В итоге удается по крупицам выжать из первоначального дизайна максимальный доход (естественно, по ходу дела всячески меняя его и дополняя). По названию можно предположить, что идет тестирование каких-то двух объектов. В нашем случае речь будет идти про веб-сайты, но описываемую методику Интеграционное тестирование можно применить к интерфейсам приложений, почтовым рассылкам, лендингам и т.п. Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров. Convert поддерживает интеграцию с GA. Программа может применяться для проведения сплит-тестов, мультивариантных и мультистраничных исследований. Поддерживает работу с аудиторией до 1,2 млрд посетителей — это приблизительно 1/7 всего населения планеты.
Степень погружения в тему статьи
Дополнительно отслеживайте другие метрики что такое аб тестирование сайта — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным.
Как анализировать результаты A/B-тестов?
В это время конкуренты запускают большую рекламную кампанию в интернете и используют формулировку call-to-action «Рассчитать цену https://deveducation.com/ за 10 минут». Чтобы потенциальный клиент дошел до страницы покупки, сайт должен быстро загружаться. Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента.
- Страницы А и В показываются различным пользователям в равных пропорциях, при этом посетители, как правило, не знают об этом.
- Это важный аспект, который зачастую является решающим в вопросе, откроют ли ваше письмо.
- Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают всю работу за вас и выдадут результаты в упрощенном виде.
- Считается, что продолжительность набора статистики по каждому варианту должна составлять не менее 7-10 дней.
Какие инструменты для A/B-тестирования стоит использовать?
Размер выборки, который вы выберете, позволяет приблизительно определить, сколько времени займет сбор достаточного количества данных. Перемещение ссылки на политику возврата в другое место сделает ее, наоборот, менее заметной. Пользователей, которые заполняют форму на этой странице, должно стать меньше. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться. Определившись с задачей и элементом, над которым будет проводиться эксперимент, переходим к разработке этого элемента.
Как расставлять приоритеты гипотез при A/B-тестировании
Это создает контакт между существующими клиентами, уже оценившими качество оказываемых услуг, и потенциальными клиентами, еще раздумывающими по поводу приобретения товара. Повышается уровень доверия, а вместе с тем и шанс на конверсию. Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты. Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Есть и другие аспекты текста, способные повлиять на количество посещений страницы.
При наличии подобных материалов есть два пути для тестирования. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.
Тогда он создает лендинг Б с другими кнопками и разделяет трафик между вариантами А и Б. Таким образом, удается проверить появившуюся теорию и выяснить, действительно ли кнопки другого цвета могут повысить продажи. Выясняем, как и зачем тестировать разные варианты страниц и почему это критически важно для повышения конверсии и прибыльности сайта. Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче.
Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. 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. Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование.
Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика. Допустим, если мы проверяем гипотезу на сотне человек, то увидим, что коэффициент конверсии составил 10%. Когда мы расширим выборку до тысячи человек, он останется таким же. Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей.
Коэффициент кликабельности (Click through rate, CTR) — это количество кликов уникальных пользователей, разделенное на количество просмотров уникальными пользователями. Вы можете выбрать столько метрик, сколько захотите, и чем больше вы оцениваете, тем выше вероятность того, что вы заметите существенные различия. Аналитика часто дает представление о том, что вы можете попробовать усовершенствовать. Например, мы решили изменить кнопку с призывом к действию (CTA) на странице продукта с «Buy Now» на «Shop Now», чтобы увеличить количество пользователей, которые добавляют товары в корзину. А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории.
Сыграть важную роль в повышении конверсии за счет описания может не только контент, но и его оформление. Возьмем в качестве примера стандартное описание товара на Aliexpress. 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 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. Под конверсионными элементами (CTA) имеются в виду все части сайта, действия над которыми приводят к какого-либо рода выгоде.
Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц. Результаты — это те метрики, которые мы хотели изначально улучшить. Например, количество подписок на рассылку, кликов по баннеру или продаж. Как видите, A/B-тестирование – необходимый элемент для развития веб-сайтов и приложений. 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.
При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем. Каждый пользователь видит только один вариант дизайна (A или B), даже если обновляет интерфейс. Таким образом, каждую из версий будет просматривать одинаковое количество людей, и вы сможете проанализировать, какая версия обеспечивает улучшение метрики, которое вы считаете существенным. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще. Например, не сравнивайте две совершенно разные версии своего веб-сайта, потому что вы не поймете, какие факторы действительно имели значение. Точно так же, если на сайт добавляется новый модуль или меню, он не может быть протестирован с помощью A/B тестирования, поскольку в этом случае у нас нет основ для сопоставления.
Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. После завершения исследования мы можем проанализировать результаты. На этом этапе больше всего сконцентрировано внимание аналитиков. Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы. Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу. Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую.
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. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. Проще говоря, утверждение, которое истинно до того, как мы собираем какие-либо данные, является нулевой гипотезой.
