Что Такое A B-тестирование И Как Его Провести: Инструкция

Хотя если вы проводите эксперимент с помощью специальных сервисов, то программа сама все за вас посчитает. А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии.

Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например.

К примеру, изменение одного слова в тексте email-рассылки, вероятно, не окажет большого влияния на конверсию или кликабельность ваших ссылок в письмах (CTR). Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной. ab тестирование Для максимальной эффективности вам нужны точные данные, которые отображают, как ваша аудитория реагирует на конкретные элементы вашего сайта. Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях. Поэтому эта программа подходит только для А/Б тестирования.

Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе  ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. 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. Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров. Convert поддерживает интеграцию с GA. Программа может применяться для проведения сплит-тестов, мультивариантных и мультистраничных исследований.

Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования. Такую ошибку совершают ещё на этапе формулировки гипотезы. Важно подбирать переменные и показатели, которые с большой вероятностью могут быть взаимосвязаны. Например, заголовок объявления и кликабельность.

Однако аналогичный подход с небольшими изменениями можно распространить и на другие виды исследования. Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения. Таким образом в ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», и целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов. A/B-тестирование — это метод маркетингового исследования, который заключается в сравнении контрольного (A) варианта продукта с его измененной (B) версией.

Используя его, можно проводить A/B/n-тестирование, то есть проверять сразу несколько гипотез вместо двух. Проверить гипотезы можно с помощью статистических тестов. Достаточно универсальный вариант — тест Стьюдента. Он помогает работать с небольшими объемами данных, допустим, для среднесуточных значений.

Что Можно Исследовать Сплит-методом

У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. В AppMetrica удобный и понятный интерфейс, который помогает проводить исследования без привлечения разработчиков. Чтобы запустить эксперимент, следует задать условия, выбрать метрики для анализа, а также внести изменения.

Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания. Даже если результат статистически значим, это не гарантия правдивости результата, пока период теста не завершен.

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. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов. Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным.

Позволяет определять степень и характер влияния внесенных изменений на целевые показатели. Чтобы сравнить два варианта объекта, нужно сформулировать гипотезу, определить метрики, рассчитать размер выборки, запустить тест и проанализировать результаты. Чтобы проверить это предположение, маркетолог использует специальный сервис — например, AB Tasty.

Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.

Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика. В среднем, для проведения объективного теста достаточно двух недель. Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно. Для чистоты проведения сплит-теста необходимо случайным образом и поровну распределить трафик между контрольным и тестируемым вариантом.

Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно. Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование.

Разница только в количестве исследуемых вариантов. Сплит-тест — экспериментально-статистический метод исследования, поэтому его эффективность напрямую зависит от соблюдения ряда строгих правил. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика.

Шаг 2 Выбор Метрики

Для проведения сплит-теста нужна большая выборка аудитории. Это сложный процесс, особенно если респонденты из контрольной и экспериментальной групп находятся в разных частях страны и даже мира. Поэтому для ускорения тестирования и сокращения вероятности ошибок можно использовать различные онлайн-сервисы. Перед проведением A/B-теста нужно четко понимать желаемый результат.

А это значит, что результаты вашего эксперимента можно считать статистически значимыми. Таким образом, на их основе можно делать уверенные выводы и внедрять изменения. Однако, А/В-тестирование должно быть достаточно продолжительным, чтобы исключить вариант конвергенции результатов.

Такую группу называют генеральной совокупностью. Например, если на ваш сайт заходят мужчины и женщины в пропорции 20 на eighty, то и при тестировании цвета кнопки нужно сохранить это соотношение. Тесты укажут на тот текст, изображение или дизайн, что больше мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку.

Как Проводить А/в-тестирование В 2019 Году

Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. A/B-тест подтвердил вашу гипотезу о лучшей производительности версии B по сравнению с версией A. Опубликовав результаты, вы можете провести эксперимент на всей аудитории и получить новые результаты. Затем вам нужно определить метрику, на которую вы будете смотреть, чтобы понять, является ли новая версия сайта более успешной, чем изначальная. Обычно в качестве такой метрики берут коэффициент конверсии, но можно выбрать и промежуточную метрику вроде показателя кликабельности (CTR).

В бесплатной версии можно проводить до двух A/B-исследований одновременно. В бесплатной версии одновременно можно запустить два A/B-теста. Чтобы увеличить количество, подключите платный тариф на сайте Varioqub. Запускать тестирование можно в Яндекс Метрике — бесплатной системе веб-аналитики.

Это происходит, когда вначале появляется существенная разница между двумя вариациями, но со временем уменьшается. Такое случается из-за изменений в предпочтениях людей в течении дня или недели. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. Допустим, вы запустили А/В-тестирование заголовка (темы) письма, которое продлился 20 дней. Каждое из тестируемых вариантов увидели 8000 человек. В результате вы видите, что версия B превосходит версию A на 72%, так как ее письма с заголовком B октрывают на 72% чаще, чем письма с заголовком А.

В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение. А/Б-тест простыми словами — это маркетинговый метод, с помощью которого оценивают эффективность ресурса или рекламной кампании в Интернете. Данный тест также нередко называют сплит-тестированием.