Выявление проблем на этих страницах принесет лучшие краткосрочные результаты, если вы разработаете разумные гипотезы для тестирования. При проведении A/B-тестов можно анализировать различные показатели ui ux дизайн для оценки производительности. Общие показатели включают коэффициент конверсии, рейтинг кликов (CTR), показатель отказов и среднюю стоимость заказа (AOV). Каждая из этих метрик дает представление о различных аспектах взаимодействия и поведения пользователей.
A/B тестирование: что это такое, этапы и инструменты
Достаточно редко a b тестирование что это это про случаи исследований, где зависимость может возникнуть, когда из теста в тест в рамках одной и той же гипотезы пользователи могут повторяться. Речь, в том числе, и о частичном попадании участников прошлого теста в новый. Поэтому p-value таких тестов зависимы от одних и тех же пользователей. Если вы работаете над цифровым продуктом с большой аудиторией, попробуйте A/B-тесты.
Как проводить A/B-тестирование в Google
В текст виджета планируется добавить информацию о скидке 10% за подписку. Сейчас эта информация и виджет для подписки размещены внизу страницы. Тоже есть визуальный редактор, чтобы создавать версии без изменения кода, доступна оптимизация для мобильных приложений. Встроенные функции для A/B-тестирования есть у сервисов для настройки рекламных кампаний, инструментов для email-рассылок и push-сообщений, а также у некоторых конструкторов сайтов, например, Wix. В случае работы над продуктом оптимальный вариант — командная работа на всех этапах, в том числе и во время тестирования идей. Тестировать можно дизайн лендинга, цвет и расположение кнопки https://deveducation.com/ call to action, форму регистрации, оформление email-рассылки, текст объявления на сайте и другие изменения.
Что такое A/B-тестирование и как его провести
- Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования.
- Это надежный инструмент для принятия обоснованных решений, основанных на данных, а не на субъективных мнениях.
- Для успешного A/B-тестирования необходимы несколько ключевых компонентов.
- Такое случается из-за изменений в предпочтениях людей в течении дня или недели.
Приблизившись к лучшему пониманию предпочтений своей аудитории, можете начинать этот 10-шаговый процесс заново, уже с новой вариацией. Например, если ваша цель – сгенерировать большее количество лидов (регистраций), сфокусируйтесь на аспекте, который непосредственно влияет на конверсию (цена, СТА, фото и описание товара). Кроме этого, чтобы лучше понять поведение людей во время сеанса на сайте, можно запустить тепловые карты, карты скроллинга и другой софт, чтобы увидеть, как посетители взаимодействуют с вашим сайтом. Заголовок – первое, что видят люди, попадая на вашу главную страницу или лендинг. Если он сразу же не привлечет внимания посетителей, они не станут тратить время, читая, что написано ниже.
Как улучшить A/B тестирование вашей целевой страницы (7 советов)
Я регулярно его применяю на собственных сайтах и на сайтах своих клиентов. Но в конечном итоге, стремитесь получить высокую статистическую значимость результатов, будь то путем более долгой длительности теста или большим количеством трафика/показов вариаций. 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. Например, если на вашей странице размещена фотография человека, указывающего на заголовок или СТА, это естественным образом привлечет внимание пользователей к этому элементу.
Это поможет сэкономить время и ресурсы команды и избежать повторных A/B-тестов. Если конверсия в подписку у версии с поп-апом действительно вырастет, значит гипотеза подтвердилась — эксперимент удался, изменение можно вводить. Критерий успеха — это ожидаемый результат, по которому можно принять решение об успешности теста. Как правило, навык A/B-тестирования редко встречается в вакансиях для начинающих специалистов. Если навык нужен для вакансии начинающего специалиста, скорее всего, вас не будут оценивать по количеству проведенных A/B-тестов.
Подсчитать и проанализировать можно не только A/B, но также подвергнуть анализу ряд тестов с общей нулевой гипотезой. Другими словами, протестировать результаты серии тестов с классическим статистическим выводом о значимости показателей этой серии, то есть провести мета-анализ. Также этим методом удобно проверить метрики разных комбинаций. Допустим, у вас есть четыре варианта текста для кнопки и два цвета. Мультивариантным тестом можно сравнить восемь возможных версий и узнать, какая комбинация показала лучший результат.
