Что такое A B-тестирование, как проводить A B тесты

Анализ данных позволит понять, какая комбинация изменений дала наилучшие результаты, основываясь на коэффициенте конверсии или приросте метрик, которые вы определили. 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.

Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать. Начните с элементов, которые, по вашему мнению, с большей вероятностью повлияют на целевой показатель (метрику). Определитесь, с помощью каких элементов вы будете тестировать своего фаворита (текущий вариант или вариант с наибольшим потенциалом).

Шаг 3. Разделить входящий трафик

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. Чтобы исследовать a/b тестирование 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.

• Допустим, как зависит число просмотренных статей блога от цвета фона заголовка H1 на главной.
• Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения.
• Независимо от направленности A/B-тестирование помогает определить, как обеспечить наилучший клиентский опыт .
• Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц.

А непрерывное тестирование возможно потому, что доступные варианты тестирования практически безграничны. Помимо A/B-тестов, существуют также A/B/N-тесты, где « N » означает « неизвестно ». A/B/N-тест — это тип тестирования с более чем двумя вариантами.

Конверсионные элементы

Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать. Соответственно, если изменений не произошло, сработала нулевая гипотеза и вносить изменения бессмысленно. Если показатели выросли, альтернативный вариант победил.

Включите режим A/B-теста, задайте варианты и проверяйте, какое окно, квиз или крючок привлекает больше конверсий. A/B-тестирование позволяет сравнить разные элементы рекламной кампании и оценить, какой из них обеспечивает объявлениям максимальную эффективность. Если эксперимент не дал результатов, менять кампанию нет смысла — используйте настройки базовой РК или тестируйте новую гипотезу. Если эффект положительный, внесите изменения для всей целевой аудитории. При отрицательном результате вернитесь к настройкам базовой кампании и поработайте с другими параметрами.

Как проводить A/B-тесты

Если же взгляд направлен в другую от СТА-кнопки сторону, внимание пользователей может также пройти мимо. Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии. Другие параметры, такие как цвет самой кнопки, ее размер, форма или контрастность также влияют на эффективность. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие. К примеру, изменение одного слова в тексте email-рассылки, вероятно, не окажет большого влияния на конверсию или кликабельность ваших ссылок в письмах . Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, email, рекламное объявление на Facebook и пр.), который уже показал хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых.

За исключением тех случаев, когда необходимо персонализировать опыт для определенного источника. Помните, что 80% мощности является стандартом для инструментов A/B-тестирования. Чтобы достичь такого уровня, вам понадобится либо большой размер выборки, либо грандиозный эффекта, либо более длительный тест. Серьезные изменения наподобие уменьшения отвлекающих факторов или добавления ключевой информации обычно сильно влияют на страницу.

Выбор метрики

A/B-тестирование в первую очередь необходимо для сбора информации. Статистически верные тесты, проведенные согласно инструкции, помогут добиться основных целей роста и оптимизации. Проанализируйте свой тест по ключевым сегментам, чтобы исследовать эту возможность. Используйте итеративное тестирование, если хотите что-то проверить, и сравните несколько итераций.

Внешние переменные легче контролировать в лаборатории. В интернете вы можете уменьшить их влияние, но создать полностью контролируемый тест гораздо сложнее. Чтобы вычислить нужное число посетителей для проведения А/Б-теста, советуем пользоваться специальными калькуляторами. Они посчитают эту цифру в зависимости от желаемой конверсии и уникальных посетителей на страницу. Например, попробуйте простой сервис АБ-тестирования от ABTestGuide.

Алгоритм проведения A/B-тестирования

Задайте долю трафика, которая будет задействована в тесте. По умолчанию используется 100%, а если у вас, скажем, миллион уникальных посетителей в месяц, то будет достаточно и 20–30 тысяч пользователей. Можете взять ее из набора стандартных или создать свою.

Самый дешевый план стоит 29 евро в месяц при годовой подписке (32 евро при ежемесячной оплате). При этом, вам может не хватить дешевого тарифа, так как в него включено всего лишь посетителей. Для владельцев сайтов на WordPress доступно отдельное расширение, которое упрощает проведение тестов. Если в вашей гипотезе было 3 и более вариантов, поэтапно протестируйте каждый. Для снижения влияния внешних факторов, таких как рекламные кампании, день недели, погода или сезонность, замеры в сегментах важно делать параллельно, т.е.