A B-тестирование: что это такое, пример а-б тестирования

С помощью A/B-тестирования можно строить и проверять гипотезы, чтобы выбрать, какое изменение необходимо внести в работу продукта для повышения эффективности. Вы показываете два варианта одной веб-страницы разным сегментам посетителей и анализируете, какой вариант приводит к наилучшей конверсии. Выигрышный вариант поможет оптимизировать сайт и достичь лучших результатов.

a/b тестирование пример

По срокам тестирование можно проводить здесь от 2-х недель до 3-х месяцев. Полученные сведения будут отображаться в личном кабинете или придут на указанный вами электронный адрес. Проверить гипотезы можно с помощью статистических тестов. Он помогает работать с небольшими объемами данных, допустим, для среднесуточных значений. 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.

Советы для эффективного проведения А/B-теста

A/B-тестирование — повседневная рабочая задача в Booking.com. В компании увеличили скорость тестирований до текущей, избавившись от влияния HiPPO (Highest paid person’s opinion) и отдав приоритет данным. Чтобы добиться ещё больших результатов, всем сотрудникам Booking.com разрешено тестировать собственные идеи, которые могут помочь развитию бизнеса. Давайте разберёмся, что такое A/B-тестирование, какие бизнес-задачи решает, а также рассмотрим примеры тестов для разных отраслей. Адаптированный перевод гайда по A/B-тестам от компании VWO. A/B-тест помогает улучшить показатели компании и повысить доходность бизнеса.

Теперь, после разбора особенностей работы с разными калькуляторами и расчетами при А/Б-тестировании, перечислим несколько общих правил. Каждый приоритет нужно оценить по шкале от 1 до 5, где 1 — очень мало, а 5 — максимум. Общий набранный балл выше 20 указывает, что проверяемая гипотеза имеет хорошие шансы стать статистически значимой после тестирования. Обычно для расчетов достаточно опираться на значение статистической мощности 80-85%. Если эксперимент 1 имеет статистическую мощность 70%, а эксперимент 2 — 95%, то есть высокая вероятность, что 2 более надежен, чем 1. Точно так же эксперимент 1 с более низкой статистической мощностью содержит больше погрешностей.

Характеристики интеграционного тестирования

Если вы проведете эксперимент во время «Черной пятницы», тесты могут показать увеличение конверсии, хотя причиной будет вовсе не внесенное изменение. Затем вы получаете различные коэффициенты конверсии или другого показателя для страниц A и Б. Казалось аб тестирование бы, эти значения дают понять, какая из версий приносит лучшие результаты. Для этого и нужен специальный инструмент, который подсчитывает статистическую значимость. Да, да, да, первое впечатление имеет значение, когда вы только заходите на сайт!

a/b тестирование пример

После того, как вы импортировали своих потенциальных клиентов, вы можете отправить две версии сообщений и посмотреть, какая из них получит больше ответов 👊. При проведении A B Tests самое главное – продолжать тестировать. Важно проводить различные тесты на лучших подходах и с течением времени ⌛. Это необходимо потому, что вы сможете опираться на качественные и значимые данные.

Как бороться с непостоянством веб-данных

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. Эти специалисты взаимодействуют с сайтом большую часть рабочего времени, поэтому их трафик не должен учитываться при тестировании. Оценка каждой метрики по шкале от 1 до 5 поможет понять, имеет ли предположение шансы стать статистически значимым по итогам теста. Общий балл 20 и более говорит в пользу предложенной гипотезы.

Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте. Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой. Если у вас нет времени на А/Б-тесты по всем вариантам в ходе конкретной рекламной кампании, можно облегчить себе жизнь. Подключите сквозную аналитику на основе коннекторов — и вы сразу увидите, какие изменения принесли вам больше всего клиентов, а какие — просто слили бюджет. Особенно правило А/А-теста важно, когда вы начинаете тестирование на новой платформе. Настройте А/А-тест, подождите 3-4 дня и оцените, стоит ли продолжать.

Увеличение коэффициента конверсии

Правильно сформулировать гипотезу помогает список, состоящий из 5 приоритетов. Именно он сможет показать, какие предположения важно тестировать в первую очередь. Выбор показателей, которые будут улучшаться с помощью сплит-тестирования не такой большой, определяется он целями и задачами проекта. В интернет-маркетинге чаще всего оценивают конверсию, экономические метрики и поведенческие факторы.

  • При параллельных тестах выборки не должны пересекаться, иначе одно изменение может изменить восприятие другого.
  • С помощью этой маркетинговой тактики можно легко определить, что работает на вашу аудиторию, а что нет.
  • Например, число посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса.
  • Точнее, если после статистической обработки данных не будет доказано, что лучший вариант не мог быть получен случайно.
  • Преждевременный просмотр результатов может испортить статистическую значимость.

Помогает в этом A/B тестирование, без которого не обходится развитие ни одного серьезного проекта. Например, стриминговый сервис Netflix регулярно тестирует постеры к фильмам и сериалам. Это помогает понять, какой визуальный контент лучше приводит пользователей к целевому действию — например, просмотру новинки или ее добавлению в личный список. Можно переоформить страницу или рассылку, чтобы стать ближе к пользователям. Причина ухода с сайта может крыться в неудобной форме заказа, контенте, который не отвечает запросам целевой аудитории, технических ошибках и другом. Тестирование помогает понять, какой элемент изменить, чтобы показатель отказов был низким, а конверсия — высокой.

Статистическая значимость теста

На самом же деле существует несколько видов исследования, о которых далее в статье мы расскажем чуть подробнее. 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. Многие считают, что А/Б тестирование появилось после популяризации Интернета.

Он помогает тестировать целевые страницы, страницы продуктов веб-сайтов и позволяет просматривать результаты в режиме реального времени. SiteSpect поможет вам разработать и провести A/B-тестирование вашего сайта, не требуя знаний кодирования. Он обещает более быструю работу сайта и более высокие коэффициенты конверсии. Он также защищает ваш сайт от ботов и другого спамного трафика. Это одна из 10 лучших платформ для A/B-тестирования во всем мире. Чтобы вычислить нужное число посетителей для проведения А/Б-теста, советуем пользоваться специальными калькуляторами.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *