A B-тестирование: что это, для чего нужны такие тесты и как их проводить
Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Во время проведения A/B-тестирования для каждого проверяемого варианта назначается определенное количество трафика. Например, на версию первой страницы его отводится 50% и на вторую версию также 50%. В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение.
- Это не просто тестирование, а сравнение эффективности двух вариантов страницы.
- Лучше использовать специальные сервисы — они распределяют трафик автоматически.
- Используя его, можно проводить A/B/n-тестирование, то есть проверять сразу несколько гипотез вместо двух.
- Отследить колебания показателей в связи с влиянием внешних факторов можно с помощью сквозной аналитики и корпоративной CRM-системы.
- Визуально он похож на графический редактор, в котором можно изменить любой элемент — цвет, текст, размер, расположение.
На этом этапе определяют показатели, по которым будут сравнивать эффективность вариантов. Гипотеза в A/B-тестировании — предположение о том, какой вариант объекта принесёт лучший результат. Чтобы сформулировать её, сначала нужно проанализировать текущую ситуацию, найти то, что можно изменить, и понять, как это может сказаться на эффективности. Для аналитиков A/B-тестирование — один из множества инструментов оценки эффективности сайтов, приложений, рекламы. Аналитики проводят A/B-тесты, чтобы помочь маркетологам подтвердить или опровергнуть их предположения.
Характеристики интеграционного тестирования
В большинстве сервисов пол умолчанию установлен рекомендуемый срок тестирования – от 10 до 14 дней. Предположения по улучшению существующего сайта или приложения могут касаться различных его элементов, и A/B-тест позволяет проверить абсолютно любые гипотезы. Еще одна важная функция аналитики – расчет статистической значимости, которая показывает, есть ли связь результатов исследования с изменениями продукта. Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. 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.
Вишенкой на торте будет то, что вы сможете повысить эффективность ваших кампаний, используя то, что привлекает больше всего. И мы не учим вас, что повышение эффективности означает экономию времени 🕛, денег 💳 и эффективность. Этот механизм помогает в тестировании на основе искусственного интеллекта, персонализации и автоматизации — все в одном месте. Когда речь идет об экспериментах, персонализации и оптимизации продуктов на основе искусственного интеллекта, AB Tasty входит в десятку лучших компаний в категории A/B-тестирования. Так что при проведении А/Б-теста важно выбирать правильное время и не прекращать исследование раньше срока. В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться.
А/В-тестирование: зачем нужно и как помогает бизнесу
Это даже больше, чем заложенные изначально 95%, поэтому можно достаточно уверенно вносить изменения по варианту Б. Введите эти данные в калькулятор A/B-тестирования, чтобы проверить, достигли результаты достаточной статистической значимости или нет. Приведем пример того, как рассчитать статистическую значимость на калькуляторе.
Главная страница и страница с контактами — самые важные в воронке. Нужно было уменьшить количество посетителей, которые быстро уходили с этих страниц. Для этого команда сделала по два варианта для главной страницы и страницы с контактами. Протестируйте компоненты лид-формы, бесплатную подписку, онлайн-чат, CTA, социальное доказательство на главной странице. Максимальное удобство для пользователей улучшит конверсию. A/B-тестирование помогает интернет-магазинам повысить средний чек, оптимизировать воронку заказа, уменьшить количество брошенных корзин.
A/B тесты – что это такое и как их проводить
Однако на практике к этому приводят только длительные эксперименты. Несмотря на полезность и универсальность А/Б тестов они не всегда актуальны и уместны. Разберем примеры случаев, когда лучше воздержаться от экспериментов. Перед тем, как создавать группу, распределите ключевые слова по категориям товаров или услуг в рамках рекламной кампании. Для каждой подгруппы ключей предстоит сделать какое-то количество объявлений, которые и будут показываться аудитории в ходе тестирования.
Если данные, полученные в результате такого условного сплит-тестирования, похожи — всё в порядке. Если значения отклоняются более чем на 10%, значит, реальное сплит-тестирование проводить рано. Такая отчетность позволит наглядно увидеть все временные изменения, касающиеся вашего бизнеса. Например, вы выясните, что коэффициент конверсии в субботу намного ниже, чем в четверг. Значит, если вы начнете тест в пятницу и закончите в воскресенье, это исказит результаты.
Уменьшают показатель отказов
Системное тестирование может проверять выполнение стандартов или законодательных / нормативных требований. Внимание уделяется задачам, на решение которых направлена система. Также во внимание берется нефункциональное поведение системы (скорость работы, нагрузка, и т.п.) при выполнении бизнес-задач. Системные интеграционные тесты выполняются дольше (несколько десятков в минуту), чем модульные интеграционные тесты (несколько сотен-тысяч в минуту) и являются более творческими. Интеграционное тестирование фокусируется на взаимодействии между компонентами / модулями / под-системами / системами.
Но это может случиться до того, как будет достигнут необходимый размер выборки. Но если вы хотите действительно повысить значение статистической значимости А/Б-тестов, стоит внести некоторые изменения в сам процесс их проведения. Даже А/Б-тест с высокой статистической значимостью, которую показал калькулятор, может в итоге давать ложноположительные аб тестирование результаты. Оптимизация одного показателя — конверсии — может отрицательно повлиять на другой, например, на возвращение клиентов. Поэтому следите за всеми значимыми для вас KPI и старайтесь избегать ошибок, связанных со значимостью. И даже если вы хорошо известны🌱 получение качественного трафика на сайт может быть чрезвычайно сложным.
На какие метрики следует обратить внимание при проведении A/B-тестирования?
По горизонтальной оси идет значение ключевой метрики, взятой для теста. Плотность может принимать значения от 0, если значение ни разу не встретилось, до 1, если при всех измерениях было только это значение. На эти три категории метрик опираются чаще всего, когда хотят провести A/B-тест.
Ошибки при оценке статистической значимости
При планировании теста важно определить цели, чтобы вы могли оценить результаты, определить победителя и обновить маркетинговую кампанию и/или веб-сайт, чтобы отразить результат. Во многих случаях при сегментации аудитории выделяется контрольная группа, которая получает победившую версию сообщения. A/B-тестирование веб-сайта — это отличный способ количественно определить тактику, которая лучше всего работает для посетителей вашего сайта. Вы можете просто подтвердить свою догадку, или же ваша догадка может оказаться ошибочной. Однако в этом есть и положительная сторона, потому что вы не будете придерживаться того, что не работает. Вы привлечете больше посетителей, которые проведут больше времени на вашем сайте и перейдут по большему количеству ссылок.