Поэтому рекомендуем прочитать нашу статью о том, как приоритизировать гипотезы продуктового исследования. Представьте, что вы работаете над интерфейсом для онлайн-магазина. Есть идея — разместить виджет подписки на рассылку в поп-ап, который всплывает сразу, как только пользователь заходит на сайт. В текст виджета планируется добавить информацию о скидке 10% за подписку.
По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз. Прокси-метрика — это косвенная мера целевой a/b testing это метрики, с которой она взаимосвязана. Например, по результатам А/В-теста конверсия выросла, но снизился средний чек.
А/В-тестирование в Google Analytics
Результаты A/B-теста показывают, какое решение даст большую конверсию в нужное целевое действие. Например, в каком случае больше пользователей перейдет по ссылке, зарегистрируется на сайте или в приложении, подпишется на рассылку, заполнит форму обратной связи. Есть и более сложные тесты, которые направлены на исследование долгосрочных метрик, таких как средний чек или влияние изменений в продукте на прибыль. К примеру, по результатам А/В-теста фактический коэффициент конверсии вырос на 1%, как мы и предполагали в гипотезе. В результате выбранных изменений, метрика выросла, гипотеза подтвердилась. Но бывает и обратная ситуация, когда изменение не повлияло на ключевую метрику.
- Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта.
- В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее.
- A/B-тестирование поможет вашему сайту протестировать различные версии для решения всех ваших проблем и, в конце концов, предоставить вам ту, которая работает лучше всего.
- Каждый раз, когда вы проводите A/B-тестирование своего контента, вы лучше понимаете, что работает, а что нет.
Практический смысл использования этого метода заключается в поиске и внедрении компонентов страницы, увеличивающих ее результативность. Для чистоты проведения сплит-теста необходимо случайным образом и поровну распределить трафик между контрольным и тестируемым вариантом. При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Первым двум демонстрируется контрольный вариант продукта, а третьей — тестируемый. Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять.
Не проводите A/B-тестирование, если ещё нет обоснованной гипотезы
Позднее запустили новый A/B-тест для мобильной версии. Генерирование новых идей — неотъемлемая часть развития любого продукта. Разумеется, не каждая идея повысит конверсию, увеличит аудиторию или положительно повлияет на другую метрику. Существует множество инструментов, но один из самых популярных — A/B тесты, о которых пойдет речь в этой статье. Это замедлит получение статистически значимых данных. Мы рекомендуем использовать A/B-тестирование, если каждый вариант теста увидят более 1000 пользователей.
Вскоре недоумевающие пользователи звонят в отдел по работе с корпоративными клиентами, чтобы узнать о новых тарифах и почему они не видят их на сайте. Такая ситуация может снизить доверие клиентов к продукту, а еще исказить результаты самого теста . Рассчитать, насколько оправдано проводить A/B-тест для продукта, помогут специальные калькуляторы. Определить размер выборки можно калькулятором Эвана Миллера, а длительность теста — калькулятором VWO. Чтобы не сомневаться в достоверности результатов, тест лучше проводить с контрольной выборкой.
Как провести A/B-тестирование с помощью Google Optimize
Во всех этих ситуациях сплит-тестирование позволит принять решение, опираясь не на мнения, а на данные. Еще важный момент – определить, какая часть трафика будет участвовать в эксперименте. По умолчанию используется все 100 %, а если у вас, как у «Текстерры», миллион уникальных посетителей в месяц – вполне хватить и 20–30 тысяч.
В рамках одной крупной РК планировалось разделение товаров по категориям. Это позволило максимально укрупнить семантику, которая до этого приносила конверсии. Обязательно нужно соблюдать правило тестирования одного элемента. В противном случае будет невозможно определить, как может повлиять на реакцию аудитории то или иное изменение.
Как провести A/B-тестирование: 6 простых шагов
Для проверки статистической значимости можно добавить эти данные в соответствующие поля калькулятора. Все это может указать на то, что любая ситуация требует проверить результаты с участием контрольной группы. Отследить колебания показателей в связи с влиянием внешних факторов можно с помощью сквозной аналитики и корпоративной CRM-системы. Это все методы взаимодействия посетителей с ресурсом или приложением.
Для максимальной эффективности вам нужны точные данные, которые отображают, как ваша аудитория реагирует на конкретные элементы вашего сайта. Единственный правильный способ адекватно оценить эффективность вашей воронки продаж или конкретной маркетинговой кампании – это получить данные непосредственно от ваших клиентов. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты.
Инструменты для A/B-тестирования
Пересечение распределений при этом равно 10%, 5% или 1% соответственно. При невысоком уровне значимости вы рискуете сделать неверные выводы об эффекте изменения. На эти три категории метрик опираются чаще всего, когда хотят провести A/B-тест. В процесса можно выбрать только какой-то один показатель, а уже потом улучшать результаты за счет других метрик. Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию? При этом нужно учесть измеряемый метричный вес при A/Б-тесте, гипотезы и многие другие моменты.
A/B-тестирование всплывающих окон и других инструментов повышения конверсии от Callibri
Допустим, данные ваших тестов показали, что изображения людей вместо картинок товара на целевой странице магазина улучшают конверсию. Кроме того, чтобы внести необходимые изменения на сайт, можно применить этот вывод к другим элементам вашего маркетингового контента. Предположим, к рекламным объявлениям в сетях, на поиске или к форме электронного письма в клиентской рассылке.