Есть много успешных кейсов, когда A/B-тесты помогали компаниям добиться желаемых результатов и увеличить продажи. Например, американская IT-компания WorkZone более чем на треть увеличила количество лидов, благодаря отзывам. Изменения сначала протестировали на небольшой группе, а потом уже внесли на сайт.
Надо выбрать самые актуальные и наиболее значимые, провести тестирование и про его результатам понять стоит ли вообще вносить на сайт изменения. Например, вы можете проверить какой призыв к действию на кнопке работает лучше. Для этого необходимо создать две версии сайта, написать на кнопках разный текст и запустить рекламу. Оригинальная версия называется контрольной (A), а измененная — тестовой (B). Все изменения должны быть продуманными и соответствовать гипотезам, сформулированным на первом этапе. Прототип сравнительных А/B-тестов впервые использовался в 1835 году для оценки действия гомеопатических препаратов.
В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение. Перед проведением А/B-теста аудитории разберитесь, какие пользователи Ручное тестирование будут участвовать в его проведении. Их нужно разбить на группы, например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%.
Чтобы следить за процессом, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов. Но как вы помните, важно избежать «ошибок подглядывания» и выждать достаточное время для выбранного трафика. А не бросаться сразу отменять изменения, если первые показания вас пугают. После открутки первых 60 кликов вы получили конверсию 1,6%. В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов.
Как Долго Проводить А/б Тесты?
Все права на материалы, находящиеся на сайте, охраняются в соответствии с законодательством РФ. При любом использованииматериалов сайта письменное согласие обязательно. Торговые марки, логотипы и марки услуг, размещенные на данном сайте,являются собственностью ООО «Регистратор доменных имен РЕГ.РУ» или третьих лиц. Репрезентативность — соответствие признаков тестируемой группы генеральной совокупности.
- Есть много успешных кейсов, когда A/B-тесты помогали компаниям добиться желаемых результатов и увеличить продажи.
- Она поможет разобраться с вопросом A/Б-тестирования предпринимателям, которые хотят продвигать свой продукт с помощью одностраничного сайта.
- На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений.
- Используя его, можно проводить A/B/n-тестирование, то есть проверять сразу несколько гипотез вместо двух.
Вывод И Рекомендации: Разбираем Путь К Результативным A/b Тестам
В строке ниже напишите 20% от текущей конверсии, это и будет 36 человек из 300. Она поможет разобраться с вопросом A/Б-тестирования предпринимателям, которые хотят продвигать свой продукт с помощью одностраничного сайта. Постараемся разложить все по полочкам без сложных терминов и изобилия цифр. Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. А/В тестирование используется для определения наиболее эффективной версии продукта a b тестирование методика на рынке.
Допустим, у вас запущены рекламные объявления, и вы хотите поменять креатив. Вкусы вашей аудитории могут не совпасть с вашими, а прогадать — значит, потерять часть лидов. Не стоит с разбегу прыгать в глубокий бассейн А/В-тестирования, пока в нём воды на маленький тазик, то есть если нет значимого трафика пользователей. Чтобы выявить предпочтения среднего пользователя, нужен статистически значимый размер выборки.
Как Sushi Good увеличили доход за счет внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе. Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса. Этот пример хорошо иллюстрирует, что разности средних значений недостаточно, чтобы считать полученные данные достоверными.
Допустим, у вас уже есть два страницы, и вы хотите узнать, какая из них работает лучше. К примеру, вы запускаете рассылку и у вас есть две разные версии потенциального лендинга. Проведите сплит тестирование — и поймете, какой лендинг показывает лучшие результаты в рамках этой кампании. Вы узнали о том, как провести А/Б-тестирование, корректно оценить результаты и избежать типичных ошибок. Мы рассмотрели алгоритм проведения теста на примере страниц сайта.
Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения. Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей. Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее.
Тогда удастся сделать вывод, стоит ли всё-таки вносить изменения. Чтобы протестировать то или иное изменение, необходимо создать новый вариант страницы и сохранить старый. После этого воспользоваться одним из специальных сервисов. Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных. Для развития бизнеса приходится постоянно генерировать различные идеи.
Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением теста аудитории разбивает пользователей на группы и определяет величину выборки. Соответственно, при таких возможностях они могут позволить себе проводить тесты чаще. С помощью A/B-тестов анализируют целые страницы и элементы на них, объявления, аудиторию или даже целые связки «канал–кампания–лендинг». Для изучения итогов теста можно выбрать любую систему аналитики, ориентируясь на привычный процесс исследований. Неважно, будет использоваться Яндекс.Метрика или Google Analytics — обе эти системы считаются в Интернете популярными инструментами, которые подходят для различных тестов.
А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. В идеальном мире любая выборка будет на one hundred pc применимой для всего нашего трафика. Допустим, если мы проверяем гипотезу на сотне человек, то увидим, что коэффициент конверсии составил 10%.
Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию. https://deveducation.com/ Тестировать гипотезы на слишком маленьком количестве пользователей. Недостаточный объём выборки приводит к результатам, которые не могут дать точное представление о поведении аудитории. Чтобы точнее рассчитать выборку, удобнее пользоваться специальными калькуляторами. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат».
