Содержание
Например, в понедельник, сидя на работе, они могут выбирать товар в интернет-магазине. Поэтому, чтобы охватить разные дни, лучше сделать эксперимент на все 7 дней, в идеале — на 14–15. Статистическая достоверность должна быть не менее 95%. Она рассчитывается в зависимости от количества конверсий, разницы между ними в обоих вариантах и количества посетителей. Если вы используете Google Analytics или другие системы аналитики, то там есть алгоритмы, которые автоматически посчитают этот показатель. Например, здесь «Изменение текста на кнопке «Купить» на «Получить» повлияет на ее кликабельность» меняется только один элемент — текст.
- Например, если на оригинал страницы привлекаются клиенты из контекстной рекламы и социальных сетей, то на дубликат должен идти тот же трафик.
- До запуска А/В-теста определяем отслеживаемый параметр — выбираем метрику, изменения которой покажут, является ли новая функциональность игры более успешной, чем изначальная.
- Раньше про А/Б тестирование говорили в контексте создания комбинаций рекламных объявлений.
- A/B тестирование помогает маркетологам наблюдать, как одна версия маркетингового контента работает вместе с другой.
- Это также работает немного по-другому, поскольку вы не создаете две разные версии и не отправляете их в разные группы.
В принципе, через A/B-тесты можно прогнать хоть весь сайт целиком. Главное — не весь сразу, а отдельными частями. Дело в том, что когда пользователь видит форму с множеством полей, это его отталкивает. Например, решил студент или безработный заполнить форму, где предлагается ввести название компании. Он закроет сайт через 5 секунд, потому что не поймет, зачем это нужно.
Разработайте несколько версий элементов страницы продукта магазина приложений, которые отражают видение вашего приложения, а именно значки и снимки экрана. Уточняем расписание и создаём код эксперимента, который необходимо указать в настройках сайта. В зависимости от вашей маркетинговой стратегии может потребоваться анализ изменений других элементов сайта. В рамках сплит-тестирования вы создаете несколько вариантов рассылки, в которых может отличаться адрес отправителя, тема или контент письма. Конечная цель A/B-тестирования — повысить показатели прибыли, регистраций, скачиваний и так далее.
Большая часть того, сколько времени нужно для получения статистически значимых результатов, зависит от того, сколько трафика вы получаете. Если ваш бизнес не получает много трафика на ваш сайт, вам потребуется гораздо больше времени для запуска A/B теста. Теперь у вас есть независимая переменная, зависимая переменная и желаемый результат. Используйте эту информацию, чтобы установить неизмененную версию того, что вы тестируете, как свой «контроль». Если вы тестируете веб-страницу, это неизмененная, поскольку она уже существует. Если вы тестируете целевую страницу, это будет дизайн и копия целевой страницы, которую вы обычно используете.
Итак приступим к запуску этих самых экспериментов a/b тестирования
И вы можете быстро продать себя, сделав неверные предположения о том, как различные элементы вашего контента или рекламы работают вместе, чтобы повлиять на ответ. Чтобы грамотно определить гипотезу для повышения конверсии с помощью сплит-теста, предлагаем Вам использовать ряд инструментов. Следующий вопрос, на который надо ответить — где именно ее показывать. Даже в рамках самого Facebook есть несколько вариантов размещения объявлений — в ленте новостей, в мессенджере, в правом столбце.
Как видите, в тестовом варианте добавлен всего лишь небольшой список, который объясняет, что получит подписчик после того, как оставит свое имя и email. Такое небольшое изменение увеличило количество подписчиков на 83,75%. Как видите, кнопка призыва к действию была сделана под стиль этой странички. Поменяли только цвет — сделали его более заметным в тестовом варианте и это повлияло на кликабельность. Цифры я не помню сейчас, но конверсия увеличилась очень значительно. Оригинальный вариант кнопки призыва к действию «Get Started Now» («начать сейчас») — зеленого цвета.
А/B тесты в таргете
Кроме того, функционал позволяет сравнить разницу коэффициента конверсии исходной страницы с тестируемой. Определяем исходный вариант страницы, а также ее возможные варианты (до 10 штук) с указанием URL. Во-первых, здесь нет визуального редактора, поэтому делать все придется вручную — каждый раз устанавливать код для всех вариантов теста. Также в ходе сплит-тестирования новое изображение опустили вниз вместе с четырьмя блоками преимуществ, что также позитивно повлияло на количество регистраций (конверсия увеличилась на 57%). С левой стороны представлен оригинал страницы, а с правой – дубликат (тестовый вариант). Поэтому при проведении А/Б-тестирования часто используют разные варианты заголовков.
Прежний вариант «Расчет цены» меняете на «Бесплатная консультация». В это время конкуренты запускают большую рекламную кампанию в интернете и используют формулировку call-to-action «Рассчитать цену за 10 минут». Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста.
Если вкратце, то сплит-тесты позволяют оценить эффективность разных вариантов страницы. Допустим, у вас есть два примера дизайна карточки товара, и они оба ну очень круты. Проверьте работоспособность обоих вариантов на практике посредством тестирования сайта. Покажите одной части посетителей карточку №1, а другой — №2. Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше. Следующим шагом в вашей программе тестирования должно быть создание варианта, основанного на вашей гипотезе, и A/B-тестирование его на соответствие существующей версии (контроль).
Не забудьте исключить внутренние факторы, которые могут существенно исказить результаты теста. Операторы call-центра, служба поддержки, разработчики или администраторы ресурса могут повлиять на принятие решения пользователей. Для этого воспользуйтесь фильтрами в Google Analytics. А/B тест, точно также как и сплит тест означают одно и тоже. Это метод тестирования разных гипотез с последующим выбором наиболее эффективной из них. Крупные бренды уже используют преимущества предварительного тестирования и A / B-тестирования для проверки идеи мобильного приложения.
Эффективность A/B тестов. 3 примера AБ тестирования.
Далее проанализируете, какая из них работала лучше в течение определенного периода времени, достаточно долго, чтобы делать точные выводы о ваших результатах. Продолжайте читать, чтобы узнать, как проводить A/B тестирование https://deveducation.com/ до, во время и после сбора данных, чтобы вы могли принимать наилучшие решения на основе ваших результатов. В реальной жизни все может быть совсем не так. На первых ста посетителях конверсия будет 10%.
Что с вероятностью 95% действительно один из вариантов лучше, чем другой. Там бывают вероятности разные, но усредненная стандартная по рынку — это 95%. A/B-тестирование – это процесс одновременного показа двух вариантов одной и той же веб-страницы двум тестовым группам посетителей сайта.
Как тестировать варианты страниц
По сути, это такой предварительный тест, который делают заранее перед основным исследованием. A/B-тест пригоняет трафик на первоначальный и контрольный вариант и показывает, какой работает лучше. Идея А/B-тестирования выглядит довольно соблазнительно.
Как инструмент A/B тестирования Crazy Egg может помочь вам повысить результаты.
Если вы ничего не понимаете в HTML/CSS, то сделать тестовый вариант страницы будет очень затруднительно. Например, у вас в меню есть элементы, на которые часто переходят пользователи, но при этом они не играют никакой роли в воронке продаж. В ходе эксперимента на ваш сайт должен идти примерно однородный поток трафика.
Тестирование СТА-кнопки
Но если вы сможете повысить конверсию с 1% до 1,5%, то эти 50 долларов окупятся одним заказом. В ходе этой кампании всем людям, которые собирались голосовать за Обаму и были занесены в различные списки, рассылались email-сообщения. Причем рассылалось 24 вида писем, то есть в одном А/В эксперименте тестировалось 24 разных варианта.
Задайте размер тестовой группы
Анализируем данные, которые использовали при составлении гипотезы на основе полученного опыта, и пытаемся улучшить ее. При работе с цифрами уже можно подключить аналитика, чтобы правильно интерпретировать результаты. Инструменты для A/B-тестирования в основном бесплатны, легкодоступны и чаще всего представляют собой часть более крупных сервисов аналитики. В среднем рекомендуемое время тестирования — дней. Если покупка у вас — целевой показатель, и вы знаете, что обычно люди совершают ее не сразу, а через 10 дней, то нужно учитывать и это.
Например, можно запустить AB тест, в котором поменять кнопку призыва к действию с «Купить» на «Получить», и посмотреть, как пользователи будут с ней взаимодействовать. В интернет-бизнесе существует несколько A/B-тестирование проблем. Они заходили на один сайт, который продавал определенный продукт, и там покупали. У людей не было возможности открыть еще 10 подобных сайтов по простой причине — их не существовало.
