A B-тестирование: что это, как и зачем проводить Москва

Чтобы не экспериментировать впустую, всегда проверяйте пользователей на А/А тестах. Постоянно тестируем новые гипотезы, стратегии, креативы. А/В-тестирование — неотъемлемая часть качественной работы маркетолога. Рекомендуем уделять этому должное количество времени. Проблема подглядывания (ранняя остановка теста). Принятие окончательного решения раньше окончания срока тестирования, в результате чего возрастает вероятность ошибки первого рода.

Умные компании архивируют результаты тестов и постоянно совершенствуют подходы к тестированию. Структурированный подход к оптимизации дает больший рост и реже ограничивается локальными ограничениями. Итак, вы наконец провели исследование, правильно настроили тест и провели его. Это не так просто — недостаточно лишь взглянуть на график из вашего инструмента тестирования. Некоторые эксперты утверждают, что проводить несколько тестов одновременно неправильно. В большинстве случаев у вас не будет проблем при проведении нескольких одновременных тестов.

Ошибка № 5: Разовое тестирование

A/B тестирование — это мощный маркетинговый инструмент для повышения эффективности работы вашего интернет-ресурса. С помощью A/B тестов повышают конверсию посадочных страниц, подбирают оптимальные заголовки объявлений в рекламных сетях, улучшают качество поиска. Что касается инструментов для тестирования, то их довольно много.

Самыми популярными показателями A/B-тестов являются коэффициент конверсии, количество кликов и регистраций. Сделайте навигацию своего веб-сайта предсказуемой, сохраняя контент с аналогичной тематикой в связанных разделах. Система разделов или категорий товаров должна сортировать страницы, затрагивая в первую очередь основные признаки, интересующие пользователя. Найдите способ составить описания продуктов, чтобы потенциальные покупатели не были перегружены лишней информацией, но могли легко найти нужную характеристику. Очень важно предоставить заметные таблицы размеров, варианты цвета и т.

Пересечение распределений при этом равно 10%, 5% или 1% соответственно. При невысоком уровне значимости вы рискуете сделать неверные выводы об эффекте изменения. Эти значения позволяют численно оценить, насколько посетители заинтересованы в ресурсе.

Google Optimize

Как приоритизировать гипотезы продуктового исследования. Как правило, навык A/B-тестирования редко встречается в вакансиях для начинающих специалистов. Если же вас привлекла именно такая — не теряйтесь. ав тестирование Попробуйте один из предложенных нами вариантов действий. Если навык нужен для вакансии начинающего специалиста, скорее всего, вас не будут оценивать по количеству проведенных A/B-тестов.

Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара. Повышается уровень доверия, а вместе с тем и шанс на конверсию. Сыграть важную роль в повышении конверсии за счет описания может не только контент, но и его оформление. Возьмем в качестве примера стандартное описание товара на Aliexpress.

• Вторая разновидность теста проверяет эффективность сразу нескольких комбинаций разных элементов на странице.
• После завершения исследования стоит подсчитать статистическую значимость результатов.
• Если с прокси-метриками всё ок, то внедряем изменения.
• Ниже приведу несколько популярных метрик, которые используются в интернет-проектах.

Однако их использование предполагает ввод специфичной начальной информации. Чтобы выбрать соответствующий вариант онлайн-калькулятора, вспомните про типы данных и разберитесь со следующими терминами. Допустим, проект из нашего примера разрабатывается для англоговорящей аудитории. Значит, нам нужно избежать ситуации, когда в одну из групп попадет больше пользователей из стран, где английский язык — не преобладающий. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект. Файл cookie – это небольшой фрагмент текста, передава­емый в браузер с сайта, который вы посетили.

Можете взять ее из набора стандартных или создать свою. Такие измеримые цели должны быть связаны с Google Analytics. Допустим, как зависит число просмотренных статей блога от цвета фона заголовка H1 на главной. Или как цвет кнопки «Купить» влияет на саму число кликнувших по ней в интернет-магазине. На эти три категории метрик опираются чаще всего, когда хотят провести A/B-тест.

