Это важный аспект, который зачастую является решающим в вопросе, откроют ли ваше письмо. Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты. Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Если еще задаетесь вопросом, нужно ли вам A/B-тестирование, то спросите себя, должен ли ваш сайт приносить больше прибыли.
Если ее нет, проверьте данные, полученные в первый день эксперимента. В процессе исследования воронки вы замечаете, что 60% пользователей уходят до завершения регистрации. Это означает, что можно повысить количество регистраций, изменив страницу регистрации, что, в свою очередь, должно помочь увеличить количество активных пользователей.
Калькулятор A/B-тестов: для чего он нужен и как им пользоваться
Контрольный и тестовый варианты отличаются несколькими параметрами в различных комбинациях. Например, можно одновременно изучить цвет кнопок, баннер, блок с отзывами и другие элементы. Такое тестирование сложнее, но зато позволяет оценить воздействие как каждого элемента по отдельности, так и разные их сочетания. 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. Проверяем репрезентативность выборки в целом и однородность выборок в группах.
Расчет ключевых метрик не представляет особой сложности, а вот оценка значимости полученных результатов — отдельная проблема. Выборка не будет идеально репрезентативной, но мы всегда обращаем внимание на структуру пользователей в разрезе их характеристик — новый/старый пользователь, уровень в игре, страна. Всё привязано к цели А/В-теста и оговаривается заранее. Важно, чтобы структура пользователей в каждой группе была условно одинаковая. Согласно цели из первого шага, для предстоящего А/В-теста будем оценивать Completion Rate 3-го уровня — качественную метрику. До запуска А/В-теста определяем отслеживаемый параметр — выбираем метрику, изменения которой покажут, является ли новая функциональность игры более успешной, чем изначальная.
Как провести A/B-тестирование: 6 простых шагов
Они дают пользователям возможность подольше протестировать продукт. Это заметно повышает конверсию, особенно если речь идет о ПО. Это изменение на странице похоже на предыдущее, но вместо реальных покупателей используются медиаканалы и медийные личности. Выше мы обсуждали людей, которые не верят бизнесу, а верят только людям. Есть еще категория людей, которая доверяет только известным личностям или брендам. В классическом эксперименте на уровне одной страницы, нам даже не нужно делать два URL для тестирования.
- Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез.
- Подключите сквозную аналитику на основе коннекторов — и вы сразу увидите, какие изменения принесли вам больше всего клиентов, а какие — просто слили бюджет.
- Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой.
- Если говорить проще, то в этом инструменте нуждаются все, кто хочет улучшать свой продукт, делать его удобнее и приятнее для целевой аудитории.
- В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование.
- Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения.
A/B/n-тестирование позволяет выбрать наиболее успешное решение из нескольких предложенных вариантов. Возможно, поздние изменения привели к ухудшению конверсии, так что стоит обдумать их заново. Вероятно, еще и условия изменились — нужно снова возвращаться к тому, как рассчитать размер выборки для А/Б-теста, а также статистическую значимость. Потому что на сайте у вас стало больше посетителей из разных источников или вы вовсе сменили направление деятельности. Размер выборки — суммарное количество людей, посетивших два варианта веб-страницы.
Что такое A/B-тестирование в digital-маркетинге и как оно работает
Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Маркетолог предполагает, что, если изменить цвет кнопки «Купить» с зелёного на синий, конверсия вырастет до 7%. Например, в Яндексе работает автоматическая система, которая перед проведением А/Б-тестирования разбирает пользователей на группы и определяет объем выборки. Выборка — количество людей в каждой группе, необходимое для получение данных в нужном объеме для принятия объективного решения. Но это лишь субъективное представление, задача — проверить в действительности, поможет ли замена прямоугольных кнопок на круглые повысить конверсию.
К примеру, можно протестировать эффективность социального доказательства в виде рейтинга с текстовыми отзывами против видео-отзывов. Заголовок – первое, что видят люди, попадая на вашу главную страницу или лендинг. Если он сразу же не привлечет внимания посетителей, они не станут тратить время, читая, что написано ниже. В то время как заглавное фото на лендинге и то, что на нем изображено может оказать значительный эффект на уровень конверсии.
Как улучшить результаты A/B-тестирования
Разберем примеры случаев, когда лучше воздержаться от экспериментов. Это один из наиболее популярных сервисов, поэтому в данной статье мы разберем, как с его помощью провести A/B-тестирование. В поиске a/b тестирование наиболее перспективных ступеней воронки продаж продукта имеет смысл использовать методы юнит-экономики. С ее помощью можно определить доходность бизнес-модели по выручке от одного клиента или товара.
Это даже больше, чем заложенные изначально 95%, поэтому можно достаточно уверенно вносить изменения по варианту Б. Итак, сплит-тестирование завершено в установленный срок, необходимая статистика набрана. Теперь необходимо отделить показания с высокой статистической значимостью от изменений метрик случайного характера. Это значит, предстоит перейти в отчеты и оценивать значимость результатов.
Что можно исследовать сплит-методом
Такой калькулятор подходит для анализа результатов любых тестов, связанных с конверсией. На этом этапе анализируют поведение пользователей и на основе полученных данных принимают решение. Например, раньше конверсия была 3-5%, а после замены кнопок увеличилась до 8-10%. Тогда весь трафик с контекстной рекламы переводят на новую версию и радуются увеличению прибыли.
Как оценить эффективность платформы для A/B тестирования
Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений. На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов. На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось гораздо меньше, чем среднего.