И как показывает практика, даже самые простые изменения могут повлиять на коэффициент конверсии, повысить количество продаж и тем самым увеличить вашу прибыль. Калькуляторы есть здесь и здесь, они рассчитывают размер выборки, необходимый для каждой версии. На размер выборки влияют разные параметры и ваши предпочтения.

Протестируйте глубину содержания и уровень подробности описания, создав два варианта описания вашего ключевого предложения. Один будет значительно длиннее другого и даст более глубокое понимание темы. Поэтому А/В-тестирование заголовка увеличит ваши шансы на то, что вы найдете тот вариант, который заставит людей чаще открывать ваши письма. По окончании А/В-тестирования вы либо получаете нового фаворита, либо делаете вывод, что действующий фаворит не сдал позиций.

Какие Инструменты Сплит-тестирования Использовать

Есть демоверсия на 30 дней с ограничением по трафику до 1000 посетителей. Если сплит-тест не показал значимой разницы между общими показателями метрики A и B, можно попробовать их сегментировать. Например, измененная с прямоугольной на круглую кнопка подписки не привела к увеличению числа заказов, но улучшила отдачу у женской части аудитории. Такое сегментирование можно провести по географическим параметрам, типу платформы (десктопной или мобильной), полу, возрасту, источнику трафика и т. Когда цель — продажи, ее можно декомпозировать по конверсиям каждого этапа воронки, поскольку люди редко принимают решение о покупке моментально.

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. Если вы хотите протестировать более двух вариаций, проведите A/B/n тест.

Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты. Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. Для аналитиков A/B-тестирование — один из множества инструментов оценки эффективности сайтов, приложений, рекламы.

Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика. Вариант с высокой конверсией станет основной страницей. В завершение A/B-тестирования необходимо сравнить результаты групп A и B друг с другом, а получившуюся разницу (если она есть) — с порогом значимости.

Как Долго Проводить А/б Тесты?

Чтобы этого избежать, требуется изолировать пользователей в группе А от пользователей в группе В. Например, если пользователь находится в группе А, то все другие пользователи, которые могут повлиять на его поведение, также входят в группу А. Делаем собственные выводы, исходя из гипотезы. Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками. Часто используются уровни значимости — 90%, 95% и 99%. Смысл заключается в том, что из 100 пользователей, 10%, 5% или 1% сделали выбор случайно.

Благодаря случайной выборке, каждый пользователь может с одинаковой вероятностью увидеть либо версию А, либо версию В. Тестируемые аудитории не должны быть в курсе, что проводится A/B-тест, так как это может подсознательно повлиять на их реакцию. Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В).

Сделать это можно с помощью инструмента «Группы объявлений». Чтобы успешно закончить A/B-тест, необходимо убедиться, что результаты были интерпретированы верно и не являются случайными. Для этого можно воспользоваться калькулятором статистической значимости. Особую роль в A/B-тестировании играет аналитик, поскольку решение в данном случае принимается на основе статистики.

Эти специалисты взаимодействуют с сайтом большую часть рабочего времени, поэтому их трафик не должен учитываться при тестировании. В русскоязычном интернет-пространстве A/B тест и сплит-тестирование трактуются одинаково и употребляются как синонимы. Но если копнуть вглубь этих терминов, можно увидеть, что это совершенно разные исследования. Пока он идёт, нельзя его останавливать и вносить изменения в страницы — иначе придётся начинать заново.

• Существует риск снижения рейтинга сайта в поисковых системах из-за того, что альтернативные страницы могут быть восприняты как дубли.
• Тестирование вариаций нескольких разных элементов — это уже не A/B-тестирование, а многовариантное тестирование, значительно более продвинутая программа исследований.
• Для A/B-тестирования с другими метриками можно использовать другие калькуляторы.
• Продакт-менеджерам A/B-тестирование нужно для развития продукта.
• В этом сценарии вы можете углубиться в данные или провести исследование пользователей, чтобы понять, почему новая версия не работает так, как ожидалось.

Они актуальны преимущественно для интернет-магазинов и других коммерческих сайтов, работа которых связана с финансами. Чем более дружественен интерфейс, тем активнее пользователи будут совершать покупки или оставлять донаты. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. CTR (click-through rate) — показатель кликабельности.

