A B-тестирование: Что Это Такое И Как Проводить Сплит-тест

Позволяет определять степень и характер влияния внесенных изменений на целевые показатели. Нередко многовариантное тестирование включает более 50 и более комбинаций. 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.

Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных.

Как Анализировать Результаты A/b-тестов?

оперативной коррекции стратегии продвижения. Как Sushi Good увеличили доход за счет внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе. Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса. Двумя цветами обозначены A- и B-сегменты, на которых проводился тест. Так, на картинке 1 для A-сегмента у KPI 2,5 плотность значений 0,3, то есть оно встречается в 30% случаев.

Даже если результат статистически значим, это не гарантия правдивости результата, пока период теста не завершен. Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика. В среднем, для проведения объективного теста достаточно двух недель.

• Одной части аудитории показывают основной вариант креатива, а другой — альтернативный.
• В 2008 году этот инструмент использовали во время предвыборной кампании Барака Обамы.
• Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории.
• Формулируем свое видение об одном, максимум двух изменениях, которые улучшат коэффициент конверсии страницы и ее производительность.
• Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно.

Однако большое количество вариантов требует более высокого трафика. Когда меняется слишком много элементов страницы, это приводит к слишком большому количеству комбинаций. Например, проведение теста на 10 различных элементах может привести к более чем трем с половиной миллионам комбинаций. Большинство веб-сайтов и кампаний по электронной почте с трудом найдут трафик, способный поддержать такое количество. Один из главных показателей эффективности веб-сайта — это конверсия, и сплит-тестирование направлено именно на ее увеличение. Конверсия будет зависеть и от оптимизации форм, расположения элементов на странице, цветов и шрифтов и т.

Как Интерпретировать Результаты A/b-тестирования

Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике. Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно. 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. На разработку функции, которую нужно тестировать, может уйти целый месяц.

Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию. При многомерном тестировании применяется статистическая модель для проверки комбинаций изменений, которые приводят к общему выигрышу и оптимизации сайта. Ниже приведено несколько ключевых характеристик многовариантного тестирования.

Ab-тестирование: Как Правильно Проверять Гипотезы Продукта

Если одинаковая функция есть у всех конкурентов, значит, они уже убедились в том, что она эффективна. Здесь поздно тестировать — нужно изучать, как это работает, и внедрять. Глубина содержания влияет на SEO, а также на показатели времени, проведенного на странице и коэффициент конверсии.

Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты.

Для получения результата сравниваются коэффициенты конверсий среди вариантов на основе одного изменения. Например, посадочные страницы с прямоугольной, круглой, треугольной и трапециевидной кнопкой действия. A/B/n-тестирование позволяет выбрать подходящее решение из нескольких предложенных вариантов. Если вы не хотите сопоставлять результаты А/Б-тестирования вручную по конверсиям, кликам, визитам и другим параметрам, проще воспользоваться базовыми возможностями Google Analytics. Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики. Особенно это пригодится владельцам интернет-магазинов, которые хотят знать, куда тратится каждая копейка и сколько в итоге приносят вложения в сайт.

А это значит, что результаты вашего эксперимента можно считать статистически значимыми. Таким образом, на их основе можно делать уверенные выводы и внедрять изменения. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. Кроме оптимизации сайта, с помощью А/В-тестирования можно легко проверить эффективность вашей email-рассылки и ее отдельных элементов. Просто отправьте половине подписчиков версию А, а второй половине – версию В. По сути, AB-тестирование в цифровом маркетинге ничем не отличается от любого маркетингового AB-тестирования.

В идеальном мире любая выборка будет на one hundred pc применимой для всего нашего трафика. Допустим, если мы проверяем гипотезу на сотне человек, то увидим, что коэффициент конверсии составил 10%. Когда мы расширим выборку до тысячи человек, он останется таким же. Для сплит-тестирования делим трафик поровну между вариантом Б и исходной страницей А. Формулируем свое видение об одном, максимум двух изменениях, которые улучшат коэффициент конверсии страницы и ее производительность. Нацеливание различного опыта на разные сегменты посетителей значительно повысит коэффициент конверсии.

