Это помогает понять, какой визуальный контент лучше приводит пользователей к целевому действию — например, просмотру новинки или ее добавлению в личный список. В интернет-маркетинге А/Б-тесты обычно используют для повышения эффективности почтовой рассылки, а также конверсии и CTR на сайте. A/B-тест дает развернутые ответы, как оптимизировать эти маркетинговые активности и в каком направлении лучше двигаться. Сплит-тесты помогают проверить гипотезы специалистов. Но бывают ситуации, когда все идеи проверены, а результат не улучшился.

Тестируют не только компоненты сайта (хотя, нам, как веб-студии, это наиболее интересно). Вы можете использовать тесты A/B для оптимизации коэффициента конверсии платной рекламы, электронных писем и других каналов цифрового маркетинга. Они не только предоставляют вам информацию о поведении и предпочтениях пользователей, но и позволяют осознанно и систематически вносить изменения в ваш контент. Сплит-тест — это единичные изменения элементов и анализ результатов. Аналитика часто дает представление о том, что вы можете попробовать усовершенствовать. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще.

Каждый сайт или мобильное приложение содержит в себе десятки элементов, так или иначе влияющих на пользовательский опыт и, соответственно, трафик, конверсию и другие целевые показатели. Проверять несколько или все сразу — не лучший вариант, так как после тестирования будет сложно определить, какая переменная оказала решающее влияние на результат. Поэтому для одного сплит-тестирования необходимо https://deveducation.com/ выбрать только один проверяемый элемент (при этом его вариаций может быть более двух). Чтобы сравнить два варианта объекта, нужно сформулировать гипотезу, определить метрики, рассчитать размер выборки, запустить тест и проанализировать результаты. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов.

Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты. Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. 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.

Для теста обычно берут 2–30% от генеральной совокупности пользователей. Генеральная совокупность — все пользователи, которые взаимодействуют с объектом. Например, число посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом.

Шаг 5 Проведение Эксперимента И Накопление Данных

Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением теста аудитории разбивает пользователей на группы и определяет величину выборки. Соответственно, при таких возможностях они могут позволить себе проводить тесты чаще. A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт. Для получения максимально объективных данных A/B-тестирование нужно комбинировать с другими маркетинговыми исследованиями.

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. Перед началом проведения методы эффективного тестирования 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.

Но A/B-тестирование показало, что у пользователей мобильных устройств возникали проблемы с ее использованием, и они уходили со страницы. Компания вернула прежнюю версию сайта, а новую отправила на доработку. Позднее запустили новый A/B-тест для мобильной версии. Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности.

Какие Элементы Можно Тестировать

Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно. Перед тем, как запустить A/B-тестирование, нужно собрать данные. Для исследования понадобятся четко сформулированная гипотеза, элемент тестирования, цель, разные версии сайта, шаблон отчета и инструмент для проведения A/B-тестов. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать.

Если бездумно копировать чужие гипотезы, можно потерять много времени и не улучшить показатели. Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы. Эксперимент остановится сам, когда придёт время или когда накопится достаточно данных.

Вы можете первым же A/B-тестом добиться однозначного результата. Чаще вам придется скорректировать свою гипотезу и повторить процесс тестирования с новыми вариантами. Точное количество людей, которое вам нужно для обоснованного теста, зависит от размера вашего бизнеса. Мы рекомендуем протестировать не менее a thousand уникальных пользователей.

Чтобы протестировать то или иное изменение, необходимо создать новый вариант страницы и сохранить старый. После этого воспользоваться одним из специальных сервисов. Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных. В завершение A/B-тестирования необходимо сравнить результаты групп A и B друг с другом, а получившуюся разницу (если она есть) — с порогом значимости.

Один из самых популярных примеров A/B тестирования — 41 оттенок синего, когда Google не могли решить, какой из двух синих цветов они предпочитают для определенного элемента дизайна. По некоторым данным, они использовали A/B тестирование для оценки привлекательности 41 различных оттенков синего. Кроме того, ознакомьтесь с 7 невероятными примерами A/B тестов, проводимых реальными компаниями — примеры A/B тестирования промышленного уровня. При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем. Альтернативой является конкурирующая гипотеза, зачастую являющаяся логическим отрицанием нулевой гипотезы.

