Не тестируйте сразу несколько вариантов при A/B-тестировании. Требуется один текст, призывы к действию, заголовок и даже изображение, которое может повлиять на коэффициент конверсии. Наличие нескольких элементов для тестирования может не дать вам данных о том, что a/b-тестирование работает, а что нет.
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. Заголовок – первое, что видят люди, попадая на вашу главную страницу или лендинг. Если он сразу же не привлечет внимания посетителей, они не станут тратить время, читая, что написано ниже. В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных.
Всё привязано к цели А/В-теста и оговаривается заранее. Важно, чтобы структура пользователей в каждой группе была условно одинаковая. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект. До запуска А/В-теста определяем отслеживаемый параметр — выбираем метрику, изменения которой покажут, является ли новая функциональность игры более успешной, чем изначальная.
Сначала аналитик примерно определяет уровень мощности через ошибку 2 рода, но до момента проведения множества Bootstrap-имитаций это значение нигде не используется. Теперь необходимо оценить, где находится число 0 в этом распределении. На основе целевой метрики принимается решение об успешности эксперимента. Любая из этих ошибок может привести к тому, что результаты теста окажутся недостоверными и придется начинать все заново.
Чтобы оценить результаты, нужно нажать на кнопку «Посмотреть отчет» в списке экспериментов. 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.
Сформулируйте новую гипотезу и придумайте еще один элемент для проверки.№8. Поймите, что A/B-тестирование наиболее эффективно, когда оно проводится непрерывно. A/B-тестирование начинается с такой цели, как увеличение продаж, повышение коэффициента конверсии и т. Метод часто используется в веб-дизайне, типичные применения — исследование влияния цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на конверсию сайта[5].
Например, школа иностранных языков хочет внедрить новую функцию на своей онлайн-платформе. Чтобы понять, нравится ли она пользователям, можно задать вопрос в чате учеников. Для пользователей составляют опросники по продукту и собирают от них обратную связь. Если одинаковая функция есть у всех конкурентов, значит, они уже убедились в том, что она эффективна. Здесь поздно тестировать — нужно изучать, как это работает, и внедрять. Важно, чтобы сравнения были максимально простыми и понятными.
В последней части гипотезы могут быть догадки — это нормально. Эксперимент проводится, чтобы их подтвердить или опровергнуть. Можно запустить собственный проект — личный блог или трекер привычек — и провести A/B-тест какой-нибудь фичи. Это хороший способ потренироваться настраивать тестирование. При A/B-тесте часть аудитории может увидеть «сырой» вариант решения и отказаться от сотрудничества. Такое может случится, если показать пользователям неудобный интерфейс или непонятные тарифы.
Если вы будете анализировать в рамках одного тестирования десяток метрик, эффективность работ значительно снизится. В этом сервисе есть удобная вкладка — «Эксперименты». Зайдите в «Эксперименты», введите урл страниц, участвующих в тестах, и получите код для вставки. Проводить тесты с помощью нескольких разных сервисов — это трудоемко, сложно и дорого. К примеру, воспользоваться популярными сервисами от Google. Тонкости проведения сплит-тестов во многом зависят от интерфейса и особенностей сервиса.
Но так вы не сможете отследить, какой из них повлиял на метрики. Возможно, первый покажет отрицательный результат, а остальные — положительный. Нельзя один раз создать сайт/рассылку/объявление и считать, что они сами будут приносить заявки. Клиенты с каждым годом всё более придирчивы, да и конкуренты не дремлют, поэтому необходимо непрерывно строить гипотезы и тестировать их, чтобы улучшать пользовательский опыт. И здесь, как по Дарвину, выживет не самый сильный, а тот, кто лучше приспособится.
Рассчитать, насколько оправдано проводить A/B-тест для продукта, помогут специальные калькуляторы. Определить размер выборки можно калькулятором Эвана Миллера, а длительность теста — калькулятором VWO. Продакт-менеджеры, в основном, используют A/B-тестирование для улучшения метрик продукта.
Коэффициент конверсии между данной исходной страницей и вариантом не является случайным. Вы можете создать несколько вариантов и протестировать их на исходной веб-странице, чтобы увидеть, какой из них работает лучше всего. К концу тестирования у вас должны быть показатели того, улучшил ли этот вариант ваш коэффициент конверсии или нет. Аналитика часто дает представление о том, что вы можете попробовать усовершенствовать.
В последнем случае речь пойдет уже от A/B/N-тестировании. Конверсия — это процент пользователей, совершивших целевое действие на сайте, от общего числа посетителей ресурса. Целевым действием в свою очередь может быть регистрация, покупка, подписка на рассылку и т.д. Чтобы получить корректные результаты, нужно тщательно подготовить эксперимент.
На каждый вариант выделяется часть аудитории для показа, в конце теста их результаты сопоставляются. Выигрывает версия, которая показала лучшие метрики. Чтобы не сомневаться в достоверности результатов, тест лучше проводить с контрольной выборкой. Для этого нужно разделить аудиторию, на которой будут тестироваться варианты, не на две группы (A и B), а на три (A, A и B).
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. Во всех этих ситуациях сплит-тестирование позволит принять решение, опираясь не на мнения, а на данные. Хорошо то, что Google Optimize сам определяет, когда пора завершить тестирование для получения достоверных сведений. Когда один из вариантов теста выигрывает, сервис автоматически начинает демонстрировать его пользователям.
Это особенно важно при оптимизации пользовательского опыта и повышении конверсии. Конверсии одинаково важны как для маркетологов, так и для менеджеров продаж. Сплит-тесты помогают проверить, как баннер или кнопка влияют на конверсию и протестировать разные варианты оформления.
Сейчас на рынке существует множество инструментов A/B-тестирования. Некоторые лидеры рынка, в том числе Google Optimize, Optimizely, VWO и т. Вы можете получить правильное представление о коэффициенте конверсии, только если протестируете его с одним или двумя элементами. В этом руководстве по A/B-тестированию (также известному как сплит-тестирование или групповое тестирование) мы обсудим все, что вам нужно знать об AB-тестировании. 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.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .
