Может интегрироваться с сервисами Google для таргетинга и постановки целей, имеет автоматизированные средства обмена сообщениями. Доступен по подписке от $39 за 5 тысяч посетителей до $390 за 200 тысяч пользователей в месяц. Функции A/B-тестирования есть и в готовых аналитических системах. Они универсальны и подходят в основном для маркетингового анализа и типовых A/B-тестов. Если данных набралось достаточно, тест тоже могут остановить раньше запланированной даты и перейти к анализу результатов.

Для чистоты проведения сплит-теста необходимо случайным образом и поровну распределить трафик между контрольным и тестируемым вариантом. При этом пользователи, которые видят версию A, не должны видеть версию B. Первым двум демонстрируется контрольный вариант продукта, а третьей — тестируемый. Если результаты в первых двух группах одинаковые, внешние факторы не повлияли на достоверность тестирования и результату можно доверять. Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания.

Помогают выявить проблемы со скоростью загрузки вариантов страниц, которые могут влиять на результаты A/B тестирования. Email-маркетинговые платформы полезны для тестирования эффективности email-кампаний и улучшения конверсии. Проанализируйте результаты теста и сравните эффективность правок версии B с версией А. На основе этого сделайте выводы о том, какая версия работает лучше и улучшите её. Определите время и дату начала и окончания теста, количество участников в каждой группе, метрики и критерии, по которым будет оцениваться эффективность каждой версии.

Как Работает А/в-тестирование

Возможно, захочется изменить несколько элементов, но это сильно размоет результаты теста. Сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) нескольких элементов в различных комбинациях. Например, можно одновременно проанализировать кнопку целевого действия, блок с отзывами, логотип и т. Многовариантное тестирование более сложное, но позволяет анализировать воздействие на аудиторию не только каждого элемента по отдельности, но и их сочетаний друг с другом. Например, алгоритм рекомендаций ресторанов в приложениях по доставке еды. Допустим, старый алгоритм не учитывает историю заказов пользователя, а новый — учитывает.

А в графу ниже вбиваете 20% от настоящей конверсии (это 24 человека из 200). Все хотят, чтобы покупателей было больше, поэтому стремятся писать более крутые заголовки, ставить красивые иллюстрации, удивлять людей интересными предложениями. Чем привлекательней сайт или лендинг — тем больше заявок вы получите. Целесообразно проводить эксперимент, если к вам на сайт заходит хотя бы 8000 человек в месяц.

Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками. В компании по продаже авто А/В-тестирование проводили в течение месяца. Для компании по покупке автомобилей трафик параллельно направлялся и на сайт, и на квиз. Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В). — Custdev — методика, которая помогает изучить продукт с точки зрения востребованности у пользователя. В нашем примере компании нужно больше новых заявок от людей, который продают свои машины.

Результаты тестирования могут оказаться неожиданными. В конечном итоге, A/B тестирование является экспериментом, а эксперименты могут давать незапланированные результаты. Поэтому, важно проводить тестирование с учетом того, что критерии успешности могут отличаться в зависимости от конкретной ситуации и целевой аудитории. A/B-тестирование помогает принимать решения в компаниях, которые ориентированы на конкретные данные. Как правило, результаты тестов играют важную роль, когда принимают  решение изменить дизайн нового продукта или параметры бизнес-стратегии.

A/b Тестирование: Основы

Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её. Он может помочь вам изучить поведение посетителей и клиентов на вашем сайте, прежде чем принимать важные решения об изменениях, и повысить ваши шансы на успех. Иными словами, A/B тестирование помогает избежать ненужных рисков, позволяя целенаправленно использовать свои ресурсы для достижения максимальной отдачи и эффективности. Как правило, при A/B тестировании вариант, который дает более высокую конверсию, является выигрышным, т.е.

Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте. Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой. Инструменты для создания вариантов страниц, такие как WordPress и Adobe Experience Manager. Они помогут быстро создавать и изменять версии страниц для теста. A/B тест позволяет выявить, какие изменения в дизайне или функциональности помогут сделать продукт более удобным и интересным для пользователей. Этот метод позволяет узнать, что нравится большинству людей и даёт возможность внести изменения, которые улучшат результат.

Например, с его помощью они могут понять, как доработать сервис, чтобы он нравился пользователям. А чем больше продукт нравится пользователям, тем больше денег он может принести. А/В тестирование используется для определения наиболее эффективной версии продукта на рынке. Для завершения тестирования просто нажмите иконку завершения тестирования. С его помощью выясняется, как небольшие изменения в дизайне или подаче коммерческих предложений влияют на поведение людей на сайте.

Проведение Теста

Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель. Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются. Продолжительность тестирования зависит от размера выборки и объёма трафика. Для получения статистически значимых результатов нужно рассчитать размер аудитории, которой будет демонстрироваться контрольный или экспериментальный вариант продукта. На этот показатель влияют различные параметры, включая личные предпочтения экспериментатора. Рассчитать выборку можно вручную или с помощью специальных сервисов, например Driverback или Optimizely.

Конечно, если у вас небольшой стартап, и вы только запустились, можно обойтись вовсе без теста. Что если число лидов не вырастет, но при этом вы будете терять важную информацию о своих потенциальных клиентах? Или при росте числа лидов не изменится итоговая конверсия в слушателя курса? Чтобы избежать подобных ошибок,  используют A/B-тестирование. В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование. Если сервис посчитал результат статистически недостоверным, сплит-тестирование повторяют с теми же вводными, но с большим размером выборки.

А/В-тестирование сайта (сплит-тестирование) – это метод, который применяется для оценки эффективности веб-страниц. А/В-тесты позволяют повысить конверсию целевых страниц, а значит, и доходность интернет-проекта. Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом.

Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить». Через три недели маркетолог сравнивает результаты. Конверсия старой версии страницы — 5%, а новой — 7,5%.

Например, пользователь может отправить ссылку на версию А пользователю, который  должен увидеть версию В. Это, скорее всего, повлияет на контрольную группу. Так может произойти серьезная ошибка в измерении. Чтобы этого избежать, требуется изолировать пользователей в группе А от пользователей в группе В. Например, если пользователь находится в группе А, то все другие пользователи, которые могут повлиять на его поведение, также входят в группу А. Сервис позволяет сравнивать разные креативы, аудитории или места размещения и определять наиболее результативные из них.

Лучше использовать специальные сервисы — они распределяют трафик автоматически. На этом этапе определяют, какой вариант дал лучший результат. Если новый вариант показал, например, конверсию на 3% больше, его внедряют и показывают всей аудитории.

Варианта, Что Делать С Результатами А/в-тестирования

A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт. Тем не менее, не нужно рассчитывать только на него. Для получения максимально объективных данных A/B-тестирование нужно комбинировать с другими маркетинговыми исследованиями.

• Чтобы получить чёткое представление о результатах А/В-теста, оба варианта должны быть протестированы одновременно при условии одного и того же размера выборки посетителей.
• A/B тестирование позволяет проверять разные гипотезы без необходимости делать лишние изменения.
• На практике, болевая точка может быть не там, где мы думаем.
• Для пользователей составляют опросники по продукту и собирают от них обратную связь.

Поэтому для одного сплит-тестирования необходимо выбрать только один проверяемый элемент (при этом его вариаций может быть более двух). Разберем проведение A/B-тестирования на примере классического сплит-теста, так как две другие разновидности выполняются в целом по тому же алгоритму действий. Разница только в количестве исследуемых вариантов. Сплит-тест — экспериментально-статистический метод исследования, поэтому его эффективность напрямую зависит от соблюдения ряда строгих правил. Вячеслав Зотов Прежде чем приступать к проведению А/В-тестов, лучше изучить, как работают популярные статистические тесты.

Не Проводите A/b-тестирование, Когда Ещё Нет Значимого Трафика

А это противоречит сути А/В-тестирования — все таки А/В-тесты являются инструментом для быстрого внедрения улучшений. A/B-тестирование — это способ проверки методы эффективного тестирования гипотезы, при котором сравнивают две версии и определяют, какая из них эффективнее. Сервис входит в онлайн-платформу Google Marketing Platform.

Этот вариант может помочь вам оптимизировать ваш сайт для получения более высоких результатов. Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование. Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. https://deveducation.com/ Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование. Если больше людей сделали покупки на первой версии сайта, то эта версия более успешная.

В Каких Случаях Следует Использовать A/b Тестирование?

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». Коэффициент кликабельности (Click via fee, CTR) — это количество кликов уникальных пользователей, разделенное на количество просмотров уникальными пользователями. Вы можете выбрать столько метрик, сколько захотите, и чем больше вы оцениваете, тем выше вероятность того, что вы заметите существенные различия.

На это может потребоваться от нескольких дней до нескольких месяцев. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты. Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов.

Вы можете делить трафик 70/30 или, наоборот, 20/80. С помощью метода сравнивают несколько вариантов одной страницы, каждый из которых показывают одинаковому количеству посетителей. Через некоторое время подводят итоги теста и оставляют тот вариант, который показал лучший результат (чаще всего выбирают страницу с более высокой конверсией). Удобнее всего анализировать А/В-тест с помощью языка программирования. Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Настроить эксперимент можно в «Яндекс Аудиториях».

Если тестирование проведено корректно и показало статистически значимый результат, а внесенные изменения себя оправдали, это не повод останавливаться. Не всегда небольшая разница между целевыми показателями в контрольной и экспериментальной группах означает отсутствие результата. Их необходимо соотносить со степенью внесенных изменений. Например, если тестируемый вариант лендинга отличается от изначального только небольшим увеличением кнопки, сложно ожидать большого влияния на конверсию.