Многие думают, что одного А/В-тестирования вполне достаточно. На самом же деле вы должны проводить подобные тесты постоянно. Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. Чаще всего А/В-тесты используют в маркетинге — там их провести проще всего. Одной части аудитории показывают основной вариант креатива, а другой a/b-тестирование — альтернативный. В продуктовом менеджменте А/В-тесты используются реже, потому что требуют дорогостоящих доработок продукта.
A/B-тестирование: зачем оно нужно, как его провести и как правильно оценить результаты
Критерий успеха — это ожидаемый результат, по которому можно принять решение об успешности теста. Важно учесть все метрики, на которые может повлиять эксперимент. Иначе есть риск выбрать вариант, который улучшит одну метрику, но при этом ухудшит продукт в целом. Гипотез может быть так много, что проверить их одним тестом не получится.
Пример 2: веб-сайт SaaS — WorkZone
Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений. Мы проверили гипотезу и выяснили, что второй вариант приносит на 10% больше заказов — это десятки тысяч новых клиентов в год. Преждевременное окончание исследования может привести к неверным выводам. Чтобы этого избежать, дождитесь конца тестирования. В Директе выберите кампанию, на которой будете тестировать изменения. Затем создайте столько её копий, сколько сегментов у вас в исследовании.
A/B-тестирование для оптимизации конверсий: методы и сервисы для А/В-тестирования
- В реальной жизни нужно больше ресурсов, чтобы проверить, какое решение будет лучше для бизнеса.
- Вероятно, тестируемая функциональность повлияет не на одну целевую, а на ряд метрик.
- A/B-тестирование — это неотъемлемая часть стратегии оптимизации веб-сайта.
- В это время другой отдел запустил рекламную кампанию на продвижение определенного продукта каталога, и на сайт пришло много пользователей.
Если вы увидели конвергенцию в процессе тестирования, можно сделать вывод, что новая вариация не оказала существенного влияния на показатель, который вы отслеживаете. В большинстве случаев продолжительность А/В-тестирования имеет куда меньшее значение, чем его статистическая значимость (statistical significance). Начните с наиболее важной страницы для показателя, который вы хотите улучшить. Именно этот аспект вы и будете тестировать и сравнивать новые показатели с исходными. Как я уже говорил, даже самые незначительные изменения могут весьма значительно сказаться на конверсии.
Как эксперимент влияет на бизнес
Дизайн продукта при этом одинаковый, меняются только предложения.2. К примеру, разные дизайны баннеров или видеорекламы. А/В-тест с креативами можно настроить и отследить в рекламном кабинете или системе аналитики. Для этого нужно запустить две кампании со старым и новым баннером и посмотреть статистику. В приложении для доставки еды можно протестировать дизайн рекомендаций ресторанов.
Если сайт посещают 70% женщин и 30% мужчин, то и в выборке соотношение должно быть таким же. Не используйте размытые формулировки вроде «надо увеличить прибыль». Лучше поставить точную задачу — «повысить конверсию до 5%».
Поэтому, как один из вариантов, можно рассмотреть прокси-метрику «конверсия», для получения результатов по которой необходимо только две недели. A/B-тестирование в маркетинге — достаточно простой и удобный способ проверить гипотезы по улучшению метрик воронки продаж. При расчете результатов учитывайте такой показатель, как статистическая значимость. Не будем углубляться в сложные математические формулы, все давно автоматизировано. Рассчитать статистическую значимость результатов тестирования можно в калькуляторах «MindBox» или «Evan Miller», о которых мы писали выше, либо в сервисе, где проводился эксперимент. Чтобы тестирование было объективным, выборка должна быть репрезентативной, то есть, включать пользователей с соответствующими характеристиками.
Например, где разместить кнопку, какого вида сделать интерфейс и какие фразы повлияют на решение о покупке. Результат определяет версию-победитель из исходной версии и модифицированной версии на основе наибольшего количества открытий и кликов. Для начала решите, какую информацию вы сможете собирать и анализировать. A/B-тестирование показало, что геймифицированный виджет в несколько раз превосходит по эффективности традиционную форму сбора лидов. После того как начнётся тест, его нельзя будет отредактировать. Установите предложенный код JavaScript на ваш сайт.
Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку. Наоборот, разработчики относятся к экспериментам нейтрально. Чтобы бизнесу выжить в онлайн-сфере, успешно завоевывать внимание аудитории и обходить аналогичные проекты, нужно развиваться. Система управления контентом (CMS) WordPress много лет была и остается самой популярной среди бесплатных движков для сайтов во всем мире. Помимо доступности, важной причиной ее успеха является наличие большой библиотеки расширений (plugins), которые помогают прокачивать функциональность созданных на WP веб-проектов. В данном руководстве мы рассмотрим, что представляет собой A/B тестирование, почему важно следовать стратегии при его проведении, какие шаги нужно пройти и как избежать типичных ошибок.
Начните со сбора данных о том, сколько пользователей посещают ваш веб-сайт, какая страница привлекает больше трафика, каковы цели конверсии для различных страниц вашего веб-сайта и т. Вы можете использовать инструменты анализа, такие как Google Analytics, которые могут предложить вам отчеты о том, как работает ваш сайт. A/B-тестирование (англ. A/B testing, Split testing) — метод маркетингового исследования, позволяющий на основе статистики оценить влияние изменения на метрики продукта. A/B-тест состоит из рандомизированного контролируемого эксперимента.
Получив данные метрик, сравните их с критериями успеха, которые определили на этапе подготовки теста. Теперь можно сделать выводы о результатах эксперимента и обратиться к плану действий, который составлен до начала тестирования. Если же тест работает правильно, то не пытайтесь анализировать результаты до его окончания или вносить изменения в настройки теста в процессе. В первый день победителем может оказаться один вариант, а на следующий день — другой. Нужно дождаться окончания теста, чтобы получить достоверные результаты.
Тогда вам будет проще понять и рассчитать полученный результат. 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.
В нашем примере это утверждение о том, что новый CTR будет больше старого. 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. Определить размер выборки получится за счет онлайн-калькуляторов. Они помогают быстро рассчитать, сколько человек необходимо вовлечь в эксперимент.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .