A B-тестирование: Что Это, Для Чего Нужны Такие Тесты И Как Их Проводить

Наличие конвергенции тоже может стать причиной закончить эксперимент. В случае с первым вариантом нужно запускать новую итерацию теста и добиваться еще более высоких результатов, в другом случае нужно завершать тест и пробовать иной вариант страницы Б. Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта. Например, если на вашей странице размещена фотография человека, указывающего на заголовок или СТА, это естественным образом привлечет внимание пользователей к этому элементу.

Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара. Повышается уровень доверия, а вместе с тем и шанс на конверсию. Некоторые пользователи, посещая сайт, ориентируются на мнение других людей. Никто не верит в красивые слова от производителя товара или владельца сайта.

Не проводится сегментация пользователейКаждый клиент уникален, но одни похожи друг на друга больше, чем другие. Таких похожих клиентов мы можем объединять в группы или сегменты. На этом этапе описываем, что именно проверяем, какие результаты предполагаем и почему. Выделяют 6 основных шагов для проведения проверки гипотез.

A/b Тестирование: Что Это Такое, Как Его Провести И Примеры

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. С такими данными вы точно знаете, что нашли тот самый элемент, влияющий на процент октрытия писем. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие.

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. Потому что A/B тестирование – это беспрерывный процесс. Даже высокие показатели эффективности можно улучшить путем экспериментов. 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.

Как Улучшить Результаты A/b-тестирования

Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. A/B-тесты – один из лучших инструментов для оптимизации работы сайта, но для его запуска нужна четкая гипотеза, постоянное число посетителей, стабильная конверсия, постоянная аналитика процессов. Если какого-либо компонента пока нет, больше подойдут другие инструменты.

Пробуйте разное количество вхождений ключевых слов и проверяйте, какая из стратегий написаний текстов работает лучше. Заголовок статьи – первое, что видит пользователь, решивший посетить ваш сайт. Если заголовок изначально не привлекает внимание приходящей аудитории и не способен заставить человека прочитать статью, то вы уже потеряли часть прибыли. Если еще задаетесь вопросом, нужно ли вам A/B-тестирование, то спросите себя, должен ли ваш сайт приносить больше прибыли.

Важным преимуществом многовариантного тестирования является возможность определить сегменты посетителей и то, как они работают/взаимодействуют с различным опытом. Например, вы можете определить, что новые посетители предпочитают другой опыт, чем повторные посетители, и это может дать лучшие общие результаты. Более сложные системы автоматически предлагают сегментировать посетителей, чтобы сократить время, необходимое для анализа результатов тестирования по сотням атрибутов посетителей. A/B-тестирование веб-сайта — это отличный способ количественно определить тактику, которая лучше всего работает для посетителей вашего сайта. Вы можете просто подтвердить свою догадку, или же ваша догадка может оказаться ошибочной. Однако в этом есть и положительная сторона, потому что вы не будете придерживаться того, что не работает.

Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. Компании самых разных масштабов от стартапов до крупных высокотехнологичных предприятий прибегают к А/В тестированию, чтобы сделать более осознанный выбор. Даже самое простое тестирование может помочь в принятии важных решений. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. То есть вероятность случайности не должна превышать 5%. Если вы будете анализировать в рамках одного тестирования десяток метрик, эффективность работ значительно снизится.

A/b Тестирование С Google Optimize

A/B-тестирование — нужная мера, и это вне всяких сомнений. Оно поможет привести показатели сайта к желаемым и гарантировать, что потраченные на изменения деньги и время будут оправданы. Инструмент помогает проверять всевозможные гипотезы, удобство обновленной структуры, различные варианты текстов и многое другое. Если цель тестирования – увеличение объема продаж, надо иметь в виду, что пользователь обычно совершает покупку в течение 10 дней. Поэтому оптимальный срок для получения достоверных результатов – 2 недели (даже если в первые дни уже лидирует какой-либо вариант). Например, если начальный показатель конверсии 10% и предполагается, что она должна вырасти до 11%, значит, каждую страницу должно посмотреть ориентировочно посетителей.

Если же взгляд направлен в другую от СТА-кнопки сторону, внимание пользователей может также пройти мимо. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely.

Это классический способ, в котором сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) исследуемого объекта, различающиеся только одним параметром. Например, страница лендинга с синей и желтой кнопкой призыва к действию (см. скриншот). Эта разновидность теста эффективна в случае точечных изменений, не затрагивающих глобально работу сайта. A/B-тестирование — это метод маркетингового исследования, который заключается в сравнении контрольного (A) варианта продукта с его измененной (B) версией. Позволяет определять степень и характер влияния внесенных изменений на целевые показатели. А/B-тестирование – эффективный и полезный инструмент для оценки этих изменений, как они влияют на конверсию сайта и, как следствие, прибыль компании.

Если p-value меньше 0.05, то показатель достоверности выше zero.95. А это значит, что результаты вашего эксперимента можно считать статистически значимыми. Таким образом, на их основе можно делать уверенные выводы и внедрять изменения. Только не нужно вносить изменения одновременно в несколько параметров, запуская А/В-тестирование. Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение.

Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу. Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую. Альтернативой является конкурирующая гипотеза, зачастую являющаяся логическим отрицанием нулевой гипотезы. Утверждения, которые мы пытаемся доказать, всегда появляются альтернативой.

Поделите список доступных email-адресов на два и создайте несколько вариантов тем для одной и той же рассылки. Более удачный вариант можно выделить в отдельную группу, а потом тестировать какие-либо дополнения на более эффективной рассылке. Под конверсионными элементами (CTA) имеются в виду все части сайта, https://deveducation.com/ действия над которыми приводят к какого-либо рода выгоде. Это может быть форма регистрации, в которой посетитель указывает адрес электронной почты или номер телефона, или же кнопка оформления заявки на оказание услуги. Некоторые пользователи путают эти понятия или считают, что они взаимозаменяемы.

Существует ненулевая вероятность, что именно ваша целевая аудитория содержит безмерное количество скептиков, которые верят лишь народу, а капиталистов-обманщиков на дух не переносят. Сплит-тестирование в своем изначальном виде предполагает некое сравнение двух совсем разных страниц. То есть не лендинга с красной кнопкой и идентичного лендинга с зеленой кнопкой, а два кардинально отличающихся друг от друга лендинга. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов.

Тесты с более чем двумя вариантами требуют больше времени для проведения и не покажут ничего о взаимодействии между переменными на одной странице. Коэффициент конверсии — это показатель, отражающий выполнение посетителями нужного вам действия, такого как нажатия на предложение или добавление товаров в корзину. Для оценки результатов теста используются дополнительные показатели, такие как доход с одного заказа или кликабельность. Анализ данных позволит понять, какая комбинация изменений дала наилучшие результаты, основываясь на коэффициенте конверсии или приросте метрик, которые вы определили.

Оценить Необходимость Проведения Тестирования

То есть определенное число посетителей, которое необходимо для тестирования. Оно должно быть таким, чтобы итоги A/B-теста считались достоверными, а не случайными. С помощью тестов повышается качество трафика, позитивно влияющего методы эффективного тестирования на увеличение конверсии и прибыли. Скажем, если маркетолог видит, что большее число посетителей ресурса покидают его спустя всего несколько секунд, возможно, стоит усовершенствовать визуальное оформление главной страницы.

• Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче.
• Заранее предсказать, изменение каких именно данных увеличит прибыль почти невозможно.
• Тестирование позволяет получить данные и эмпирические доказательства, которые помогут вам оптимизировать и улучшить результативность.
• Затем проводится A/B-тестирование, чтобы опробовать изменения, которые, как мы надеемся, повысят коэффициент конверсии от одного этапа к другому.
• Доля мобильных устройств в общем объеме онлайн-трафика продолжает расти гораздо быстрее, чем доля настольных компьютеров, поскольку во многих странах мобильные телефоны более доступны, чем ноутбуки.
• Чем меньше этот показатель, тем ниже риск обнаружить в результатах эксперимента случайные данные.

Например, сравнение двух лендингов, которые предлагают один и тот же товар, но делают это с использованием разного описания, разных видео или картинок и разной ценой. Создание веб-сайта или запуск email-маркетинговой кампании – это лишь первый шаг в продвижении вашего бизнеса. Таким образом вы можете сравнить две вариации вашей посадочной страницы.

Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит. Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования. В 2020 году на долю мобильных приложений пришлось 2,9 триллиона долларов США расходов на электронную коммерцию.

Что Такое Многовариантное Тестирование? Чем Это Отличается От A/b-тестирования?

Наиболее важные и запутанные аспекты проверки гипотез — это определение нулевой и альтернативной гипотез. Аналитика часто дает представление о том, что вы можете попробовать усовершенствовать. Например, мы решили изменить кнопку с призывом к действию (CTA) на странице продукта с «Buy Now» на «Shop Now», чтобы увеличить количество пользователей, которые добавляют товары в корзину. Правильное тестирование поможет оценить, насколько то или иное изменение будет эффективно.

Чтобы добиться увеличения, пользователь хочет изменить дизайн страницы. Он создает новую страницу В и ведет туда часть трафика. В результате на странице с новым дизайном конверсия выросла до 3 % вместо планируемых 4 %.

Маркетинговое агентство провело эксперимент, связанный с рассылкой e-mail писем. Оно выдвинуло предположение, что исправленная тема письма увеличит количество просмотров. Это необходимо для проверки достоверности полученных данных, а также статистическую значимость результатов. Чистота эксперимента зависит от того, насколько однородными и похожими будут посетители, относящиеся как к одной, так и к другой части трафика.

Еще один англоязычный ресурс с простым и понятным интерфейсом, широким набором функций, гибкой настройкой и персонализацией. Может интегрироваться с сервисами Google для таргетинга и постановки целей, имеет автоматизированные средства обмена сообщениями. Доступен по подписке от $39 за 5 тысяч посетителей до $390 за 200 тысяч пользователей в месяц. Стоимость рассчитывается индивидуально после консультации с отделом продаж.