Многовариантное Тестирование

Например, если на вашей странице размещена фотография человека, указывающего на заголовок или СТА, это естественным образом привлечет внимание пользователей к этому элементу. Если же взгляд направлен в другую от СТА-кнопки сторону, внимание пользователей может также пройти мимо. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие.

Мы покажем настройку на примере ссылок для редиректа. «Контрольный вариант» — страница без изменений, ссылку на неё указывать не обязательно. «Вариант 1» — страница с изменениями, ссылку на неё нужно указать. Дальше нужно указать цель, достижение которой вы будете отслеживать, — например, конверсию в отправку формы.

Выберите Инструменты Для А/в-тестирования

Затем вам нужно определить метрику, на которую вы будете смотреть, чтобы понять, является ли новая версия сайта более успешной, чем изначальная. Обычно в качестве такой метрики берут коэффициент конверсии, методы эффективного тестирования но можно выбрать и промежуточную метрику вроде показателя кликабельности (CTR). В Яндекс Директе доступно создание нескольких рекламных материалов и автоматические показы аудитории самых кликабельных.

Определение Выборки

Однако на практике к этому приводят только длительные эксперименты. В этом примере в результате теста стало понятно, что новая РК приносит где-то на 25% конверсий больше, позволяет увеличить приток клиентов на сайт и прибыль. При этом объявления в группе могут быть как для одной посадочной страницы, так и для разных. Это один из наиболее популярных сервисов, поэтому в данной статье мы разберем, как с его помощью провести A/B-тестирование. Проверка гипотез осуществляется с применением ряда статистических тестов, выбор которых определяется характером измеряемого показателя. Наиболее универсальным является тест Стьюдента, который подходит для измерения различных количественных показателей и позволяет работать с небольшими массивами данных.

Если маркировки цветом нет, значит, что данных пока недостаточно, чтобы делать выводы. После создания эксперимента нужно выдать доступ к рекламному кабинету. Вы можете отредактировать сегмент в любой момент, если поймете, что хотели бы что-то изменить или перераспределить доли. Ниже вы можете увидеть пример с тремя сегментами, где доли были равномерно распределены, и мы смогли проверить, какой вид посадочной окажется более эффективным.

Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. 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». Через три недели маркетолог сравнивает результаты.

А если перед маркетологом стоит задача увеличить количество подписок, он может попробовать изменить соответствующую конверсионную форму. Сплит-тест поможет специалисту выбрать оптимальный цвет кнопки, лучший вариант текста, количество полей в форме подписки или ее расположение. При проведении A/B тестирования очень важна четкая и адекватная методология. Только в этом случае мы можем доверять результатам теста и принимать эффективные решения на их основании.

Мы рекомендуем проверить тест на ошибки через 1–2 дня, но не оценивать полученные результаты, так как в них пока нет глубокой информации. Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель. Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются.

Далее вы формируете гипотезу, а после тестирования по полученным результатам делаете вывод. Без гипотезы A/B- тестирование не имеет смысла – ценность от выводов, которые вы получите, будет невелика. Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию.

A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт. Тем не менее, не нужно рассчитывать только на него.

Собирайте Данные

Настроить эксперимент можно в «Яндекс Аудиториях». Подробнее о процессе написано в блоге «Яндекса». Главная цель A/B-тестирования — понять, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше.

Дизайнеры используют тестирование, чтобы улучшать интерфейс приложений, сайтов и сервисов. Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины или карточек товаров приносит больше продаж. Также сервис помогает проверить мобильную версию. Программа покажет миниатюру, оценит шрифты и плагины.

A/B-тесты следует пропускать в ситуациях, когда есть уверенность, что проект изменений почти наверняка улучшит продукт, а риски, связанные с реализацией идеи, невелики. Если гипотеза сырая, лучше вернуться к поиску проблемы. На практике, болевая точка может быть не там, где мы думаем. Ответ на вопрос, как улучшить https://deveducation.com/ продукт, необязательно может быть в методе A/B-тестирования. Если нет данных о показателях, которые отражают ситуацию на сегодняшний день, не стоит проводить А/В-тестирование. Существует риск снижения рейтинга сайта в поисковых системах из-за того, что альтернативные страницы могут быть восприняты как дубли.