A B тестирование: что это такое, этапы, ошибки и инструменты

Этот метод также называется сплит-тестированием (от англ. split testing — раздельное тестирование). 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.

• Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных.
• То есть надо решить, какое изменение будет тестироваться и по какой причине.
• Но только реальный эксперимент покажет, насколько вы правы, и действительно ли новое решение принесет пользу.
• Так, А/Б-тест revenue — для анализа дохода — позволит определить, вырастет ли выручка.
• Делаем выводы, что гипотеза не подтвердилась и собираем все результаты для дальнейшего анализа тестирования.
• Это не абстрактные хотелки, а реальные задачи, требующие анализа.

Если интерпретировать их неправильно, вы рискуете внести на сайт ненужные изменения, что приведет к снижению конверсии или бесполезным тратам. A/Б-тестирование стало ключевым ресурсом для SaaS, электронной коммерции и сайтов для бизнеса. Теперь можно легко сделать выборку и отследить реакцию посетителей ресурса — большинство из них даже не узнает о своем попадании в тестовую группу. По данным Instapage, около 80% результатов А/Б-тестов не подтверждаются на практике. Это еще хорошо, если после внесения изменений конверсия останется на прежнем уровне.

Калькулятор статистической значимости А/Б-теста: как пользоваться

Например, изменяя количество подкатегорий, выделяя важные разделы яркими цветами и так далее. Но для сайтов с низким трафиком фидбек нужно собирать по-другому. В то время как традиционные тепловые карты основаны на данных от посетителей сайта, отслеживание взглядов использует искусственные нейронные сети.

В итоге удается по крупицам выжать из первоначального дизайна максимальный доход (естественно, по ходу дела всячески меняя его и дополняя). Некоторые пользователи путают эти понятия или считают, что они взаимозаменяемы. В общем, A/B-тестирование – это эффективный способ проверить полезность вносимых на сайте или в приложении изменений до их окончательного внедрения в финальный продукт.

Для анализа элементов дизайна.

Если мы говорим об отдельных сервисах, то они тоже есть, но, как правило, только для сайтов. Мы в своей работе используем эксперименты от Google Analytics. А владельцы компаний мечтают найти волшебную таблетку и считают, что сплит-тестирование – просто панацея для их рекламных материалов (в частности при создании landing page). Вот наглядный пример на уровне сайтов, где мы определяем, как влияет на результат изменённое расположение блоков. Существует множество инструментов проверки, однако один из наиболее популярных – это А/Б тестирование, о котором мы и поговорим сегодня.

Все это может указать на то, что любая ситуация требует проверить результаты с участием контрольной группы. Отследить колебания показателей в связи с влиянием внешних факторов можно с помощью сквозной аналитики и корпоративной CRM-системы. Время шло, A/B тесты стали более сложными и совершенными. С появлением смартфонов появилась потребность в тестировании интерфейсов мобильных приложений, которую инструмент полностью покрывал. Однако многие разработчики до сих пор не хотят использовать тесты для своих продуктов, считая, что это трудоемко, долго и дорого. Добавляли тег Google Optimize и настраивали тестируемые элементы в визуальном редакторе.

Вывод и рекомендации: разбираем путь к результативным A/B тестам

Почитайте, какое влияние на человека оказывает палитра цветов. Например, вы знали, что красный цвет создает эффект срочности, а синий — вызывает чувство доверия? Эта информация поможет вам включить правильные оттенки при разработке дизайна письма, и тем самым вызвать у человека необходимые эмоции. Тема — первое, что видит пользователь, когда обнаруживает письмо в почте.

A/B-тестирование — это неотъемлемая часть процесса работы над продуктом. Это эксперимент, который позволяет сравнить две версии чего-либо, чтобы проверить гипотезы и определить, какая версия лучше. Должны ли кнопки быть черными или белыми, какая навигация лучше, какой порядок прохождения регистрации меньше всего отпугивает пользователей?

Другие правила проведения А/Б-теста

Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. 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. A/B-тест подтвердил вашу гипотезу о лучшей производительности версии B по сравнению с версией A. Опубликовав результаты, вы можете провести эксперимент на всей аудитории и получить новые результаты.

Следовательно, при проведении теста важно проанализировать, получится ли повысить число заказов с помощью новой идеи. Доверительное A/B-тестирование — это статистический термин, означающий измерение разницы средних параметров при помощи сравнения нескольких источников исследования. А когда речь идет о повышении конверсии сайта от 0,5 процентов, то любые колебания плюс-минус 0,1% уже много решают. После открутки первых 60 кликов вы получили конверсию 1,6%. Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию.

Когда не стоит использовать A/B-тестирование?

Без постоянных экспериментов и проверок ваш сайт перестанет расти, а в стагнации невозможно наращивать и прибыль. Так что не забывайте регулярно проверять предположительно эффективные гипотезы и модифицировать ресурс, используя A/B-тестирование. Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной. Чтобы проверить, приведет ли это к увеличению продаж и росту конверсии, маркетолог создает усовершенствованный вариант веб-страницы (B, новая страница). Удобно проводить тестирование с помощью инструмента на маркетинговой платформе Google — Optimize.

Я часто тестирую эти элементы и готовлю их пачками, 2-3 минимум, а то и 4-5. Я люблю сначала откатать в одном ад сете тестовом и сравнить их между собой. У меня почти все аб тестирование рк связаны с окупаемостью и меняю я что-то только если это даёт больше денег бизнесу. В итоге смысла аб тестов в самом начале или во время глобальных изменений нет.