A B-тестирование: что это такое и как проводить сплит-тест

Есть идея — разместить виджет подписки на рассылку в поп-ап, который всплывает сразу, как только пользователь заходит на сайт. В текст виджета планируется добавить информацию о скидке 10% за подписку. ab тестирование Сейчас эта информация и виджет для подписки размещены внизу страницы. Этот инструмент поддерживает мультивариантное тестирование и раздельное тестирование URL-адресов. Можно создавать визуал версий без изменения кода через встроенный редактор.

Статистическая значимость теста

Например, количество подписок на рассылку, кликов по баннеру или продаж. Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию. После завершения исследования мы можем проанализировать результаты. На этом этапе больше всего сконцентрировано внимание аналитиков.

Создать эксперимент в Яндекс Метрике

Рассмотрим небольшую пошаговую инструкцию к тому, как проводить сплит-тесты. Поскольку инструмент бесплатный, за раз вы можете запустить не больше 5 тестов и сделать до 10 подмен. Если нужно работать неограниченно, воспользуйтесь платным Google Optimize 360.

«простых» шагов A/B-тестирования

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. Продакт-менеджер провел опрос пользователей онлайн-лектория.

Выберите элементы, которые будут тестироваться

• Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения.
• При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще.
• Тогда для тестирования собирают команду, состоящую как минимум из аналитика и разработчика.
• В такой ситуации вы рискуете не получить результаты в нужный срок.
• Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей.
• Поэтому длительность теста мы округляем до недель, чтобы учесть сезонность.

Суть метода заключается в том, чтобы разделить аудиторию на части и показать ей разные варианты чего-либо, чтобы понять, какая версия лучше. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать.

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. Ничто не мешает вам протестировать затем и остальные. Фокусируясь на одном аспекте в рамках одного теста, вы получите более точные данные. Преподнесенное правильно, социальное доказательства на ваших посадочных страницах (как и на страницах товаров и прочих маркетинговых активов) могут значительно повысить конверсию.

Контрольная выборка покажет, равномерно ли распределились участники A/B-теста по группам, и не повлияла ли рекламная кампания на его итоги. Продуктовые команды стремятся создать такой продукт, который точно понравится и будет удобен пользователю. Например, где разместить кнопку, какого вида сделать интерфейс и какие фразы повлияют на решение о покупке. Так что при проведении А/Б-теста важно выбирать правильное время и не прекращать исследование раньше срока.

Одновременно важно сравнивать только одну переменную — допустим, форму кнопки. Тогда получится корректно интерпретировать итоги и выявить зависимости. Тесты укажут на тот текст, изображение или дизайн, что больше мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку. О том, от чего зависит количество целевых действий, читайте в статье «Что такое конверсия и как её рассчитать». Тесты показывают, с каким вариантом интерфейса людям удобнее всего взаимодействовать. Опираясь на их результаты, можно улучшить навигацию сайта или приложения и сделать процесс покупки интуитивно понятным.

Делитесь с коллегами итогами A/B-теста — это поможет им в понимании поведения пользователей, даже если, на первый взгляд, гипотеза не имеет отношения к их задачам. Рассказать о результатах можно в виде презентации для команды. Представьте, что вы работаете над интерфейсом для онлайн-магазина.

Это поможет сэкономить время и ресурсы команды и избежать повторных A/B-тестов. Можно запустить собственный проект — личный блог или трекер привычек — и провести A/B-тест какой-нибудь фичи. Это хороший способ потренироваться настраивать тестирование. При A/B-тесте часть аудитории может увидеть «сырой» вариант решения и отказаться от сотрудничества. Такое может случится, если показать пользователям неудобный интерфейс или непонятные тарифы. Потренируемся определять, в каких случаях можно проводить параллельные A/B-тесты, а в каких — нет.

А/А-тест помогает убедиться, что в обеих группах целевые метрики не имеют статистически значимого различия. Если же различия есть, А/В-тест с такими настройками — объемом выборки и уровнем доверия — запускать нельзя. Мы стараемся не проводить несколько А/В-тестов параллельно, чтобы точно понимать, какая из новых функциональностей повлияла на целевую метрику.

Введите название эксперимента и задайте его условия. Читайте в Справке, какие значения можно указать в каждом окне. Тестирование выявит, какие элементы на сайте или в РК привлекают пользователей, а какие — отталкивают. В дальнейшем вы сможете создавать проекты с учётом предпочтений потенциальных клиентов. Процент вероятности, с которой результаты верны, если тест не показал разницу.

Поэтому рекомендуем регулярно проводить его на своем проекте, чтобы всегда быть на шаг впереди конкурентов. Есть лендинг по продаже сумок, где кнопка «Купить» выделена синим цветом. По мнению владельца проекта, изменение синего цвета на красный увеличит продажи. Однако пока это гипотеза, которая нуждается в проверке и подтверждении.

Отличия при настройке разных экспериментов будут находиться в разделе «Таргетинг и варианты». Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку. Наоборот, разработчики относятся к экспериментам нейтрально. В этом сервисе есть удобная вкладка — «Эксперименты». Зайдите в «Эксперименты», введите урл страниц, участвующих в тестах, и получите код для вставки.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .