— Убедитесь, что пользователи будут видеть версии A и B в случайном порядке. Это значит, у каждого пользователя будет равный Веб-программирование шанс получить ту или иную версию. — Маркетологи могут тестировать изображения, призывы к действию (call-to-action) или практически любые другие элементы маркетинговой кампании или рекламы с точки зрения улучшения метрик. Мы выбрали модель Yandex CatBoost, так как она оказалась самой точной.
Сбор результатов и формирование выводов
В материале разбираем, что это такое и для чего может использоваться. Поскольку в ходе мультивариативного тестирования a/b testing это проверяются все возможные комбинации, не рекомендуем добавлять много вариантов — если только у вас не сайт с очень и очень высоким трафиком. Для такого вида тестирования нужно как минимум несколько тысяч посещений в месяц. Вообще, остановить эксперимент можно в тот момент, когда становится понятно, что в результатах тестирования не наблюдается конвергенции. Наличие конвергенции тоже может стать причиной закончить эксперимент.
Выберите страницу, которую будете тестировать
Однако https://deveducation.com/ это всё равно лучше, чем вовсе не проводить A/B-тест и настраивать всё наобум. Доверительное A/B-тестирование — это статистический термин, означающий измерение разницы средних параметров при помощи сравнения нескольких источников исследования. К тесту нужно правильно подготовиться, настроив систему аналитики. Также обязательно заранее разобрать алгоритм, как проводить А/Б-тестирование для достижения желаемых метрик. Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию. Нужно внести правки на сайт и дать клиентам оценить обновленный лендинг.
A/B-тестирование: что это такое и почему вам стоит его использовать
- Схожие результаты получим и с калькулятором A/B Testguide.
- И как любому продукту, Discovery была нужна своя аналитика.
- C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры.
- Если тесты независимые — то желательно, чтобы влияние эксперимента на контрольную и тестовую группу было сбалансировано.
Как я уже говорил, даже самые незначительные изменения могут весьма значительно сказаться на конверсии. Преподнесенное правильно, социальное доказательства на ваших посадочных страницах (как и на страницах товаров и прочих маркетинговых активов) могут значительно повысить конверсию. Это относится не только к информационному контенту, такому как на страницах блога, но и к посадочным страницам сайта. В то время как заглавное фото на лендинге и то, что на нем изображено может оказать значительный эффект на уровень конверсии. По окончании А/В-тестирования вы либо получаете нового фаворита, либо делаете вывод, что действующий фаворит не сдал позиций.
Если вы проводите его в течение шести месяцев, но за это время страницу посетили только десять пользователей, вы не получите объективных данных. Слишком маленькая выборка, чтобы сделать какие-то выводы. Потому что A/B тестирование – это беспрерывный процесс.
Поэтому это ещё один камень в “огород” a/б теста, касающийся его неактуальности для взрывного роста продаж. Нажимаете кнопку рассчитать и получаете срок, спустя который можно уже делать выводы о результатах теста. Поэтому мы рекомендуем такого рода эксперименты делать после того, когда для Вас увеличение конверсии в 1% (полученный потом и кровью) сделает погоду. Очевидно, что такое изменение повысит популярность предложения и прокачает все шаги в воронке. Однако когда есть возможность тестировать много гипотез, появляется ресурс даже для таких мелких вопросов, как «написать „Год без процентов“ или „365 дней без процентов“?
Поэтому перед тем, как броситься в тестирование сайта, Вам нужно понимать, сколько человек его посещает ежедневно и сколько дней тестирование должно длиться. И особенно обратите внимание на кейсы людей, добившихся увеличения конверсии/изменения поведения в рунете. Не стоит в это время заранее наблюдать за результатами, потому, что в первые минуты эксперимента Вам может показаться, что всё плохо и печально. Поэтому не спешите с выводами, а следуйте заданному расписанию.
Допустим, что на графиках рассматривался такой ключевой показатель как конверсия. Чем ее величина в сегментах больше, тем меньше разброс среднесуточных значений показателя. А при небольшом объеме исходных сведений вам потребуется более долгий эксперимент из-за большего разброса значений случайной величины.
Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее. Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования. Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой.
Все выводы формулируются в соответствии с заложенным дизайном А/В-теста и сводятся в детализированном отчете. Мы мониторим изменения показателя с момента запуска А/В-теста. Выборка не будет идеально репрезентативной, но мы всегда обращаем внимание на структуру пользователей в разрезе их характеристик — новый/старый пользователь, уровень в игре, страна. Всё привязано к цели А/В-теста и оговаривается заранее. Важно, чтобы структура пользователей в каждой группе была условно одинаковая. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект.
Глубина содержания влияет на SEO, а также на показатели времени, проведенного на странице и коэффициент конверсии. А/В-тестирование позволяет найти идеальный баланс между ними. На разработку функции, которую нужно тестировать, может уйти целый месяц. Такие расходы оправданы не для каждой задачи.Чтобы собрать мнение пользователей, можно выбрать более бюджетный вариант исследования. Например, школа иностранных языков хочет внедрить новую функцию на своей онлайн-платформе.
В некоторые из пунктов включены примеры тестирования страницы регистрации выдуманного стартапа. И правда, при запуске любой фичи, а тем более крупного продукта, стандартной практикой является проведение A/B-теста. После подтверждения положительного влияния на бизнес нововведение распространяют на всех пользователей. Продукт Discovery тоже прошел A/B-тест, но метрики остались серыми. Несмотря на это, решение о его запуске было принято, так как на тот момент Discovery рассматривался как имиджевый продукт, выделяющий Lamoda среди других компаний в сфере e-commerce.
Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений. На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов. На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось гораздо меньше, чем среднего.