Вместо того чтобы рассматривать A/B тестирование как волшебное решение, мы рекомендуем видеть в нем долгосрочный проект. Этот подход может быть не революционным, и даже если тест пройдет успешно, это может не привести к значительному увеличению конверсий. Однако этот научный метод основан на мелких, постепенных изменениях, применяемых со временем для постепенного улучшения вашего сайта. Одна из самых распространенных https://deveducation.com/ ошибок, которую мы видим при проведении A/B тестирования, заключается в том, что многие пытаются взять на себя слишком много. Если вы новичок в этом виде тестирования, мы рекомендуем начать с малого. Определите точку отсева на вашем сайте, разработайте простую гипотезу вокруг одного элемента (например, призыва к действию) и протестируйте его.
Оптимизация коэффициента конверсии (CRO)
Это нужно делать исходя из своих предположений, a/b тестирование обратной связи фокус группы (наихудший вариант) или на основе данных из вебвизора. Если вы не хотите сопоставлять результаты А/Б-тестирования вручную по конверсиям, кликам, визитам и другим параметрам, проще воспользоваться базовыми возможностями Google Analytics. Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики.
Как анализировать результаты A/B-тестов?
Когда мы расширим выборку до тысячи человек, он останется таким же. Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают всю работу за вас и выдадут Фреймворк результаты в упрощенном виде. Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста. В каждом онлайн-калькуляторе заложены свои критерии и алгоритмы, которые могут не учитывать всех особенностей эксперимента. В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов.
A/B тестирование с Google Optimize
Соответственно, если изменений не произошло, сработала нулевая гипотеза и вносить изменения бессмысленно. Если показатели выросли, альтернативный вариант победил. Это значит, что можно вносить более глобальные правки. Рассмотрим небольшую пошаговую инструкцию к тому, как проводить сплит-тесты. Хорошо то, что Google Optimize сам определяет, когда пора завершить тестирование для получения достоверных сведений. Когда один из вариантов теста выигрывает, сервис автоматически начинает демонстрировать его пользователям.
Оттуда вы можете проанализировать существующие изображения и рассмотреть, могут ли они негативно повлиять на пользовательский опыт. Заголовки могут резко повлиять на коэффициенты кликабельности на страницах блога и в результатах поисковых систем. По нашему опыту, простая корректировка заголовка может привлечь к страницам гораздо больше внимания. Чтобы Вам было не скучно, мы нашли калькулятор, благодаря которому Вы сможете рассчитать оптимальную продолжительность для тестирования сайта – vwo.com/ab-split-test-duration/ . Поэтому мы рекомендуем такого рода эксперименты делать после того, когда для Вас увеличение конверсии в 1% (полученный потом и кровью) сделает погоду.
Результаты A/B-теста показывают, какое решение даст большую конверсию в нужное целевое действие. Например, в каком случае больше пользователей перейдет по ссылке, зарегистрируется на сайте или в приложении, подпишется на рассылку, заполнит форму обратной связи. Есть и более сложные тесты, которые направлены на исследование долгосрочных метрик, таких как средний чек или влияние изменений в продукте на прибыль.
Но идеал часто недостижим, поэтому приходится довольствоваться просто тем, что является здесь–и–сейчас наиболее важным для результата — прибыли. Помните о том, что даже если это сработало в одном месте — совсем не факт, что так будет везде. Поэтому лучше все равно запустить тесты и проверить эти новые гипотезы. Вариантов того, что вы можете тестировать — бесчисленное множество. Вам нужно понимание того, где тестирование нужно в первую очередь. Однако в случае с тестами вы на самом деле не можете знать, какой будет результат.
Но сами гипотезы о развитии продукта не содержатся в этом инструменте — он только помогает увидеть, какие из них реально работают на статистически значимом уровне. Обладая этой информацией, вы сможете лучше принимать управленческие решения. В результате проведения тестов вам станет очевидно, какой из вариантов является предпочтительным.
Такая стратегия поможет вам предотвратить ситуации, когда вводимые изменения разрушают сложившиеся бизнес процессы. В такой ситуации на помощь приходит экспериментальный и научных подход к принятию решений. С помощью этого метода вы сможете увидеть — насколько на самом деле эффективны изменения, которые вы внедряете.
- Это настоящий прыжок веры, и каждое такое действие должно быть обосновано.
- Вы ведь не хотите тестировать цвет кнопки в то время, когда вы вообще не знаете, чего хотят ваши клиенты, верно?
- Это дополнительное усилие поможет вам точно определить, какие элементы следует тестировать методом A/B.
- В идеале через А/Б тестирование проходит каждый элемент бизнес процессов.
- Вам нужно примерно недели достаточно трафика через обе стороны вашего теста, прежде чем вы сможете начать делать какие-либо выводы», добавляет Пурйеар.
В этом помогут A/B-тесты, с помощью которых можно проверить эффективность решений при разработке продукта. Например, Шукайри провела тест, удалив видео и разместив статичное изображение на сайте подписки клиента. Здесь на помощь приходит тест на «статистическую значимость». Если вы разработаете A/B тест и после 50 посещений один вариант явно лидирует, это еще ничего не доказывает.
Мультивариантным тестом можно сравнить восемь возможных версий и узнать, какая комбинация показала лучший результат. Принцип тот же, что и в A/B-тесте, только сравнивают одновременно больше двух версий одного изменения. На каждый вариант выделяется часть аудитории для показа, в конце теста их результаты сопоставляются. В это время другой отдел запустил рекламную кампанию на продвижение определенного продукта каталога, и на сайт пришло много пользователей. Они хотят купить сейчас и совершенно не интересуются подпиской, поэтому могут исказить результаты эксперимента. Чтобы не сомневаться в достоверности результатов, тест лучше проводить с контрольной выборкой.
Особенно это пригодится владельцам интернет-магазинов, которые хотят знать, куда тратится каждая копейка и сколько в итоге приносят вложения в сайт. Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей. Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее. Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц.
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. И уже возможно на этом этапе Вы поймёте, что Вам это не нужно.