A B-тестирование: как провести его правильно

A/B-тестирование — это универсальный a/b тестирование способ исследования и поиска лучших вариантов дизайна сайта, интерфейсов и рекламных объявлений. Оно помогает понять, как можно улучшить продукт, какие доработки стоит вносить, а какие нет. Поэтому рекомендуем регулярно проводить его на своем проекте, чтобы всегда быть на шаг впереди конкурентов.

• Можно предварительно запустить А/А-тест для оценки этих параметров — тест, в котором тестовая и контрольная группы имеют одинаковую функциональность.
• Помимо Varioqub и Google Analytics, существуют и другие сервисы для проведения A/B-тестов.
• Возьмите общий размер выборки, необходимый вам для тестирования каждой версии, и разделите его на ваш ежедневный трафик, так вы получите количество дней, необходимое для проведения теста.
• Мало того, надо ещё убедиться, что не будет перетока предыдущего контроля в тестовую группу, а из тестовой — в контроль на каждом следующем тесте.
• Чтобы попробовать себя в работе с данными, приходи на наш бесплатный онлайн-марафон.

Как работает A/B-тестирование: рассматриваем на примере

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. Организовать процесс кросс-ревью поможет шаблон для подготовки https://deveducation.com/ эксперимента, который опубликован в нашем телеграм-канале.

Формирование гипотез для A/B-теста

Базируясь на знаниях, полученных из этой статьи, вы сможете лучше анализировать данные, расширять свои навыки данных и поднимать качество работы команды на новый уровень. Рассчитать, насколько оправдано проводить A/B-тест для продукта, помогут специальные калькуляторы. Определить размер API выборки можно калькулятором Эвана Миллера, а длительность теста — калькулятором VWO. Допустим, у вас уже есть два страницы, и вы хотите узнать, какая из них работает лучше. К примеру, вы запускаете рассылку и у вас есть две разные версии потенциального лендинга. Проведите сплит тестирование — и поймете, какой лендинг показывает лучшие результаты в рамках этой кампании.

Эксперименты в Яндекс Аудиториях

Вот почему A/B тестирование также часто называется сплит-тестированием. Хорошая новость в том, что с помощью A/B тестирования вы можете сравнивать различные версии веб-страницы перед вашей целевой аудиторией. Вы можете использовать эту информацию, чтобы лучше понять, что нравится вашим пользователям, и внести изменения, которые поразят ваших посетителей.

Далее нужно ввести URL адреса страниц, которые будете проверять, код эксперимента и запустить A/B-тест. По предложенному алгоритму можно протестировать и другие параметры объявления, например, полностью рекламный креатив или настройки аудитории. Это поможет понять, какие объявления лучше решают задачи бизнеса. Чаще всего такие гипотезы рождаются из данных, общения с пользователями, результатов опросов и анализа конкурентов.

Большинство решений для A/B тестирования позволяют динамически менять контент, лейаут и дизайн страницы. Благодаря A/B-тестам вы можете постепенно делать свой продукт удобнее и эффективнее, не прибегая к масштабным изменениям. A/B-тесты помогают командам определить, как улучшить UX, чтобы он способствовал успешному достижению бизнес-целей. Кроме того, они позволяют принимать более обоснованные дизайн-решения, которые повышают окупаемость инвестиций (ROI) и упрощают коммуникацию с заинтересованными сторонами. Функция проведения A/B-тестов входит в бесплатную версию Google Analytics и доступна всем пользователям сервиса.

А/В-тестирование – один из мощнейших инструментов сбора оптимизации ваших маркетинговых активностей и повышения их эффективности. Я регулярно его применяю на собственных сайтах и на сайтах своих клиентов. Фокусируясь на одном аспекте в рамках одного теста, вы получите более точные данные.

Выбирать самые эффективные варианты дизайна, контента, рекламы, форм и CTA. Но как понять, что понравится пользователям, повысит продажи и принесет прибыль? Наша статья будет полезна начинающим аналитикам, UI/UX-дизайнерам, маркетологам, Project-менеджерам и другим специалистам. A/B-тест подтвердил вашу гипотезу о лучшей производительности версии B по сравнению с версией A.

Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным. При изменении нескольких показателей будет сложно определить, что именно повлияло на результаты. Варианты пользователям нужно показывать случайным образом. Иначе может получиться так, что отдельный сегмент аудитории будет видеть только один вариант — и результат будет недостоверным.

Но перед этим необходимо настроить A/B-тесты в Яндекс Аудиториях. С помощью этого инструмента собирают пользователей для показа рекламы. Для этого на странице «Эксперименты» нажмите ссылку «Посмотреть результат». Значимые различия вариантов будут выделены цветом — зелёным или красным. Запускать тестирование можно в Яндекс Метрике — бесплатной системе веб-аналитики. Она подойдёт для сравнения нескольких вариантов посадочных страниц, а также отдельных её элементов.

В качестве целей могут выступать увеличение объема продаж, повышение узнаваемости бренда, улучшение конверсии сайта. Пример, как в А/В-тесте по дням может меняться Completion Rate. В первые два дня после запуска побеждал вариант игры без изменений (группа А), но это оказалось просто случайностью.

Вы можете, например, использовать предыдущий тест или сконцентрироваться на другой области, требующей оптимизации. В этом сценарии вы можете углубиться в данные или провести исследование пользователей, чтобы понять, почему новая версия не работает так, как ожидалось. Это, в свою очередь, поможет собрать информацию для следующих тестов.

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. 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. Если есть достаточно времени, то вместо теста можно запустить продукт на один город, район или другую выделенную часть пользователей.

Важно, чтобы сравнения были максимально простыми и понятными. Если одновременно изменить цвет, текст, формат и размер CTA-кнопки на сайте, будет сложно понять, что именно сделало ее более выигрышной. Правильнее будет сначала поменять, например, только цвет, а если эффекта не будет, пробовать другие варианты и гипотезы. Подсчитать и проанализировать можно не только A/B, но также подвергнуть анализу ряд тестов с общей нулевой гипотезой.

Мы рассмотрели мета-анализ и базовые методы проверки общей H0. С их помощью мы можем объединять результаты различных исследований для получения более весомых выводов о нашем воздействии. Мета-анализ повышает не только уровень доказательности, но и мощность наших тестов. При проверке множества метрик после применения поправок мы можем обнаружить, что некоторые положительно прокрашены.

Например, если на вашей странице размещена фотография человека, указывающего на заголовок или СТА, это естественным образом привлечет внимание пользователей к этому элементу. Если же взгляд направлен в другую от СТА-кнопки сторону, внимание пользователей может также пройти мимо. Только не нужно вносить изменения одновременно в несколько параметров, запуская А/В-тестирование. Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение. Многие думают, что одного А/В-тестирования вполне достаточно.

Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить». Конверсия старой версии страницы — 5%, а новой — 7,5%. Эти лучшие практики A/B тестирования помогут вам настроить более точные эксперименты для любой страницы вашего сайта. Однако целевая страница обычно является идеальной средой для A/B теста, поскольку она самодостаточна. «Новичок часто должен начинать с одного из четырех основных». Если вы получаете достаточно трафика и равномерно распределяете его между двумя версиями (вариант A и вариант B), один из них должен показать лучшие результаты и конверсии, чем другой.