Также можно начать с вопроса «почему моя посадочная страница не приносит продаж? » Трафика много, а по СТА-кнопке нет кликов и конверсия сайта остается низкой? В этом a/b тестирование случае внесение изменений поможет вам собрать больше данных о пользовательском опыте посетителей вашего сайта (user experience).

A/B-тестирование: зачем оно нужно, как его провести и как правильно оценить результаты

На все эти вопросы нельзя дать однозначный ответ без тестов, ведь то, что работает на одном ресурсе, может оказаться бесполезным на другом. Разберем, что такое A/B-тестирование и как оно помогает увеличить конверсию, изучим пошаговый план по настройке исследования и узнаем, как анализировать полученные результаты. Перед началом проведения сплит-теста стоит https://deveducation.com/ проверить, подходит ли он вам.

Сбор результатов и формирование выводов

К примеру, можно протестировать эффективность социального доказательства в виде рейтинга с текстовыми отзывами против видео-отзывов. Протестируйте глубину содержания и уровень подробности описания, создав два варианта описания вашего ключевого предложения. Один будет значительно длиннее другого и Регрессионное тестирование даст более глубокое понимание темы.

Пример №1 — А/В-тест на конверсию

Я не исключаю такой возможности и при этом гарантирую, что ваша мета-p-value будет стат. В этом случае мы работаем с комбинацией статистик/p-value (и вероятностью таковую получить, если верна H0). Для этого случая мы рассмотрим метод Триппета, метод комбинированной вероятности Фишера (Fisher’s method, Fisher’s combined probability test) и метод weighted z-score (Stouffer’s, Liptak). Преждевременное окончание исследования может привести к неверным выводам.

Ключевые компоненты A/B тестирования

• Разберем на примере, как выдвинуть гипотезу при подготовке A/B-теста рекламного объявления.
• «Важно учитывать, что иногда после A/B тестирования контрольная группа может остаться лучшим вариантом,» говорит Эдельштейн.
• Чтобы оценить результаты, нужно нажать на кнопку «Посмотреть отчет» в списке экспериментов.
• Во-вторых, контролировать и анализировать результаты без специального софта сложно, можно получить большую погрешность или запутаться в расчетах.
• Например, можно протестировать четыре фразы call to action для одной кнопки.
• A/B-тестирование — метод исследования, используемый в маркетинге и веб-разработке для оценки эффективности различных вариантов страниц, элементов интерфейса или рекламных кампаний.

Если вы решили добавить A/B-тестирование в свой арсенал методов исследования, вам необходимо выбрать, какой инструмент использовать. Всё зависит от контекста и ваших уникальных потребностей. Установив эти три метрики, вы можете воспользоваться калькулятором размера выборки. Даже при достаточном трафике мы рекомендуем проводить A/B-тест не менее 1–2 недель, чтобы учесть возможные колебания в поведении пользователей.

Для этого вам нужно создать две одинаковые версии страницы и запустить A/B тест. В идеале, система должна выдать ответ, что обе вариации показали примерно одинаковые результаты. Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию. Если вы внесете только самые важные и значимые изменения, по результатам эксперимента вам будет проще понять возможные причинно-следственные связи. А если вы хотите протестировать сразу ряд изменений, проведите лучше мультивариантный тест. Другими словами, сплит тестирование можно провести между двумя существующими URL-адресами, что особенно полезно, если у вас динамический контент.

Преждевременный просмотр результатов может испортить статистическую значимость. — В самом начале проведения тестирования проверьте, действительно ли оно работает. — Маркетологи могут тестировать изображения, призывы к действию (call-to-action) или практически любые другие элементы маркетинговой кампании или рекламы с точки зрения улучшения метрик. Не используйте размытые формулировки вроде «надо увеличить прибыль».

Это настоящий прыжок веры, и каждое такое действие должно быть обосновано. Внедряя решения без веских оснований, мы обязательно сделаем хоть один неверный шаг — что негативно скажется на продукте в долгосрочной перспективе. Процесс сбора таких обоснований мы называем тестированием гипотез, а искомые обоснования — статистической значимостью.

Миша Розов рассказывает, как работать дизайнеру, чтобы расти вместе с продуктом, зачем нужна дизайн-система и как создать концепцию, которая решает задачи. Какая суперсила помогает дизайнерам оставаться незаменимыми? Миша рассказывает, как работать с дизайн-системами, 3D и компонентами, зачем дизайнеру разбираться в продуктовой работе и какие навыки нужны, чтобы расти профессионально.

Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта. Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной. Если подход с использованием A/B-тестов, рассмотренный в этом гайде, является статичным, то алгоритм многоруких бандитов — динамическим. Этот метод позволяет сразу после начала эксперимента определять наиболее эффективные версии (или же ручки) и направлять туда больше трафика.

Вот такой вот метод, который при этом тесно связан с самым, пожалуй, первым в рамках статистики методом тестирования — z‑тестом. Наша нулевая гипотеза (H0) в том, что выборка принадлежит генеральной с некой Mu. При этом если выборка действительно из этой генеральной, то логично заключить, что ожидаемая разница между выборочной средней и Mu должна быть равна нулю.

Например, если вы хотите протестировать, какое рекламное предложение вызовет наибольший отклик у пользователей, создайте два варианта посадочной страницы. A/B-тесты дают возможность командам быстро тестировать множество гипотез и постоянно развивать онлайн-продукт. В реальной жизни нужно больше ресурсов, чтобы проверить, какое решение будет лучше для бизнеса.

Можно бесконечно предполагать и пробовать варианты наугад, а можно провести A/B-тестирование и быстрее найти эффективное решение. Об этом маркетинговом методе исследования — в нашей статье. Во-первых, определить, действительно ли у ряда ваших тестов общая H0, чтобы провести мета-анализ, иначе вы рискуете сделать невалидное заключение. И это самая сложная часть, так как статистика ничего про это не знает и методов определения общей H0 не имеет.

Любая из этих ошибок может привести к тому, что результаты теста окажутся недостоверными и придется начинать все заново. Поэтому учитывайте перечисленные моменты в каждом эксперименте. 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. A/B-тестирование входит в тариф «Бизнес», который стоит от 543 рублей/месяц. Когда эксперимент завершится, Varioqub сравнит показатели и определит, какой вариант страницы оказался лучшим.