Можно Ли Проводить Несколько A/b-тестов Одновременно?

Достоверный тест возможен только тогда, когда есть достаточно пользователей, информации и времени для накопления статистики. В ином случае не удастся добиться желаемых показателей, а сведения могут оказаться неточными. Это наблюдается из-за высокой чувствительности метрик аналитики.

В 2020 году на долю мобильных приложений пришлось 2,9 триллиона долларов США расходов на электронную коммерцию. Ожидается, что к концу 2021 года эта цифра увеличится еще на один триллион. И этот рост выходит за рамки розничной и электронной коммерции. Поэтому всё чаще люди начинают и заканчивают путь к покупке в приложениях iOS или Android. Однако, учитывая маленький экран, показатель незавершенных покупок выше на мобильных устройствах (87 %) по сравнению с настольными компьютерами/ноутбуками (73 %). Без такой основы в аналитике любой сценарий тестирования или оценка эффективности, скорее всего, будут основаны на личных предпочтениях или впечатлениях.

Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента. Например, мы хотим изменить цвет кнопки призыва к действию с красного на зеленый или переместить ссылку на правила возврата товаров из футера в боковое меню. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться. Ответ на этот вопрос зависит от вашей гипотезы и целей.

Панель мониторинга результативности помогает определить, как долго следует выполнять тестирование и как обеспечить статистическую значимость. A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов какого-то объекта, например страницы сайта. Эти варианты показывают аудитории и оценивают, на какой из них люди реагируют лучше.

Тестирование часто доказывает, что эти предположения неверны. Многие опасаются A/B-тестирования, потому что якобы в процессе проверки различных элементов можно ухудшить текущие KPI. 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.

Кроме того, разделение внутри этой выборки на контрольную и экспериментальную группы нужно выполнять с учетом тех же процентов. Определение более эффективной версии дизайна — задача, требующая внимательного и систематического подхода. Процесс A/B-тестирования должен проходить поэтапно — нельзя просто запустить два варианта сайта и ждать, что какая-то метрика вырастет. Необходимо подготовиться к проведению теста, иначе полученные результаты ничего вам не дадут. Итак, можно выделить четыре шага, которые помогут сделать тестирование более продуктивным. В отчёте будут все показатели обоих вариантов — например, данные о количестве посетителей страницы, числе целевых действий, конверсиях.

В продуктовом менеджменте А/В-тесты используются реже, потому что требуют дорогостоящих доработок продукта. Потому что A/B тестирование – это беспрерывный процесс. Даже высокие показатели эффективности https://deveducation.com/ можно улучшить путем экспериментов. К примеру, вам, возможно, понадобиться указать длительность тестирования, устройства, с которых хотите собирать данные, местоположение пользователей и тому подобное.

Этапы A/b Тестирования

Сегодня цифровые решения играют ключевую роль в различных сферах бизнеса. Он отражает, как часто пользователи переходят по ссылкам. Например, при CTR 3% три человека из ста перешли по ссылке. Сбор аналитики для интернет-агентства для множества клиентов — ежедневная задача менеджеров.

В зависимости от цели выбираются метрики — количественные показатели, по которым определяется эффективность вносимых изменений. Например, количество заказов, средний чек, процент открываемых писем в рассылке. A/B-тестирование — это метод маркетингового исследования, который заключается в сравнении контрольного (A) варианта продукта с его измененной (B) версией.

Как Проводить А/в Тестирование

Стандартный срок выполнения исследования составляет дней. В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям. Даже если изначально определяется лидер, не нужно прерывать эксперимент. Если вы проводите его в течение шести месяцев, но за это время страницу посетили только десять пользователей, вы не получите объективных данных.

Так, А/Б-тест income — для анализа дохода — позволит определить, вырастет ли выручка. Если же взять несколько показателей, то они должны быть тесно связаны друг с другом. Поэтому рассмотрим подробнее, как провести А/Б-тест двух сайтов. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения методы эффективного тестирования которой будут отслеживаться. Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости.

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. При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Первым двум демонстрируется контрольный вариант продукта, а третьей — тестируемый. Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять.