Она поможет сделать первые выводы о вносимых изменениях и их эффективности. Никаких абстрактных «увеличить продажи» или «остановить падение количества регистраций». Смотрите на показатели страницы и думаете, в какую сторону их нужно менять. То есть надо решить, какое изменение будет тестироваться и по какой причине. А для этого сначала надо собрать статистику о текущем состоянии страницы, от чего отталкиваться и к чему стремиться. Ведь при создания страницы Б нужно решить, какого именно результата мы хотим достичь.
Еще один принципиальный момент — бизнес должен быть согласен с прокси-метрикой в качестве целевой. В начале статьи я дам основной роадмэп эксперимента. Внутри каждого этапа мы будем разбирать более подробно понятия, относящиеся к этому этапу. LTV (lifetime value) — пожизненная ценность клиента. Метрика показывает, сколько денег клиент принёс компании за всё время взаимодействия с ней.
В результате выбранных изменений, метрика выросла, гипотеза подтвердилась. Но бывает и обратная ситуация, когда изменение не повлияло на ключевую метрику. Делаем выводы, что гипотеза не подтвердилась и собираем все результаты для дальнейшего анализа тестирования. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент».
К проведению A/B-тестов нужно относиться как к настоящей науке — хороший учёный никогда не начинает эксперимент без проработанной гипотезы. Если нет данных о показателях, которые отражают ситуацию на сегодняшний день, не стоит проводить А/В-тестирование. А/В-тест поможет найти удобную форму регистрации для клиента, чтобы быстро авторизоваться и сделать заказ или оформить подписку. Можно тестировать разные формы и замерять, какая собрала больше симпатий. CTR — более чувствительная метрика, так как для изменения значения требуются только клики. Клик не всегда является показателем выигрыша одного из тестируемых вариантов, потому что пользователь может кликать рандомно.
А/б Тестирование Сайта Или Лендинга — Практическое Руководство
Результаты тестирования могут оказаться неожиданными. В конечном итоге, A/B тестирование является экспериментом, а эксперименты могут давать незапланированные результаты. Поэтому, важно проводить тестирование с учетом того, что критерии успешности могут отличаться в зависимости от конкретной ситуации и целевой аудитории. При оптимизации посадочных страниц или объявлений вы можете обнаружить, что есть несколько переменных, которые вы хотите протестировать. Но чтобы оценить, насколько эффективны те или иные изменения, нужно работать с одной «переменную» и измерить ее эффективность. При тестировании сразу двух элементов, например заголовка и изображения, вы не сможете достоверно определить, какой из них привел к изменению эффективности.
Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными. Разберем работу с фреймворком на примере теста триггерных писем «Брошенная корзина». Создаем таблицу, куда будем вносить цель теста, элементы, гипотезы, механику и условия для получения достоверных результатов.
Как Провести A/b-тестирование?
Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. Если Varioqub не обнаружит лучший вариант, он ничего не выделит. Так может произойти, если результаты тестов слишком похожи и нельзя достоверно определить, какой вариант сработал лучше. Точнее, если после статистической обработки данных не будет доказано, что лучший вариант не мог быть получен случайно.
Чтобы получить существенный размер выборки, необходимо дать поработать тесту достаточно времени. В противном случае будет трудно определить, была ли статистически значимая разница между этими двумя вариантами. По умолчанию в калькуляторе стоит показатель 95%.
Без постоянных экспериментов и проверок ваш сайт перестанет расти, а в стагнации невозможно наращивать и прибыль. Так что не забывайте регулярно проверять предположительно эффективные гипотезы и модифицировать ресурс, используя A/B-тестирование. Это тоже своего рода тестирование, но более масштабное и продвинутое. Вы можете создать несколько вариантов страницы (больше двух). Искусственный интеллект автоматически подберет аудиторию под каждый тип страницы, причем он будет делать это на постоянной основе.
Зачастую оно исковеркано и идет полотном текста. А на условной Ламоде описание товаров оформлено в виде списка с использованием двух разных стилей (для характеристики и ее описания). При наличии отдельного сегмента целевой https://deveducation.com/ аудитории, с которым вы взаимодействуете через почтовую рассылку, стоит особое внимание уделить темам (subject) письма. Это важный аспект, который зачастую является решающим в вопросе, откроют ли ваше письмо.
Получить качественную обратную связь от реальных пользователей — почему бы и нет? Сделайте опрос, какой вариант из предложенных методы эффективного тестирования нравится вашим пользователям больше. Вы можете спросить мнение в соцсетях или загрузить специальную форму на сайт.
Поэтому у маркетологов есть правило — в одном A/B тесте можно проверять только одну гипотезу. Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Чтобы проверить это предположение, маркетолог использует специальный сервис — например, AB Tasty. Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить».
СTR считают, когда тестируют рекламное объявление или дизайн баннера. Повторите тестирование, чтобы определить, действительно ли изменения привели к лучшим результатам. Этот подход поможет настроить тест должным образом и получить репрезентативные результаты.
Тестирование помогает узнать, какой вариант продукта (например, заголовок, текст или макет) работает лучше и привлекает больше клиентов. В этом случае оставьте исходный вариант или выполните еще одну попытку. Если результаты окажутся статистически значимыми, то у вас будет победитель.
Определить выборку помогают специальные калькуляторы, например калькулятор достоверности Mindbox. Это не просто тестирование, а сравнение эффективности двух вариантов страницы. Но не принципиально разных вариантов, а одной и той же страницы с небольшими изменениями, которые, по мнению вебмастера или дизайнера, могут увеличить доходность ресурса. Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта.
Это нужно учесть до старта теста и не забыть поставить нужные метки. Как вариант, можно проранжировать их по степени важности. Для этого все гипотезы выносим на отдельный лист и проставляем оценки от 1 до three, в зависимости от сложности реализации и ценности, которую, как нам кажется, они принесут. Изучите рассылки других брендов, возможно, они используют интересные приемы, которые вы захотите проверить, чтобы после использовать в своих рассылках. Например, вы заметили, что в темах писем делается акцент на пользе для подписчиков с помощью слов «ваш», «для вас».
- Смотрите на показатели страницы и думаете, в какую сторону их нужно менять.
- Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта.
- При тестировании сразу двух элементов, например заголовка и изображения, вы не сможете достоверно определить, какой из них привел к изменению эффективности.
- Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce.
- Как вариант, можно проранжировать их по степени важности.
С помощью калькулятора вычисляем количество писем, которые нам нужно отправить, и фиксируем их в последней колонке. Независимо от того, соответствовал эксперимент ожиданиям или нет, вы получите бесценные знания о поведении своих клиентов. Эти данные можно будет использовать, чтобы увеличить ценность компании в долгосрочной перспективе.
Поэтому, как один из вариантов, можно рассмотреть прокси-метрику «конверсия», для получения результатов по которой необходимо только две недели. Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование.
На этом этапе определяют, какой вариант дал лучший результат. Если новый вариант показал, например, конверсию на 3% больше, его внедряют и показывают всей аудитории. Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её.
Кроме того, если вы отвергли гипотезу Н0 в пользу альтернативной, это значит, что полученный в эксперименте эффект может оказаться и больше, чем мы закладывали как MDE. Сегодня я представляю вашему вниманию пазл, который сложился в моей голове по итогу плотной работы в этой теме. Я не претендую на истину в последней инстанции — шаги могут и должны(!) быть адаптированы конкретно под вашу задачу.
В нашем примере компания по покупке подержанных авто получила конверсию в заявку с квиза выше, чем с сайта в 3 раза. В нашем примере компании нужно больше новых заявок от людей, который продают свои машины. Есть сайт, но заявок с него приходит недостаточно. Если гипотеза сырая, лучше вернуться к поиску проблемы.
