Что такое A B-тестирование и как его проводить

Проблема в том, что не все пользователи выберут именно этот путь, ведь до конечной цели можно дойти с других страниц. Тем не менее есть значительная активность более чем на половине страницы, где многие посетители нажимают на выпадающие страницы с контуром курса. Usertesting.com — это крупнейшая программа для пользовательского тестинга, которая предлагает всевозможные коллаборации, наймы и функции для анализа данных. Они не предлагают тестовую среду, так что все равно придется придерживаться модерируемого, более ручного подхода. Это лучшая платформа для набора нишевых участников и их верификации.

Зачем используется А B тестирование

Особую роль в A/B-тестировании играет аналитик, поскольку решение в данном случае принимается на основе статистики. Задача специалиста – найти, собрать в отчетах и проанализировать все данные, полученные в процессе тестов, после чего попробовать сделать оптимальный прогноз по внедрению новшеств. Каждый пользователь видит только один вариант дизайна (A или B), даже если обновляет интерфейс. Понять, как провести A/B-тест — самостоятельно или с агентством, довольно легко.

Альтернативы A/B тестированию для сайтов с низким трафиком

Пользовательское тестирование работает наиболее эффективно, когда у вас есть вариации для исследований. Вы рискуете потерять время (и деньги), если изменения, которые проверяете, не будут подкреплены дополнительными a/b testing это методами. Во всех случаях вам нужно самостоятельно модерировать процесс приглашения каждого пользователя по вызову, а не полагаться на преимущества немодерируемого пользовательского тестирования.

Зачем используется А B тестирование

Многие гипотезы начинаются с догадки или идеи, но без статистических данных вы наверняка зря потратите время. Формы, опросы и другие типы интерактивного контента становятся всё более популярными инструментами для фокус-групп, поскольку они собирают очень ценную информацию от клиентов. Реклама с оплатой за клик — один из наиболее распространенных типов контента, который маркетологи тестируют с помощью A/B. К ним относятся поисковые объявления в поисковой выдаче, медийные объявления в КМС и платная реклама в социальных сетях. Например, вы предположили, что показатель кликабельности вашего медийного объявления увеличится, если вы переключитесь с изображения с человеком на изображение с продуктом. Теперь, когда перед вами куча данных, пришло время разобраться в них и определить, куда улучшать маркетинговую стратегию.

Принцип 11. Включать в анализ только тех людей, которые могли быть затронуты изменениями

Именно этот аспект вы и будете тестировать и сравнивать новые показатели с исходными. Например, если ваша цель – сгенерировать большее количество лидов (регистраций), сфокусируйтесь на аспекте, который непосредственно влияет на конверсию (цена, СТА, фото и описание товара). Как я уже говорил, даже самые незначительные изменения могут весьма значительно сказаться на конверсии. К примеру, можно протестировать эффективность социального доказательства в виде рейтинга с текстовыми отзывами против видео-отзывов. 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.

Зачем используется А B тестирование

Допустим, данные ваших тестов показали, что изображения людей вместо картинок товара на целевой странице магазина улучшают конверсию. Кроме того, чтобы внести необходимые изменения на сайт, можно применить этот вывод к другим элементам вашего маркетингового контента. Предположим, к рекламным объявлениям в сетях, на поиске или к форме электронного письма в клиентской рассылке. Если ради высокой статистической значимости вы берете большую выборку, то тест затянется, так как понадобится набрать достаточно трафика. Зато вы получите качественные и точные результаты теста.

Инструменты для проведения A/B теста

Потому что, занимаясь сразу несколькими, вы в результате получите рост ложноположительного результата. Есть методы коррекции, но в результате всё меньше шансов будет увидеть разницу между тестируемыми экземплярами. К сожалению, «собрать числа просто, собрать числа, которым вы сможете доверять, — сложно». Многое в A/B-тестировании может пойти не так, и это не будет для вас очевидно. Маркетинговые бюджеты — деньги, которые ваш бизнес должен потратить на создание контента, развертывание рекламных кампаний и привлечение новых потенциальных клиентов. A/B-тесты помогут вам получить более высокую отдачу от ваших маркетинговых расходов.

Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. 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. Не всегда небольшая разница между целевыми показателями в контрольной и экспериментальной группах означает отсутствие результата. Их необходимо соотносить со степенью внесенных изменений.

Рабочий процесс для пользовательского тестирования

Допустим, у нас есть лендинг А с определенным дизайном кнопок. Владелец сайта считает, что кнопки другого цвета могут сделать ресурс более привлекательным для клиентов. Тогда он создает лендинг Б с другими кнопками и разделяет трафик между вариантами А и Б.

  • На этом этапе определяют показатели, по которым будут сравнивать эффективность вариантов.
  • А если стартовая метрика составляет 1%, и мы предполагаем, что она изменится на 0,1%, то нужно задействовать в тестировании большое количество людей.
  • Прежде чем настроить глобальные изменения на сайте, нужно убедиться, что они не навредят.
  • Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика.

Это неоценимый помощник для специалиста при продвижении сайта, товара или услуги, что в итоге повлияет на увеличение прибыли. Специалисты компании FreeMake выдвинули гипотезу о том, что изменение цвета заголовка на их официальном сайте увеличит конверсию. Изначально выбрали оранжевый цвет, но он плохо выделялся на фоне других элементов. В процессе экспериментов, важно замечать колебания в поведении и своевременно реагировать на аномалии. Так, если коэффициент эффективности двух страничек отличается слишком сильно, нужно проверить, все ли кнопки рабочие.

Этапы тестирования API

В гипотезе обозначают решение, при котором ситуация изменится, а также показатели, которые улучшатся в результате изменения. В А/В-тестировании измеряют отношение числа посетителей сайта, выполнивших определённые целевые действия, к общему числу посетителей сайта. Самыми популярными показателями A/B-тестов являются коэффициент конверсии, количество кликов и регистраций. Как видите, A/B-тестирование – необходимый элемент для развития веб-сайтов и приложений.

Снизить риски при внедрении изменений

Если p-значение больше или равно уровню значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что A и B не отличаются друг от друга. Если p-значение меньше уровня значимости, то можно отвергнуть нулевую гипотезу, имея доказательства для альтернативы. — Маркетологи могут тестировать изображения, призывы к действию (call-to-action) или практически любые другие элементы маркетинговой кампании или рекламы с точки зрения улучшения метрик. Еще один англоязычный ресурс с простым и понятным интерфейсом, широким набором функций, гибкой настройкой и персонализацией. Может интегрироваться с сервисами Google для таргетинга и постановки целей, имеет автоматизированные средства обмена сообщениями.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *