Делитесь с коллегами итогами A/B-теста — это поможет им в понимании поведения пользователей, даже если, на первый взгляд, гипотеза не имеет отношения к их задачам. Рассказать о результатах можно в виде презентации для команды. Получив данные метрик, сравните их с критериями успеха, которые определили на этапе подготовки теста. Теперь можно сделать выводы о результатах эксперимента и обратиться https://deveducation.com/ к плану действий, который составлен до начала тестирования. Организовать процесс кросс-ревью поможет шаблон для подготовки эксперимента, который опубликован в нашем телеграм-канале.
Алгоритм проведения A/B-тестирования
Начать стоит с выбора элемента, который надо протестировать. Анализируем все компоненты сайта, влияющие на получение этой выгоды. A/B-тестирование поможет выяснить a b тестирование что это этот факт и протестировать разные степени глубины погружения в обсуждаемую тему.
Как улучшить A/B тестирование вашей целевой страницы (7 советов)
Поэтому при расчете выборки учитывайте основные характеристики аудитории — пол, возраст, регион проживания. Если сайт посещают 70% женщин и 30% мужчин, то и в выборке соотношение должно быть таким же. Стресс-тестирование программного обеспечения Выбирайте метрики, которые соответствуют цели, обозначенной на первом этапе.
Эксперимент в Яндекс Метрике: как провести A/B-тест и что учесть при подготовке
Изначально мы задавали срок эксперимента два месяца, но в ходе тестирования рассчитали, что понадобится месяц. В итоге по истечении четырех недель мы получили окрас всех целевых показателей. Еще раз с помощью калькулятора проверили, достаточная ли выборка, можно ли верить полученным показателям. Убедившись в корректности результатов, остановили тест вручную.
Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение. Статистика и данные, которые вы собираете при помощи А/В-тестирования, получены от фаворитов, претендентов и вариаций. Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта. A/B-тестирование позволяет узнать, какие слова, фразы, изображения, видео, отзывы и прочие элементы работают лучше всего. И как показывает практика, даже самые простые изменения могут повлиять на коэффициент конверсии, повысить количество продаж и тем самым увеличить вашу прибыль. Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной.
- A/B-тестирование — это инструмент, который помогает командам проверять гипотезы и принимать решения на основе данных, а не интуиции.
- При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты.
- А/В тестирование используется для определения наиболее эффективной версии продукта на рынке.
- Вам нужно примерно недели достаточно трафика через обе стороны вашего теста, прежде чем вы сможете начать делать какие-либо выводы», добавляет Пурйеар.
Затем проводится A/B-тестирование, чтобы опробовать изменения, которые, как мы надеемся, повысят коэффициент конверсии от одного этапа к другому. 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. Вне зависимости от того, стал ваш эксперимент удачным или нет, относитесь к тестированию как к возможности для обучения.
Если результаты будут положительными, можно масштабировать продукт на всю остальную аудиторию. Для исследования не нужно привлекать разработчиков, как в случае с A/B-тестом. Нужно создать новый интерфейс на уровне макетов, собрать интерактивный прототип и пронаблюдать, как пользователи с ним взаимодействуют. Как тестируют прототипы и анализируют результаты мы рассказывали в статье о UX.
Можно пройти более объемную тему и разобраться сразу в нескольких смежных вопросах. Можно запустить собственный проект — личный блог или трекер привычек — и провести A/B-тест какой-нибудь фичи. Это хороший способ потренироваться настраивать тестирование. На рынке B2B и B2G-продуктов есть вероятность, что клиенты общаются между собой. Часть аудитории может узнать о том, что «избранным» предлагают особые условия, которые им не доступны.
Идеально, если вам не придется тестировать каждый заголовок, который вы создаете. Вместо этого мы рекомендуем сосредоточиться на страницах и публикациях, которые не получают достаточно внимания (и вы считаете, что их содержание этого заслуживает). Попробуйте воспроизвести тип заголовка, который вы или ваши конкуренты используете на других успешных страницах, и посмотрите, повлияет ли это на реакцию пользователей на контент. Если есть достаточно времени, то вместо теста можно запустить продукт на один город, район или другую выделенную часть пользователей.
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. Сейчас эта информация и виджет для подписки размещены внизу страницы. Как правило, навык A/B-тестирования редко встречается в вакансиях для начинающих специалистов.
Чтобы тестирование было объективным, выборка должна быть репрезентативной, то есть, включать пользователей с соответствующими характеристиками. A/B-тестирование входит в тариф «Бизнес», который стоит от 543 рублей/месяц. После завершения исследования мы можем проанализировать результаты.
На каждый вариант выделяется часть аудитории для показа, в конце теста их результаты сопоставляются. Полагаться на субъективный вкус не стоит, варианты надо тестировать. В этом помогут A/B-тесты, с помощью которых можно проверить эффективность решений при разработке продукта. Отсутствие окраса можно также наблюдать, если тест проводится мало времени и размера полученной выборки не хватает для определения статистически значимого различия.
Эти лучшие практики A/B тестирования помогут вам настроить более точные эксперименты для любой страницы вашего сайта. Однако целевая страница обычно является идеальной средой для A/B теста, поскольку она самодостаточна. Хорошая новость в том, что с помощью A/B тестирования вы можете сравнивать различные версии веб-страницы перед вашей целевой аудиторией. Вы можете использовать эту информацию, чтобы лучше понять, что нравится вашим пользователям, и внести изменения, которые поразят ваших посетителей. Допустим, минимальный размер выборки для статистически значимых результатов теста — уникальных посетителей.
В итоге удается по крупицам выжать из первоначального дизайна максимальный доход (естественно, по ходу дела всячески меняя его и дополняя). 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. Система Roistat автоматически поделит аудиторию между тестируемыми вариантами и после завершения теста выберет самую успешную версию кнопки. Для проведения исследования зарегистрируйтесь в сервисе и перейдите во вкладку «A/Б-тесты» через главное меню в личном кабинете.
Альтернативой является конкурирующая гипотеза, зачастую являющаяся логическим отрицанием нулевой гипотезы. Утверждения, которые мы пытаемся доказать, всегда появляются альтернативой. Итак, при A/B тестировании альтернативная гипотеза состоит в том, что новая версия лучше старой.
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 случае внесение изменений поможет вам собрать больше данных о пользовательском опыте посетителей вашего сайта (user experience).