Полный стек для оптимизации мобильных приложений и цифровых продуктов. Асинхронный код, который ускоряет загрузку при запуске тестов. Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Нужно убедиться, что тестируется две версии (контрольная и вариант).

Допустим, проект из нашего примера разрабатывается для англоговорящей аудитории. Значит, нам нужно избежать ситуации, когда в одну из групп попадет больше пользователей из стран, где английский язык — не преобладающий. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект.

Статистическая значимость теста

Но изменилось одно поле – и увеличилась конверсия. Следующий кейс компании «Сильвер», которая экспериментирует с невероятной скоростью. За 2014–2015 они провели 400 экспериментов и в целом увеличили конверсию своих посадочных страниц на 400–450%. Вот интересный русский кейс — интернет-бизнес в сфере флористики.

Специальный аналитический софт распределяет этих пользователей, потом замеряет, как это повлияло на результат. Например, пользователи, которым показалась версия страницы A с более высокой вероятностью покупали a/b testing это или пользователи, которым показывалась версия B. Подсчитывается, что этот результат является статистически достоверным. Что с вероятностью 95% действительно один из вариантов лучше, чем другой.

✔️ Зачем проводить А/В тестирование?

Совокупность этих параметров позволяет рассчитать необходимый объем выборки в каждой группе и длительность теста. Генеральная совокупность— все пользователи, на которых в дальнейшем будут распространены выводы А/В-теста. Проверяем репрезентативность выборки в целом и однородность выборок в группах.

• Это улучшает ваш пользовательский опыт, заставляет посетителей дольше оставаться на сайте.
• Например, тест с увеличением конверсии с 1% до 2% завершится быстрее, чем тест, где рост будет с 1% до 1,2%.
• При уровне доверия 95% получаем 130 пользователей на группу.
• Ваши цели продвижения, клиенты и суть вашего бизнеса будут основополагающими при создании комплексной маркетинговой стратегии.
• Но не стоит усложнять, поэтому мы рекомендуем воспользоваться одним из популярных сервисов, которыми часто пользуются профессионалы.
• A/B-тестирование полностью основано на данных и не оставляет места для догадок, интуиции и субъективизма.

Поставьте прогноз, какой элемент покажет лучший результат. Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования.

Тестирование по отправителю

Однако каждый последующий тест должен учитывать ошибки предыдущего. Поэтому важен подробный анализ не только достижений, но и неудач проведенного тестирования. Так, благодаря сочетанию усовершенствованных пунктов из предыдущих экспериментов постепенно получим высокий прирост количества конверсий. Какую страницу вы должны тестировать, зависит от ваших целей.

В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов. Для быстрой оценки тестов с количеством групп две и более используйте A/B Testing Calculator от Neilpatel. Он прост в использовании и не только указывает на вариант-победитель, но и самостоятельно формулирует вывод. Размер эффекта, который ожидаем увидеть в тестовой группе.

Игнорирование комментариев пользователей

Все выводы формулируются в соответствии с заложенным дизайном А/В-теста и сводятся в детализированном отчете. Мы мониторим изменения показателя с момента запуска А/В-теста. Поэтому длительность теста мы округляем до недель, чтобы учесть сезонность. Чаще наш цикл тестирования составляет одну-две недели в зависимости от типа А/В-теста.

Если вы протестируете несколько элементов одновременно, то не сможете определить, какой вариант какой составляющей внезапно повысил коэффициент конверсии. Таким образом вы можете уменьшить риск того, что пользователи увидят неэффективный вариант страницы. Благодаря такому шагу вы будете не так сильно рисковать трафиком, если гипотеза не слишком надежная.

Почему нельзя просто внести изменения

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.

Обобщение результатов

При его помощи разработчики оценивают предпочтения аудитории, определяя, требуется внедрять какие-то изменения или нет. Потому что, во-первых, он отлично интегрирован с Google аналитикой, т.е. Они автоматом передают друг в друга данные и можно посмотреть потом результаты тестов в других разрезах или по некоторым сегментам.

Обновление контента на сайте компании: зачем это н…

После этого вы можете глубже погрузиться в качественные аспекты этого трафика. Структурированная программа A/B-тестирования может сделать маркетинговые усилия более прибыльными, выявляя наиболее важные проблемные области, требующие оптимизации. Независимо от цели пользователя, они могут столкнуться с некоторыми общими трудностями при достижении своей цели. Это может быть сбивающая с толку копия или неудобно расположенные кнопки, такие ​​как «купить сейчас», запросить демонстрацию и т.