A/B-тестирование – это сравнение двух вариантов элемента страницы, обычно путем тестирования реакции пользователей на вариант A и вариант B. Таким образом можно определить, стоит ли вносить предложенное изменение на страницу окончательно. Отраслевые эксперты предостерегают от одновременного проведения слишком большого количества испытаний. Совместное тестирование множества элементов веб-сайта затрудняет определение того, какой вариант больше всего повлиял на успех или неудачу теста.

Что делать, если нужно проверить больше двух вариантов? Например, протестировать четыре формы заявки

В интернет-маркетинге чаще всего оценивают конверсию, экономические метрики и поведенческие факторы. Предположения по улучшению существующего сайта или приложения могут касаться различных его элементов, и A/B-тест позволяет проверить абсолютно любые гипотезы. Еще одна важная функция аналитики – расчет статистической значимости, которая показывает, есть ли связь результатов исследования с изменениями продукта. Основная цель, ради которой используют A/B-тестирование – повышение прибыльности сайта.

Вероятно, тестируемая функциональность повлияет не на одну целевую, а на ряд метрик. Поэтому мы смотрим на изменения в целом, но не пытаемся найти «хоть что-то», когда статистической значимости при оценке целевой метрики нет. В среднем, длительность теста должна составлять не менее дней. В первую неделю пользователи только привыкают к изменениям, поэтому статистика может быть не особо точной. Сравнение двух вариантов нескольких элементов в разных комбинациях.

Сплит-тестирование начинается с оценки метрик существующей веб-страницы (A, контрольная страница) и поиска способов ее улучшения. Представьте себе посадочную страницу этого магазина с коэффициентом конверсии 2%. Маркетолог желает увеличить этот показатель до 4%, поэтому планирует изменения, которые помогут решить эту задачу. Например, мы добавили автовключение видео, но метрика изменилась только на 0,02%, что по информации от команды аналитиков является статистически незначимым в нашем случае. Значит, наше изменение нам не помогло и важно изучить из-за чего такое произошло.

Как проводить A/B-тестирование в Google

В крупных компаниях боятся рисков, им есть что терять и большая часть гипотез направлены на оптимизацию того, что уже есть. Стартапам важнее расти, а значит нужно больше рисковать и быстро принимать решения. У них меньше пользователей, а значит мало данных, чтобы при A/B-тестировании https://deveducation.com/ заметить статистически значимый результат в сжатые сроки. Поэтому им нужно научиться быстро делать тесты, а для этого нужно знать что влияет на время тестирования и как этим управлять. Если выбрать способ «А/B-тестирование», то в эксперименте будет участвовать только одна страница.

Алгоритм проведения A/B-тестирования

Идея а/б тестирования выглядит соблазнительно — больше не нужно спорить о вкусах и взывать к авторитетам. Сухие цифры, статистика, гарантированный результат — все так просто. Чтобы провести a/b тестирование, которое даст корректные данные, нужно следовать правилам. Мы составили из них последовательность действий, получилось 10 шагов. Каждый прокомментировали и объяснили почему нужно делать именно так. В статье приведены базовые знания, необходимые для проведения A/B тестов и анализа результатов.

Если больше трафика направить в тестируемый функционал в тестовую и контрольную группу, то можно уменьшить количество дней тестирования. Но есть риск, что можно получить обратный эффект, если вовлеченность нового привлеченного трафика окажется очень низкой. Чем меньше относительное увеличение конверсии, тем большее количество пользователей нужно для проведения тестирования. Для расчетов можно использовать калькуляторы A/Б-тестов, например, AB TestGuide. В нем достаточно ввести свои данные — и калькулятор скажет вам, являются ли полученные результаты статистически значимыми.

Шаг 3. Определиться с гипотезами

Она связывает все основные разделы и часто выступает ориентиром для пользователя. Убедитесь, что ваша структура такова, что посетители могут легко ориентироваться в разделах, когда ищут нужную услугу или товар. Если тест дает однозначный ответ, наиболее эффективный вариант можно внедрять на сайт.