Перед этим необходимо измерить исходные показатели конверсий и прочих метрик, которые будут учитываться. Хорошо то, что Google Optimize сам определяет, когда пора завершить тестирование для получения достоверных сведений. Когда один из вариантов теста выигрывает, сервис автоматически начинает демонстрировать его пользователям. Рассмотрим подробнее то, как работает инструмент, для чего проводят такие тесты и каким образом реализуются задачи. Чтобы бизнесу выжить в онлайн-сфере, успешно завоевывать внимание аудитории и обходить аналогичные проекты, нужно развиваться.
В Google Analytics есть отдельный функционал, целиком посвященный сплит-тестированию страниц — Google Optimize. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование. Тестирование полностью разных версий страницы не приведет к точным результатам, а проведение десятков тестов одновременно просто перегрузит вас.
A/B-тестирование не стоит использовать в нескольких случаях. В противном случае одно изменение может повлиять на восприятие второго. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. Если вы будете анализировать в рамках одного тестирования десяток метрик, эффективность работ значительно снизится.
А еще нужно постоянно проверять, как контент воспринимают посетители и улучшать его, чтобы получить максимальную отдачу. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.
Работодателю важно, чтобы вы понимали принцип работы инструмента и знали, как его настроить. При A/B-тесте часть аудитории может увидеть «сырой» вариант решения и отказаться от сотрудничества. Такое может случится, если показать пользователям неудобный интерфейс или непонятные тарифы.
Ты точно будешь знать, какие методы работают и приближает тебя к цели. Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными.
Если вы новичок в этом виде тестирования, мы рекомендуем начать с малого. Определите точку отсева на вашем сайте, разработайте простую гипотезу вокруг одного элемента (например, призыва к действию) и протестируйте его. Проведение A/B-теста требует времени, так как вам необходимо собрать достаточно данных для получения статистически точных результатов. Это значит, что вам следует убедиться, что вы тестируете правильные элементы. Многие современные платформы CRO, включая Spiralyze, VWO и Optimizely, позволяют вам управлять всеми техническими аспектами A/B тестирования без особых проблем. В большинстве случаев вы можете просто выбрать элемент, использовать конструктор страниц для создания альтернативной версии и затем начать тестирование почти сразу.
«Используя Google Analytics, вы должны быть в состоянии выделить места с наибольшим числом отказов. Я бы предложил начать ваши сплит-тесты именно с этого», советует Эндрю Уиллер, специалист по цифровому маркетингу и SEO в Pierre Cardin Stationery. «Анализ ваших основных страниц выхода является хорошей отправной точкой для выделения вашей страницы, которая может иметь потенциал для наибольшего улучшения». Тестирование — это искусство и наука, требующие регулярного статистического анализа вашего сайта для выявления потенциальных проблемных зон и исследования причин. Это означает проведение качественных опросов, анкетирования и тестов на удобство использования, чтобы лучше понять, с чем сталкиваются клиенты. При проверке множества метрик после применения поправок мы можем обнаружить, что некоторые положительно прокрашены.
Optimizely подойдет для тестирования сайтов и мобильных приложений. В «Яндекс.Директе» для тестов применяют инструмент «Эксперименты», он находится в «Яндекс.Аудиториях». На этом этапе описываем, что именно проверяем, какие результаты предполагаем и почему. Этот показатель не нужно считать вручную и совсем не обязательно заморачиваться о его значении. Хотя если вы проводите эксперимент с помощью специальных сервисов, то программа сама все за вас посчитает. Если p-value больше 0.05, значит выявить явного победителя среди вариаций в рамках теста не удалось.
Рассказать о результатах можно в виде презентации для команды. Этот инструмент поддерживает мультивариантное тестирование и раздельное тестирование URL-адресов. Можно создавать визуал версий без изменения кода через встроенный редактор. Параллельные тесты можно настроить на стороне фронтенда, разметив события разными тегами для разных версий интерфейса. А можно воспользоваться специальными инструментами, которые упрощают этот процесс, например Google Optimize.