При этом, вам может не хватить дешевого тарифа, так как в него включено всего лишь посетителей. Для владельцев сайтов на WordPress доступно отдельное расширение, которое упрощает проведение тестов. Кроме того, мы предположили, над чем стоит поработать в варианте, где показатели хуже. И заполняем все необходимые поля, используя информацию, полученную в процессе этапов «Подготовки к тесту».
- Одной из распространенных ошибок является сосредоточение внимания на средних значениях метрики.
- Сплит-тест — экспериментально-статистический метод исследования, поэтому его эффективность напрямую зависит от соблюдения ряда строгих правил.
- Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью.
- По прошествии определенного времени или при достижении достаточно большого числа показов, сравниваются числовые показатели цели и определяется наиболее подходящий вариант страницы.
- Например, можно одновременно протестировать кнопку СТА, блок с характеристиками товара и отзывами, логотип.
Если заголовок изначально не привлекает внимание приходящей аудитории и не способен заставить человека прочитать статью, то вы уже потеряли часть прибыли. Если p-value больше 0.05, значит выявить явного победителя среди вариаций в рамках теста не удалось. Это a/b тестирование может быть ваша домашняя страница или посадочная с высоким показателем посещаемости. В любом случае, это должна быть страница, которая имеет высокое влияние на ключевой показатель. Начните с наиболее важной страницы для показателя, который вы хотите улучшить.
A/B тест: что это такое и как его провести
А при увеличении количества итераций разница станет ещё больше. То есть выбор бета-распределения или нормального распределения не приводит к особой разнице. И это здорово, потому что значит (благодаря центральной предельной теореме), что всегда можно использовать нормальное распределение, вне зависимости от выбранной метрики. Теперь мы крайне уверены в том, что у синей страницы показатели выше, чем у красной. И на самом деле, практически невозможно извлечь из красного распределения число, которое будет больше, чем извлечённое из синего распределения. Если попробовать извлекать случайные числа из этих двух распределений, то выяснится, что в 24% случаев извлекаемое из красного распределения число больше, чем извлекаемое из синего.
Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками. А/В-тест поможет найти удобную форму регистрации для клиента, чтобы быстро авторизоваться и сделать заказ или оформить подписку. Можно тестировать разные формы и замерять, какая собрала больше симпатий. Он просканирует состояние вашего маркетинга, продаж и даст реальные рекомендации по её улучшению и повышению продаж с помощью решений от ROMI center.
Инструменты для A/B-тестирования
Вам нужно выявить закономерности и плясать уже от них. Вам нужна идея, почему один контент работает лучше, чем другой. По сути это метод оптимизации, который помогает вам принимать решения на основе реакции желаемой аудитории. Решение по результатам A/B-теста принимается на основе статистики. Его задача — собрать полученные данные и провести анализ. В нашем примере получили 27 заказов с лендинга с круглыми кнопками.
Одной из распространенных ошибок является сосредоточение внимания на средних значениях метрики. Когда делают акцент на этом моменте, компании, по сути, измеряют воздействие на вымышленного среднего человека и игнорируют огромные различия в поведении реальных клиентов. Это может привести к росту показателей в одной группе клиентов, но к снижению в другой.
Инструменты для проведения А/B-тестирования
Эксперимент в Яндекс Метрике показал, что инструмент Varioqub достаточно прост в настройке и понимании полученных результатов. Только так вы сможете подтвердить или опровергнуть ваши гипотезы. A/B-тестирование — это неотъемлемая часть процесса работы над продуктом. Это эксперимент, который позволяет сравнить две версии чего-либо, чтобы проверить гипотезы и определить, какая версия лучше.
Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой. 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. Позволяет настраивать свыше 15 параметров для проведения эксперимента, частично интегрируется с Google Analytics, но без возможности импорта целей. Есть демоверсия на 30 дней с ограничением по трафику до 1000 посетителей.
Многовариантное тестирование
Графики распределения показывают, насколько часто появляется значение случайной величины в выборке. В данном случае все значения распределены вокруг среднего. Разницу в среднем KPI для двух выборок показали через разность «sd» — среднеквадратичное отклонение. 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.
Какие целевые действия нужно учитывать — зависит от целей теста. Если гипотезы эксперимента подтвердятся, А/В-тесты помогут оптимизировать конверсию. 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.
Проведите сплит-тест
Визуально он похож на графический редактор, в котором можно изменить любой элемент — цвет, текст, размер, расположение. 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. Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте.
Для получения максимально объективных данных A/B-тестирование нужно комбинировать с другими маркетинговыми исследованиями. Сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) нескольких элементов в различных комбинациях. Например, можно одновременно проанализировать кнопку целевого действия, блок с отзывами, логотип и т. Многовариантное тестирование более сложное, но позволяет анализировать воздействие на аудиторию не только каждого элемента по отдельности, но и их сочетаний друг с другом. Контрольный и тестовый варианты отличаются несколькими параметрами в различных комбинациях. Например, можно одновременно изучить цвет кнопок, баннер, блок с отзывами и другие элементы.