A/B-тестирование (англ. A/B testing, Cut Up testing) — метод маркетингового исследования, позволяющий на основе статистики оценить влияние изменения на метрики продукта. A/B-тест состоит из рандомизированного контролируемого эксперимента. В ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», а целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов123. В результате эксперимента выбирают тот вариант, который значимо улучшает один или несколько целевых показателей.
Рандомизация Задания, Сбор Данных И Обеспечение Достоверности
Поэтому мы смотрим на изменения в целом, но не пытаемся найти «хоть что-то», когда статистической значимости при оценке целевой метрики нет. С другой — все предложения по улучшению игры важно приоритизировать по уровню эффекта, оказываемого на целевую метрику. Поэтому сначала составляем план запуска сплит-тестирования от наиболее приоритетной гипотезы до наименее. Но в конечном итоге, стремитесь получить высокую статистическую значимость результатов, будь то путем более долгой длительности теста или большим количеством трафика/показов вариаций. ab тестирование это Тогда тестирование действительно будет эффективным и может привести к повышению уровня конверсии и увеличению вашей прибыли.
Зачем Проводить A/b Тестирование?
Выбирать инструмент А/В-тестирования необходимо, исходя из того, что именно вы тестируете. Если это email-рассылка, используйте встроенные инструменты тестирования, https://deveducation.com/ которые предоставляют большинство email-провайдеров. Начните с элементов, которые, по вашему мнению, с большей вероятностью повлияют на целевой показатель (метрику). Определитесь, с помощью каких элементов вы будете тестировать своего фаворита (текущий вариант или вариант с наибольшим потенциалом). Помните, это уже существующий контент, который вы будете немного видоизменять, чтобы увидеть, улучшаются ли ваши показатели.
- Проще говоря, утверждение, которое истинно до того, как мы собираем какие-либо данные, является нулевой гипотезой.
- В любом случае, это должна быть страница, которая имеет высокое влияние на ключевой показатель.
- Для максимальной эффективности вам нужны точные данные, которые отображают, как ваша аудитория реагирует на конкретные элементы вашего сайта.
Однако их использование предполагает ввод специфичной начальной информации. Чтобы выбрать соответствующий вариант онлайн-калькулятора, вспомните про типы данных и разберитесь со следующими терминами. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов. Если вы увидели конвергенцию в процессе тестирования, можно сделать вывод, что новая вариация не оказала существенного влияния на показатель, который вы отслеживаете.
Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, e-mail, рекламное объявление на Fb и пр.), который уже показал хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых. В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных.
Например, если ваш A/B-тест проводился на небольшой или нерепрезентативной выборке ваших пользователей, ваши результаты могут быть неприменимы ко всей вашей пользовательской базе. Или, если ваш A/B-тест проводился во время курортного сезона, ваши результаты могут не отражать нормальное поведение ваших пользователей. В процессе A/B тестирования создаются две версии — версия A (оригинальная) и версия B (модифицированная). Эти версии показываются разным группам пользователей, и на основе их поведения (например, кликов, регистраций или покупок) определяется, какая версия приносит лучший результат. Метод часто используется в веб-дизайне, типичные применения — исследование влияния цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на конверсию сайта5.
A/B-тестирование также может помочь вам проверить ваши предположения и гипотезы о вашем продукте или функции, проверив их на реальных данных и доказательствах. A/B-тестирование — это мощный метод сравнения двух или более версий чего-либо и измерения их производительности. Он может помочь вам оптимизировать ваш веб-сайт, маркетинговые кампании, продукты и многое другое, тестируя различные элементы и выясняя, что лучше всего подходит для вашей аудитории. В этом разделе мы рассмотрим, как использовать A/B-тестирование в различных контекстах, и приведем несколько примеров успешных A/B-тестов. Метрика — это числовая мера, отражающая производительность или поведение вашего продукта, функции или дизайна. Например, рейтинг кликов, коэффициент конверсии, доход, удержание и т.
Это гарантирует, что группы сопоставимы и что любые различия в результатах обусловлены версией, а не другими Программное обеспечение факторами. В противном случае мы могут получить предвзятые результаты, в которых один заголовок предпочтительнее другого по причинам, не связанным с самим заголовком. Рандомизация назначения может быть выполнена с использованием различных методов, таких как хеширование, файлы cookie или генераторы случайных чисел. Однако важно учитывать потенциальные проблемы и ограничения каждого метода, такие как конфиденциальность пользователей, отслеживание между устройствами или масштабируемость. Последний шаг — оценить внешнюю валидность результатов вашего A/B-тестирования, то есть степень, в которой ваши результаты могут быть обобщены на другие ситуации, группы населения или контексты. На внешнюю валидность могут влиять многие факторы, такие как систематическая ошибка отбора, систематическая ошибка истощения, эффект новизны, сезонность и эффекты взаимодействия.
При том же объеме трафика в 1000 пользователей тест, грубо говоря, можно закончить менее чем за день. Этот вывод в корне неправильный, так как не учитывает недельную сезонность. Поведение пользователей отличается в разные дни недели, например, может изменяться по праздникам. И в одних проектах это влияние очень сильное, в других едва заметное. Не во всех проектах и не для всех тестов это необходимое условие, но на проектах, с которыми мне доводилось работать, недельная сезонность в КPI наблюдалась всегда.
То есть коэффициент конверсии составляет 85%, мы хотим увеличить этот показатель минимум на 11%. При уровне доверия 95% получаем a hundred thirty пользователей на группу. Однако, А/В-тестирование должно быть достаточно продолжительным, чтобы исключить вариант конвергенции результатов. Это происходит, когда вначале появляется существенная разница между двумя вариациями, но со временем уменьшается. Такое случается из-за изменений в предпочтениях людей в течении дня или недели. A/B-тестирование позволяет узнать, какие слова, фразы, изображения, видео, отзывы и прочие элементы работают лучше всего.
Например, если мы хотим проверить влияние новой функции на взаимодействие с пользователем, мы можем собрать данные о таких показателях, как рейтинг кликов, затраченное время или удержание. Если мы хотим проверить удовлетворенность пользователей новым дизайном, мы можем собрать данные об отзывах, оценках или комментариях. Для сбора данных необходимо определить переменную результата, выбрать соответствующий метод измерения, а также установить размер выборки и продолжительность теста. Также важно отслеживать качество и целостность данных и решать любые проблемы, такие как пропущенные значения, выбросы или ошибки.
A/B-тестирование может помочь вам улучшить взаимодействие с пользователем и коэффициент конверсии вашего веб-сайта путем тестирования различных аспектов его дизайна, таких как макет, цвет, шрифт, изображения, текст, кнопки и т. Например, вы можете проверить, приводит ли красная или зеленая кнопка к большему количеству кликов, короткий или длинный заголовок привлекает больше внимания, повышает ли доверие видео или текстовый отзыв. A/B-тестирование также может помочь вам оптимизировать ваш веб-сайт для различных устройств, браузеров и размеров экрана, проверяя, как ваш дизайн адаптируется к различным средам. Этот метод предполагает последовательное проведение нескольких A/B-тестов, где победитель предыдущего теста становится базовым для следующего теста. Например, вы можете проверить эффект от добавления видео, отзыва и кнопки призыва к действию на вашу целевую страницу. Преимущество этого метода в том, что он позволяет тестировать множество изменений и измерять их совокупный эффект.
