Haberler

Как Провести A B-тестирование: 6 Простых Шагов

• Şub 13, 2024
• 0 Comments

Выложить материал на сайт и забыть о нем — плохая стратегия. Если вы хотите, чтобы сайт приводил вам клиентов и продавал, вам придется регулярно его обновлять. А еще нужно постоянно проверять, как контент воспринимают посетители и улучшать его, чтобы получить максимальную отдачу. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться.

A/B/n-тестирование позволяет выбрать наилучшее по конверсии решение из нескольких предложенных вариантов. Здесь сравниваются два варианта анализируемого продукта (контрольный и тестовый). При этом различие только в одном параметре, например — синяя или красная кнопка призыва к действию СТА.

В такие сервисы часто встраивают функцию под названием Smart Traffic («Умный трафик»). Есть four популярных программы, которые https://deveducation.com/ чаще остальных используют для проведения подобных тестов. Упоминание может пойти на пользу и увеличить конверсию ресурса.

Что Тестировать

Вы должны понимать, действительно ли ваши нововведения ведут к улучшению показателей — конверсии и продаж. Возможно, у вас будет несколько гипотез о том, как вы можете позиционировать продукт — тогда вы можете провести А/Б тест и увидеть статистические различия. Но сами гипотезы о развитии продукта не содержатся в этом инструменте — он только помогает увидеть, какие из них реально работают на статистически значимом уровне. Сделайте как минимум два варианта одной страницы, которая значимо влияет на ваш бизнес (находится в «узком месте»). Начните перенаправлять часть пользователей на новую страницу. После этого сравните оригинальную страницу и новую по ключевым показателям результата.

Важно учесть все метрики, на которые может повлиять эксперимент. Иначе есть риск выбрать вариант, который улучшит одну метрику, но при этом ухудшит продукт в целом. Представьте, что вы работаете над интерфейсом для онлайн-магазина. Есть идея — разместить виджет подписки на рассылку в поп-ап, который всплывает сразу, как только пользователь заходит на сайт.

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.

• Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной.
• A/B-тестирование помогает выяснить, какое из принятых решений приносит больше денег.
• Используя его, можно проводить A/B/N-тестирование, которое отличается от стандартных A/B-экспериментов проверкой сразу несколько гипотез вместо двух.
• Тогда он создает лендинг Б с другими кнопками и разделяет трафик между вариантами А и Б.
• Взглянем на интерфейс утилиты, настроим A/B-тестирование и подключим к Google Optimize какой-нибудь сайт.

Так что если вашим продуктом пользуется кто-то с громким именем или вас похвалило крупное издание, то не забудьте рассказать об этом потенциальным клиентам. Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара. Повышается уровень доверия, а вместе с тем и шанс на конверсию.

Многовариантное Тестирование

Ведь при создания страницы Б нужно решить, какого именно результата мы хотим достичь. Это не абстрактные хотелки, а реальные задачи, требующие анализа. A/B-тестирование поможет выяснить этот факт и протестировать разные степени глубины погружения в обсуждаемую тему.

Можно пройти более объемную тему и разобраться сразу в нескольких смежных вопросах. На рынке B2B и B2G-продуктов есть вероятность, что клиенты общаются между собой. Часть аудитории может узнать о том, что «избранным» предлагают особые условия, которые им не доступны.

Другое применение — тестирование различных рекламных объявлений. Вы можете проверить, насколько различается эффективность разных заголовков, дизайнов, картинок, видео. В некоторых рекламных сетях уже по–умолчанию заложена возможность проведения сплит–тестов, потому что все знают, насколько это важно. Вообще, остановить эксперимент можно в тот момент, когда становится понятно, что в результатах тестирования не наблюдается конвергенции. Наличие конвергенции тоже может стать причиной закончить эксперимент.

Например, беспилотное такси, которое тестирует Яндекс в одном из районов Москвы. Если результаты будут положительными, можно масштабировать продукт на всю остальную аудиторию. Если же тест работает правильно, то не пытайтесь анализировать результаты до его окончания или вносить изменения в настройки теста в процессе. В первый день победителем может оказаться один вариант, а на следующий день — другой.

При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Независимо от того, был ли ваш тест успешным или нет, относитесь к каждому эксперименту как к возможности для обучения. Используйте то, чему вы научились, для выработки вашей следующей гипотезы.

Шаг 3 Разделить Входящий Трафик

Сервис «Оптимизация» Google Marketing Platform позволяет одновременно проверить эффективность пяти вариантов страницы. Используя его, можно проводить A/B/N-тестирование, которое отличается от стандартных A/B-экспериментов проверкой сразу несколько гипотез вместо двух. Допустим, специалист предполагает, что изменив цвет конверсионной кнопки с нейтрального голубого на агрессивный красный, он сделает ее более заметной.

Опубликовав результаты, вы можете провести эксперимент на всей аудитории и получить новые результаты. В этом сценарии вы можете углубиться в данные или провести исследование пользователей, чтобы понять, почему новая версия не работает так, как ожидалось. Это, в свою очередь, поможет собрать информацию для следующих тестов. В процессе исследования воронки вы замечаете, что 60% пользователей уходят до завершения регистрации.

В идеале через А/Б тестирование проходит каждый элемент бизнес процессов. Но идеал часто недостижим, поэтому приходится довольствоваться просто тем, что является здесь–и–сейчас наиболее важным для результата — прибыли. Например, хорошая конверсия в e mail или телефоны не предполагает автоматически, что вы получаете больше денег.

Это наиболее популярное приложение для проведения подобных тестов, поэтому разберем процесс именно на его примере. Взглянем на интерфейс утилиты, настроим A/B-тестирование и подключим к Google Optimize какой-нибудь сайт. Начать стоит с выбора элемента, который надо протестировать.

Если метрики ухудшились — значит надо проработать другие решения. В последней части гипотезы могут быть догадки — это нормально. Эксперимент проводится, чтобы их подтвердить или опровергнуть.

Шаг 1 Выдвинуть Гипотезу

Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Самый популярный инструмент для проведения А/Б тестов. Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. Для подключения понадобится аккаунт Google Analytics. Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте.

И с какого–то момента вы все равно начнете упираться в потолок, и наращивать трафик будет значительно сложнее и дороже. Вы можете подумать, что только через А/Б тестирование вы можете получить удовлетворительный результат. Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce.

Как Анализировать Результаты A/b-тестов?

Аналитик настроил систему тестирования, запустил тест, проверил качество данных, оценил статистическую значимость изменений в метриках и сделал отчет. Отчет обсудили на собрании команды, и на базе результатов теста вместе приняли решение, какую кнопку добавить на сайт. А/Б тестирование — методы эффективного тестирования эффективный инструмент для проверки новых идей и гипотез. На основе результатов тестов можно принять взвешенное решение о дальнейших действиях по изменению продукта. Более 50% тестов заканчиваются тем, что специалисты отказываются от внесения предложенных правок.

Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным. Сервис по размещению объявлений в сфере недвижимости тестирует новую модель оплаты. Корпоративные клиенты сервиса — застройщики и риелторские агентства, и часть из них увидели новые тарифы во время A/B-теста. Вскоре недоумевающие пользователи звонят в отдел по работе с корпоративными клиентами, чтобы узнать о новых тарифах и почему они не видят их на сайте. Такая ситуация может снизить доверие клиентов к продукту, а еще исказить результаты самого теста . Полагаться на субъективный вкус не стоит, варианты надо тестировать.

А если перед маркетологом стоит задача увеличить количество подписок, он может попробовать изменить соответствующую конверсионную форму. Сплит-тест поможет специалисту выбрать оптимальный цвет кнопки, лучший вариант текста, количество полей в форме подписки или ее расположение. A/B-тестирование — это инструмент, который помогает командам проверять гипотезы и принимать решения на основе данных, а не интуиции. Суть метода заключается в том, чтобы разделить аудиторию на части и показать ей разные варианты чего-либо, чтобы понять, какая версия лучше.

Что Такое A/b-тестирование И Как Его Проводить

Имеющиеся данные и анализ помогут вам определить области, которые требуют наибольшего внимания. Скорее всего это будут самые «узкие» места ваших бизнес процессов — те, которые наиболее значимо влияют на прибыль. Вариантов того, что вы можете тестировать — бесчисленное множество. Вам нужно понимание того, где тестирование нужно в первую очередь.

А/Б-тестирование — это инструмент, который поможет найти самые эффективные варианты для продвижения вашего сайта. Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения. Калькуляторы есть здесь и здесь, они рассчитывают размер выборки, необходимый для каждой версии.