Собирайте Информацию Из Ваших Инструментов Аналитики

Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее. Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce. В такие сервисы часто встраивают функцию под названием Smart Traffic («Умный трафик»).

Цель этого эксперимента — подтвердить гипотезы относительно оптимизации потенциальных улучшений на стороне площадки при сравнении с ее исходным (первоначальным) видом. Его удобный интерфейс и простота использования делают его отличным выбором для компаний любого размера. Нужно определить, по какой метрике вы будете сравнивать результаты. Например, это может быть CR (коэффициент конверсии), CTR (кликабельность). Если объяснять проще, то тестирование помогает определить, какой из 2-х дизайнов письма, цветов кнопки, текстов, заголовков показывают лучшую конверсию.

Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным. Это может быть какая-то кнопка или форма для регистрации, картинка в статье, видеоролик в боковой панели, который идет фоном, или же вовсе количество символов в статье. Решите, с чего нужно начать, чтобы не распыляться и не проводить тестирование на большом количестве элементов. Внесете слишком много коррективов и незаметно для себя начнете сравнивать две принципиально разные страницы.

Наиболее важные и запутанные аспекты проверки гипотез — это определение нулевой и альтернативной гипотез. Затем выбираются метрики для измерения уровня вовлеченности пользователей. В нашем примере метрикой будет служить кликабельность кнопки «Buy Now».

Перед проведением А/B-теста аудитории разберитесь, какие пользователи будут участвовать в его проведении. Их нужно разбить на группы, например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%. Если сплит-тест не показал значимой разницы между общими показателями метрики A и B, можно попробовать их сегментировать.

• Для качественного продвижения продукта необходимо проверять каждую новую идею.
• Дальше нужно указать страницу, на которой вы будете проводить эксперимент, и параметры URL, по которым он будет активироваться.
• Тогда мы берем небольшой процент потенциальных посетителей, например 15%, и делаем им ярко-красную кнопку.
• В нашем примере A/B-тест — это сравнение исходной версии страницы сайта с новой.
• Например, это может быть CR (коэффициент конверсии), CTR (кликабельность).

Для выполнения вашего A/B-теста у вас должны быть инструменты, чтобы мониторить производительность и сохранять результаты для анализа. Теперь, когда у вас есть контрольная и вариантная версии вашего контента, «А» и «Б», вы можете запустить тест, показав контент двум разным группам вашей общей аудитории. Магазин теряет своих пользователей по мере того, как они проходят этапы этой воронки. Затем проводится A/B-тестирование, чтобы опробовать изменения, которые, как мы надеемся, повысят коэффициент конверсии от одного этапа к другому. Например, стриминговый сервис Netflix регулярно тестирует постеры к фильмам и сериалам.

В итоге так и не поймете, какое изменение позитивно (или негативно) повлияло на трафик и конверсию. Это надежный инструмент для принятия обоснованных решений, основанных на данных, а не на субъективных мнениях. Главная цель A/B-тестирования заключается в том, чтобы измерить влияние изменений на конкретную метрику, выбранную до начала теста. Это может быть что угодно, начиная от мелких модификаций в тексте призыва к действию (Call to Action, CTA) и заканчивая кардинальными изменениями в дизайне или структуре веб-сайта.

Не будем забывать о том, что тестирование должно работать на пользу бизнесу. Например, если вариант A показал кликабельность (ключевая метрика) выше, чем вариант B, но вариант B принес больше прибыли, то оставлять нужно именно второй вариант. Зачем проводить тесты и как сделать это эффективно, рассказали в статье. Маркетинговые бюджеты — деньги, которые ваш бизнес должен потратить на создание контента, развертывание рекламных кампаний и привлечение новых потенциальных клиентов.