведение пользователя, которое нам нужно изменить или, наоборот, закрепить. Выявив проблему или задачу, маркетолог формулирует гипотезу — обоснованное предположение, которое либо подтверждается, либо опровергается в результате эксперимента. Результаты тестирования могут незначительно отличаться друг от друга — это «нулевая гипотеза». В таком случае стоит выбрать новый элемент и повторить алгоритм сначала.