Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения. Если ради высокой статистической значимости вы берете большую выборку, то тест затянется, так как понадобится набрать достаточно трафика. Зато вы получите качественные и точные результаты теста. Если же выборка меньше, то и данные вы соберете быстрее. Но достоверность такого эксперимента будет иметь заметные погрешности.
Часто используемые уровни значимости — 90%, 95% и 99%. Метрика для A/B-тестирования должна соответствовать гипотезе. «Лазурит» хотел увеличить количество заказов клиентов с дорогой брошенной корзиной. В статье расскажем, как наши клиенты — «Лазурит», Kari и «Ароматный мир» — добились измеримого результата в деньгах с помощью АВ-тестов. Уже в первые дни после старта теста специалист замечает тенденцию, делает выводы и… заканчивает тест. Результат может измениться, а вы при этом рискуете прийти к неверным выводам.
Описание продукта/статьи
» Трафика много, а по СТА-кнопке нет кликов и конверсия сайта остается низкой? В этом случае внесение изменений поможет вам собрать больше данных о пользовательском опыте посетителей вашего сайта (user experience). 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.
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 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.
Как долго проводить А/Б тесты?
Итак, сплит-тестирование завершено в установленный срок, необходимая статистика набрана. Теперь необходимо отделить показания с высокой статистической значимостью от изменений метрик случайного характера. Это значит, ab тестирование это предстоит перейти в отчеты и оценивать значимость результатов. Еще одна важная функция аналитики – расчет статистической значимости, которая показывает, есть ли связь результатов исследования с изменениями продукта.
АБ тест — работа команды, она занимает время и ресурсы. И если неправильно установить ориентир, потратите средства впустую. При этом объявления в группе могут быть как для одной посадочной страницы, так и для разных. Будет ли наблюдаться рост конверсии вследствие изменений и в какой степени это будет заметно. Важность анализируемой функции или страницы для бизнеса.
Инструменты
Например, число посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Чтобы проверить это предположение, маркетолог использует специальный сервис — например, AB Tasty. Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить». Конверсия старой версии страницы — 5%, а новой — 7,5%. 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.
Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт. Для получения максимально объективных данных A/B-тестирование нужно комбинировать с другими маркетинговыми исследованиями. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта.
Шаг 4: Запустите тест
В этой статье мы рассмотрим семь основных правил A/B-тестирования, которые помогут сэкономить время и бюджет в долгосрочной перспективе. С его помощью можно получить наиболее точную информацию о том, как изменения в дизайне, тексте и ценоформировании повлияют на рост дохода, удержания и других ключевых метрик. Тестовый сценарий (Test Case) — это документ, в котором содержатся условия, шаги и другие параметры для проверки реализации тестируемой функции или её части. Требования — это спецификация (описание) того, что должно быть реализовано.
- За fake door обычно размещают сообщение о том, что раздел в разработке.
- В текст виджета планируется добавить информацию о скидке 10% за подписку.
- Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики.
- Итак, сплит-тестирование завершено в установленный срок, необходимая статистика набрана.
- Внести результаты по А/В-тестам в файл «Best Practice».
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. Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта. A/Б тестирование позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц.
Как правильно провести AB-тестирование
То есть благодаря тестам вы повышаете конверсию страниц, а значит, получаете больше клиентов, не повышая расходы на привлечение посетителей. Также стоит учитывать, что статистическая значимость не всегда равна практической значимости. Например, проверка новой версии приложения на ограниченной аудитории показала статистическую значимость, но реальных и ощутимых изменений метрики нет.
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 https://deveducation.com/ меняя его и дополняя). В общем, A/B-тестирование – это эффективный способ проверить полезность вносимых на сайте или в приложении изменений до их окончательного внедрения в финальный продукт.