A B Тестирование: Как Проверить Свои Гипотезы И Увеличить Прибыль

Если вы не добавили метрики на промежуточных шагах, нельзя точно сказать, из-за чего конверсия хуже. Если проводить подобные тесты при каждом изменении на сайте или в приложении, можно сильно замедлить развитие продукта. Если что-то пойдет не так — всегда можно исправить или откатить назад. Как видите, A/B-тестирование – необходимый элемент для развития веб-сайтов и приложений. Без постоянных экспериментов и проверок ваш сайт перестанет расти, а в стагнации невозможно наращивать и прибыль.

Тогда мы берем небольшой процент потенциальных посетителей, например 15%, и делаем им ярко-красную кнопку. Дальше наблюдаем за 15% пользователей с красной кнопкой и сравниваем количество их регистраций с пользователями со старой кнопкой. Если вы уже полгода экспериментируете с двумя кнопками, а на сайт зашли 5 с половиной человек, то говорить о какой-то репрезентативности бессмысленно. А если из результатов тестирования не удается сделать выводы, то оно автоматически становится бесполезным.

Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование. Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование. Сервис входит в онлайн-платформу Google Marketing Platform.

Наиболее популярным инструментом для А/В-тестирования считается Google Optimize. Этот сервис легко настроить, он бесплатный и легко интегрируется с Google Analytics.. С его помощью можно протестировать разные элементы страницы и настроить полную автоматизацию эксперимента. Удобно проводить тестирование с помощью инструмента на маркетинговой платформе Google — Optimize.

По названию можно предположить, что идет тестирование каких-то двух объектов. В нашем случае речь будет идти про веб-сайты, но описываемую методику можно применить к интерфейсам приложений, почтовым рассылкам, лендингам и т.п. 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.

В Авито, называют это “дождаться привыкания” – то есть +7/14 дней для того, чтобы посмотреть на поведение пользователей с новым UX. В основе любого A/B теста лежит проблема (ситуация), которую нам надо решить (разрешить) или некое поведение пользователя, которое нам нужно изменить или, наоборот, закрепить. Выявив проблему, продакт менеджер формулирует гипотезу — предположение, которое либо подтверждается, либо опровергается в результате эксперимента. Сплит-тестирование проводят до тех пор, пока не будет достигнут заданный размер выборки.

Как Провести Тестирование?

Если Varioqub не обнаружит лучший вариант, он ничего не выделит. Так может произойти, если результаты тестов слишком похожи и нельзя достоверно определить, какой вариант сработал лучше. Точнее, если после статистической обработки данных не будет доказано, что лучший вариант не мог быть получен случайно. На этом этапе определяют, какой вариант дал лучший результат. Если новый вариант показал, например, конверсию на 3% больше, его внедряют и показывают всей аудитории. Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её.

• Выше мы обсуждали людей, которые не верят бизнесу, а верят только людям.
• Маркетолог предполагает, что, если изменить цвет кнопки «Купить» с зелёного на синий, конверсия вырастет до 7%.
• Тогда надо или ослабить критерии отбора, или увеличить процент пользователей.
• Чем меньше этот показатель, тем ниже риск обнаружить в результатах эксперимента случайные данные.

Она поможет сделать первые выводы о вносимых изменениях и их эффективности. Есть four популярных программы, которые чаще остальных используют для проведения подобных тестов. Для таких как раз и нужен блок с отзывами на сайте. 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. Есть и другие аспекты текста, способные повлиять на количество посещений страницы.

Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика. Также не стоит одновременно тестировать несколько переменных. Тестирование https://deveducation.com/ вариаций нескольких разных элементов — это уже не A/B-тестирование, а многовариантное тестирование, значительно более продвинутая программа исследований.

Как Сформулировать Гипотезу

Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными. 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.

Мы рекомендуем проверить тест на ошибки через 1–2 дня, но не оценивать полученные результаты, так как в них пока нет глубокой информации. Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель. Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются.

Разницы не обнаружили, всё прошло ровно, поэтому перешли к следующему этапу. Перед А/В-тестом проводят А/А-тест — для проверки однородности групп пользователей, настроек самого теста и замера исходной конверсии. Хороший сайт или приложение устроены так, чтобы клиенту было удобно — играть, оформлять заказы, учиться и много чего ещё. Все эти характеристики влияют на популярность компании и вывести их можно только опытным путем.

Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Под конверсионными элементами (CTA) имеются в виду все части сайта, 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. Если еще задаетесь вопросом, нужно ли вам A/B-тестирование, то спросите себя, должен ли ваш сайт приносить больше прибыли.

В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. 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. Многие специалисты вносят изменения в продукт, основываясь на своей интуиции, личном опыте и т.

MDE (Minimum Detectable Effect) – это минимальный обнаруживаемый эффект, т.е. Минимальное изменение метрики, которое вы сможете обнаружить с заданной методы эффективного тестирования вероятностью и статистической значимостью в А/В тесте. В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование.

Оно хорошо тем, что изначально заточено именно под сравнение эффективности отдельных элементов страницы. Если аудитория не растет, а замена кнопок не помогает, то стоит задуматься об изменении условий пользования. Один из трюков, которые применяют маркетологи, – триал, то есть пробный период. Они дают пользователям возможность подольше протестировать продукт. Это заметно повышает конверсию, особенно если речь идет о ПО.

Они помогут быстро создавать и изменять версии страниц для теста. A/B тест позволяет выявить, какие изменения в дизайне или функциональности помогут сделать продукт более удобным и интересным для пользователей. Дальше вам нужно настроить цель конверсии, то есть указать, что именно считается конверсией на этой странице. К примеру, если вы тестируете кнопку «Зарегистрироваться», целью конверсии будет окно «Спасибо за регистрацию», которое появляется после успешного действия. Если вы поняли, то вам хватает трафика для проведения эксперимента, можно приступать к следующему шагу.

Пробуйте разное количество вхождений ключевых слов и проверяйте, какая из стратегий написаний текстов работает лучше. 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 значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Стандартный срок выполнения исследования составляет дней.

Если сервис посчитал результат статистически недостоверным, сплит-тестирование повторяют с теми же вводными, но с большим размером выборки. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты. Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. К количественным метрикам можно применить метод статистического анализа и понять, достоверны ли итоги сплит-тестирования. К качественным метрикам метод статистического анализа применить нельзя.

Например, если мы предполагаем, что метрика увеличится значительно, например, с 50% до 80%, потребуется небольшой размер выборки. А если стартовая метрика составляет 1%, и мы предполагаем, что она изменится на 0,1%, то нужно задействовать в тестировании большое количество людей. В каждом отдельном случае рассчитываем выборку заново.

У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. В завершение A/B-тестирования необходимо сравнить результаты групп A и B друг с другом, а получившуюся разницу (если она есть) — с порогом значимости. Также нужно оценить, в какую сторону изменилось значение метрики в варианте B — положительную и отрицательную.