А/Б тестирование можно проводить не только для проверки эффективности элементов на сайте, но и для исследования почтовой рассылки. С помощью теста оптимизируется текст, изображения и призыв к действию на кнопке в сообщении. Для проведения тестирования рассылки есть несколько сервисов. A/B-тестирование помогает и в более локальных вопросах. Например, требуется оптимизировать какой-то показатель сайта и есть несколько разных мнений, как это сделать.

Чтобы понять принцип, проведите мультивариативный тест на одном из своих лендингов, а потому поменяйте на нем пару элементов. В первой вариации замените главное фото на странице Тестирование безопасности формой для обратной связи. Теперь система сгенерирует на базе ваших изменений еще одну возможную вариацию — с видео И формой обратной связи. A/B-тестирование — это маркетинговое исследование, которое позволяет сравнить два варианта одного и того же объекта, чтобы понять, какой из них работает лучше. Объектом сравнения может быть любой элемент веб-страницы, приложения, рекламного объявления — например, форма обратной связи, кнопка или заголовок.

Как Провести А/б Тестирование

Но нашлись щедрые коллеги, которые посоветовали с чего начать и как окунуться в тему. Оказалось, что многим авторам статей можно писать напрямую, можно общаться в комментариях и, в итоге, найти еще множество ресурсов с полезной информацией. Здесь я хочу собрать материалы, которые, в свое время помогли мне, чтобы для кого-то мой путь оказался немного короче. Например, вы продаете санки и решили тестировать новую страницу лендинга в феврале.

Он помогает работать с небольшими объемами данных, допустим, для среднесуточных значений. Во a b тестирование методика время проведения A/B-тестирования для каждого проверяемого варианта назначается определенное количество трафика. Например, на версию первой страницы его отводится 50% и на вторую версию также 50%.

А/в-тестирование Чего Можно Проводить

Важно тщательно планировать и контролировать процесс A/B-тестирования, чтобы получить достоверные данные. После выбора инструмента для работы проводятся простые настройки, в том числе длительность теста. Такое случается, когда эксперимент останавливают раньше времени. Может быть, сроки горят или презентацию перенесли на дату пораньше. Из-за этого в будущем можно потерять не одну сотню клиентов. Чтобы избежать ее, не жалейте времени, и учитывайте, что статистическая достоверность должна быть не ниже 95%.

Назовите исследование и добавьте счётчик Метрики, к которому привязана кампания. Далее укажите https://deveducation.com/ долю каждого сегмента аудитории — тех, кто увидит обновление, и тех, кому будет показана старая версия. Для первого теста оптимальным значением будет 50 на 50.

• В случае отсутствия значимых улучшений анализируются возможные причины и планируются новые тесты.
• На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов.
• На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось гораздо меньше, чем среднего.
• К примеру, по результатам А/В-теста фактический коэффициент конверсии вырос на 1%, как мы и предполагали в гипотезе.

Шаг 4 Проводим Эксперимент

Сохранить моё имя, e-mail и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Здесь маркетолог определяет, что именно можно изменить и как это может сказаться на эффективности.

При неправильном применении оно может оказаться пустой тратой ресурсов или даже навредить. Выходит, что для проверки гипотезы об увеличении заявок с 30 до 36 человек, на сайте с посещаемостью 300 человек в день потребуется 24 дня на проведение тестирования. Хочется отметить, что проводить тест стоит имея значительный охват аудитории. Как минимум на лендинг должно переходить от 4000 до 6000 человек в месяц. Если аудитория меньше, то придется набраться терпения и подождать. Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу.

По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз. В нашем примере мы также запустили два одинаковых сайта в тест Google Optimize. Тестировали две одинаковые версии, смотрели за разницей конверсии в течение 2–4-х недель. Разницы не обнаружили, всё прошло ровно, поэтому перешли к следующему этапу. Перед А/В-тестом проводят А/А-тест — для проверки однородности групп пользователей, настроек самого теста и замера исходной конверсии. Например, если мы предполагаем, что метрика увеличится значительно, например, с 50% до 80%, потребуется небольшой размер выборки.

Делаем выводы, что гипотеза не подтвердилась и собираем все результаты для дальнейшего анализа тестирования. Важно следить за тем, чтобы тест длился достаточно долго для получения статистически значимых результатов. Время тестирования зависит от объема трафика и целевого действия. Обычно рекомендуется проводить тестирование не менее недели, чтобы исключить влияние случайных факторов и сезонных колебаний. Четко определите, какие показатели вы хотите отслеживать для оценки успеха вашего A/B-теста.

Разовые тесты могут дать временные результаты, но для постоянного улучшения кампаний необходимо проводить регулярные тесты и корректировки. Это включает анализ предыдущих тестов, выявление новых гипотез для проверки и непрерывное совершенствование рекламных стратегий. 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.

Это можно сделать с помощью специальных инструментов и платформ, которые автоматически распределяют пользователей. Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Откройте калькулятор и в первой строке напишите конверсию, которая есть сейчас — 10% (это 30 человек из 300).

Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую. Эти этапы A/B-тестирования позволяют систематически подходить к оптимизации веб-ресурсов и маркетинговых кампаний, обеспечивая объективность и точность результатов. A/B-тестирование проводится в несколько этапов, чтобы обеспечить точность и эффективность эксперимента. Тема тестов, как и тема аналитики, постоянно находит меня в работе. Когда впервые я столкнулась с задачей проведения A/B тестов, то терялась в книгах по анализу данных и статистике.