— Нулевая гипотеза предполагает, что результаты, А и В на самом деле не отличаются и что наблюдаемые различия случайны. Определите основные бизнес-задачи вашей компании и убедитесь, что цели A/B-тестирования с ними совпадают. Согласно указу, компании в течение полугода должны будут продавать валютную выручку на российском рынке «в объемах и сроках, которые будут установлены правительством». Они также должны будут отправлять в Банк России и Росфинмониторинг план-график по покупке и продаже иностранной валюты на внутреннем рынке. Указ касается 43 групп компаний, относящихся к отраслям топливно-энергетического комплекса, черной и цветной металлургии, химической и лесной промышленности, зернового хозяйства. На сайте бенчмарка AnTuTu (программа для тестирования производительности устройств) опубликованы свежие глобальные рейтинги самых мощных гаджетов с Аndroid и iOS.
Во-первых, тесты основывались на устаревших данных и отрабатывали совсем недолго. По этой причине отдача от внесения изменений была мизерной. Наибольший рост конверсии — результат внесения существенных изменений. Если вы действительно хотите добиться серьёзных результатов, не концентрируйте внимание на мелочах.
Google официально представила новый логотип Android
A/B-тестирование — это маркетинговый метод, использующийся для оценки и управления эффективностью веб-страницы. Этот метод также называется сплит-тестированием (от англ. split testing — раздельное тестирование). A/B-тестирование проводится с опорой на допущение об улучшении показателей при конкретном изменении частного элемента страницы.
В это время статистика только начинает собираться, а пользователи — привыкать к изменениям. Даже если изначально определяется аб тестирование сайта лидер, не нужно прерывать эксперимент. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться.
Проверка дополнительных показателей
У каждого проекта значения будут индивидуальны, но узнать их можно также, с помощью ААБ-тестирования. Примечательна интеграция с Google Analytics, что позволяет быстро и точно синхронизироваться с уже настроенной системой аналитики. Аналитики, https://deveducation.com/ на основании представленных данных, должны давать эффективные прогнозы по внедрению определенных нововведений. Тесты подскажут, какой вариант привлекательнее для пользователей, что фактически скажется на показателях статистики.
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. Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности. После А/B-тестирования можно создать собственную библиотеку проверенных лайфхаков, которые начнут работать на продвижение вашего бизнеса.
Выбор метрики
В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее. Отправляйте информацию по рекламе и продажам в одну из самых популярных систем управления базами данных. Снижайте время и затраты на организацию подключения к источникам. Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса. Многие опасаются A/B-тестирования, потому что якобы в процессе проверки различных элементов можно ухудшить текущие KPI. Двумя цветами обозначены A- и B-сегменты, на которых проводился тест.
На этом этапе анализируют поведение пользователей и на основе полученных данных принимают решение. Например, раньше конверсия была 3-5%, а после замены кнопок увеличилась до 8-10%. Тогда весь трафик с контекстной рекламы переводят на новую версию и радуются увеличению прибыли. Например, если вы читали известную статью про A/B-тестирование на Hubspot, у вас могло сложиться впечатление, что красная кнопка призыва к действию работает намного лучше зелёной. Но если как следует вчитаться в текст статьи, станет очевидным, что красная кнопка всего лишь увеличивает прокликивание на 21%.
Ошибка #3: ждать весомых результатов от крохотных изменений
Больше 50% тестов заканчиваются отсутствием статистической значимости и отказом от внесения предложенных правок. Цель тестирования должна совпадать с глобальной целью компании. Продолжим рассматривать пример из начала статьи про компанию, занимающуюся производством и продажей пластиковых окон.
- Вот шесть шагов, которые нужно пройти, чтобы провести тестирование.
- Размер выборки для А/Б-теста имеет значение, и ее величина определяется индивидуально.
- Также в обязанности аналитика входит расчет статистической значимости.
- Изменения в работе нужно вводить постепенно, не стоит делать редизайн всего сайта за раз.
- Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование.
Тем более, недопустимо проводить полную переделку страницы. У каждой модификации – свои последствия, которые выражаются как качественно (лучше/хуже), так и в абсолютных величинах (больше на 10 конверсий, на 100 и так далее). Если видоизменяются 2 и более элементов, результаты не скажут ни о чём, кроме того, какой эффект даёт совокупность изменений. При этом, эффект каждого изменения по отдельности проследить не удастся.
Как долго проводить А/Б тесты?
Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы. Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely.
Что тестировать
Конечно, выполнение ААБ-тестирования довольно затратно и по времени и по энергии, но точность получаемых результатов компенсирует затраченные усилия хорошими показателями конверсии. ААБ-тестирование или ABA-тестирование — это разделение потока трафика не на две части, а сразу на три. Важно понимать, что статистика не всегда оказывает влияние на реальные показатели.