Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов. Он помогает тестировать определенные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, картинки и проч.
- Сделайте навигацию своего веб-сайта предсказуемой, сохраняя контент с аналогичной тематикой в связанных разделах.
- Можно «улучшить сайт» без A/B‑теста, но это будет необъективно.
- В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика.
- Вы можете выяснить, какой стиль подходит для вашей аудитории лучше всего, используя тестирование различных формы на странице.
- Большой плюс — графическая визуализация результатов в виде двух распределений, построенных на основе исходных данных.
Несколько тестов может проводиться одновременно только если не касаются пересекающихся элементов или процессов. Иначе, невозможно будет определить, что привело к конечному результату. Не забудьте исключить внутренние факторы, которые могут существенно исказить результаты теста. Операторы call-центра, служба поддержки, разработчики или администраторы ресурса могут повлиять на принятие решения пользователей.
Что такое A/B тестирование и как его использовать для бизнеса
Когда на сайт переходит кто-то из постоянных посетителей, то кардинальные изменения привычного ему интерфейса могут вызвать раздражение. Это может поставить под угрозу ваш текущий коэффициент конверсии. Для электронной коммерции это может быть продажа продуктов, а для B2B – генерация продаж.
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. Совокупность этих параметров позволяет рассчитать необходимый объем выборки в каждой группе и длительность теста.
Как создавать A/B тесты в Google Ads?
А потом использовать один из сервисов проведения экспериментов — например, Google Optimize. Самый простой и эффективный способ повысить конверсию — это провести тестирование изменений и проверить реакцию пользователей на них. Если A/B-тестирование выполнено с полной самоотдачей и с уже имеющимися у вас знаниями, это может снизить многие риски, связанные с выполнением программы оптимизации.
В каждом отдельном случае все работает по-разному. И просто взять идею и применить ее на своем сайте – это абсолютно глупое решение. Андрей Баклинов, CEO проекта Changeagain.me, 19 августа провел бесплатный вебинар «Основные правила проведения A/B тестирования». Стоит сказать, что опыт наших маркетологов поможет в популяризации и продвижении ресурсов даже на сложные тематики в высококонкурентных нишах. С крутой профессиональной поддержкой у вашего бизнеса шансы добиться успеха в разы выше. Вы можете обратиться за консультацией к Аутсорсинг Тим в удобное для вас время.
A/B-тестирование и как его использовать
Какую гипотезу вы собираетесь проверить и какую проблему решить. Используется для аналитики популярности страниц на сайте. Оставляя эти файлы активированными, вы помогает нам улучшить наш веб-сайт.
С его помощью единовременно можно сравнивать не только 2, а до 5 вариантов страницы сайта. Здесь также имеется возможность выбора источника трафика. С помощью сервисов для проведения A/B-тестирования удаётся посмотреть точные количественные показатели целевых действий пользователей сайта, находящихся на разных версиях страницы. При этом посетители не знают, что они являются объектами исследования, для них переходы на страницу A или B ничем не отличаются. После запуска сайта работа над ним не завершается, она входит в основную стадию, которая продолжается всё время, пока бизнес существует. Оптимизаторы и маркетологи не должны останавливаться в своём стремлении сделать ресурс более выгодным для владельца.
Почему А/Б тестирование так важно?
Чем более оптимизирована ваша воронка, тем выше коэффициент конверсии. И одним из наиболее важных способов оптимизации воронки вашего сайта в цифровом маркетинге является A/B-тестирование. Часто возникают ситуации, когда владельцам или менеджерам сайтов «хочется перемен», но не факт, что эти изменения нужны пользователям. Не стоит проводить кардинальные перестановки функциональных элементов, переделывать дизайн, если результаты тестов не показали желаемого результата. Если ваши взгляды не совпадают со вкусами аудитории сайта — это может привести к снижению уровня эффективности и значительного спада показателей конверсии.
В силу своей доступности, A/B-тесты становятся универсальным инструментом для поиска новых возможностей. Данные полученные на их основе, позволяют бизнесу масштабироваться. В рамках сплит-тестирования вы создаете несколько вариантов рассылки, в которых может отличаться a/b testing это адрес отправителя, тема или контент письма. Вы можете использовать собранные данные для непрерывного запуска тестов до тех пор, пока не увидите увеличение показателей с каждым экспериментом. Установите границу, например 2%, чтобы метрика опустилась ниже.
Как провести А/Б-тест: последовательность действий
Одним из наиболее важных показателей, которые необходимо отслеживать для оценки эффективности вашего веб-сайта, является уровень отказов. Может быть много причин высокого показателя отказов вашего сайта, таких как большое количество вариантов, несоответствие ожиданий и так далее. После проведения АБ теста, анализируются результаты и делается вывод о том, как изменения повлияли на конверсию или в данном случае на кликабельность кнопки призыва к действию. Если какой-то тестовый вариант оказался лучше, то его и следует реализовать.
Провести А/Б тестирование Вашего сайта
После рассмотрения этих чисел, если тест пройден успешно, разверните выигрышный вариант. Несмотря на то, что это последний шаг, на котором вы найдете выиграшное решение для своей кампании, анализ результатов чрезвычайно важен. Поскольку A/B-тестирование требует непрерывного сбора и анализа данных, именно на этом этапе разворачивается весь ваш путь. Bayesian подход обеспечивает действенные результаты почти на 50% быстрее по сравнению с раннее представленным частых исследований.
Я оформляю детальный отчет по каждому А/В-тесту, поэтому подобрала и реализовала подходящие под мои задачи методы и критерии для оценки статистической значимости результатов. Коэффициент конверсии в группе В на 12% выше, чем коэффициент конверсии в группе A. Этот результат — следствие внесенных изменений, а не случайность. В нашем примере с улучшением 3-го уровня конверсия — это доля тех, кто успешно завершил 3-й уровень. То есть коэффициент конверсии составляет 85%, мы хотим увеличить этот показатель минимум на 11%.
