A B-тестирование: что это и кому нужно как провести A B-тесты, инструменты, результаты тестов

Популярный инструмент для A/B-тестов — Google Optimize. Он бесплатный, но не всегда подходит для крупного бизнеса. Аналитик должен обязательно а/б тестирование рассчитать статистическую значимость результатов. Если он окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесенными правками, а являются просто случайными колебаниями величины.

Какие ошибки совершают при тестировании

Важно указать, какой прирост или падение показателя вы ожидаете. Например, подходящей гипотезой будет «если мы упростим форму обратной связи, то увеличим количество её заполнений на 10%». Например, если вы хотите протестировать, какое рекламное предложение вызовет наибольший отклик у пользователей, создайте два варианта посадочной страницы. A/B-тестирование — это маркетинговое исследование, которое позволяет сравнить два варианта одного и того же объекта, чтобы понять, какой из них работает лучше. Объектом сравнения может быть любой элемент веб-страницы, приложения, рекламного объявления — например, форма обратной связи, кнопка или заголовок. При таком тестировании одновременно оцениваются один или несколько вариантов исследуемого объекта.

Инструменты для анализа и проведения A/B‑тестов

Преждевременное завершение теста — распространенная ошибка. Не стоит останавливать тест, как только вы увидите «значимые» результаты. Дождитесь заранее определенного срока или достижения статистической значимости. Даже если тест показывает статистически значимое улучшение, подумайте о практической значимости результатов. Например, увеличение конверсии на 0.1% может быть статистически значимым, но не иметь практической ценности для бизнеса.

• К примеру, изменение одного слова в тексте email-рассылки, вероятно, не окажет большого влияния на конверсию или кликабельность ваших ссылок в письмах (CTR).
• Используйте статистические методы, такие как t-тест или хи-квадрат, чтобы определить, являются ли различия между версиями статистически значимыми.
• А/Б-тестирование — это мощный метод, позволяющий компаниям принимать обоснованные решения на основе данных.
• Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше.
• Мы мониторим изменения показателя с момента запуска А/В-теста.
• Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей.

Как проанализировать метрики А/В-тестирования и что делать дальше

В нашем примере генеральная совокупность — это наша целевая аудитория. Допустим, наш магазин одежды ориентирован на женщин и мужчин от 18 до 35 лет. При этом, женская аудитория составляет 70% от общего числа. Нужно определить две таких группы — экспериментальную и контрольную. Одной аудитории мы показываем вариант сайта A, другой — вариант B.

Эксперименты в Яндекс Аудиториях

Обычно рекомендуется проводить тест не менее недели и до достижения статистической значимости. Кроме оптимизации сайта, с помощью А/В-тестирования можно легко проверить эффективность вашей email-рассылки и ее отдельных элементов. Просто отправьте половине подписчиков версию А, а второй половине – версию В.

Обе версии показываются разным группам пользователей, и их эффективность измеряется с помощью заранее определенных метрик. A/B тестирование представляет собой инструмент для развития сайта и проверки гипотез. При его помощи разработчики оценивают предпочтения аудитории, определяя, требуется внедрять какие-то изменения или нет.

Желательно выбирать только один показатель для оценки. Если же взять несколько показателей, то они должны быть тесно связаны друг с другом. Поэтому рассмотрим подробнее, как провести А/Б-тест двух сайтов. Создается вторая версия лендинга, где кнопки будут круглыми. На нее направляется часть визитов с контекстной рекламы — люди получают шанс оценить обновленную версию и поработать с ней.

Как отделить статистически значимые показания от случайных колебаний величин? Нужно оценивать среднее значение и распределение значений в сегментах. Затем вы крутите еще 120 кликов и вообще не получаете конверсий. Если новая настройка приведет к снижению конверсий или числа визитов, это будет не так заметно для бизнеса. Перемещение ссылки на политику возврата в другое место сделает ее, наоборот, менее заметной. Пользователей, которые заполняют форму на этой странице, должно стать меньше.

Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными. Во время последовательного тестирования первые две недели (или месяц) вы показываете вариант сайта A, а оставшийся промежуток времени — вариант B. Для ниш с сезонными товарами последовательное тестирование не подойдет — невозможно будет оценить, повлиял ли на результаты спрос. Сложно удержаться от соблазна за раз убить двух зайцев проверить несколько элементов.

Чтобы запустить эксперимент, следует задать условия, выбрать метрики для анализа, а также внести изменения. В бесплатной версии можно проводить до двух A/B-исследований одновременно. В бесплатной версии одновременно можно запустить два A/B-теста. Чтобы увеличить количество, подключите платный тариф на сайте Varioqub. Запускать тестирование можно в Яндекс Метрике — бесплатной системе веб-аналитики. Она подойдёт для сравнения нескольких вариантов посадочных страниц, а также отдельных её элементов.

Не стоит относиться к формальности гипотез снисходительно. Если отвергнуть гипотезу Н0 не получилось, то это не значит, что она верна. С точки зрения математической логики, суждения «Н0 не опровергнута» и «Н0 верна» не тождественны друг другу. Меняться в ту же сторону при внешнем воздействии, что и целевая.

Когда код будет внедрён, нажмите кнопку «Код уже установлен». Для продвинутых пользователей доступна более глубокая интеграция через открытое API. Популярный платный сервис с индивидуальной стоимостью услуг. Отличается высокой гибкостью и удобством в работе, но не интегрируется с продуктами Google. Сбор аналитики для интернет-агентства для множества клиентов — ежедневная задача менеджеров.

Если неверно выбрать ориентир, вы впустую потратите время и деньги. Рассмотрим небольшую пошаговую инструкцию к тому, как проводить сплит-тесты. Поскольку инструмент бесплатный, за раз вы можете запустить не больше 5 тестов и сделать до 10 подмен. Если нужно работать неограниченно, воспользуйтесь платным Google Optimize 360.

Как с помощью коннекторов ROMI center клиент экономит время на рутинных задачах, и с легкостью масштабирует рекламные кампании заказчиков — читайте в кейсе. Как Sushi Good увеличили доход за счет внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе. На обоих скринах средние значения какого-то KPI в аналогичных сегментах одинаковы, картинки отличаются только разбросом значений.

В зависимости от объема выборки, определите длительность тестирования — рассчитайте ежедневный трафик и посмотрите, сколько нужно дней, чтобы собрать достаточно данных. Генеральная совокупность — это совокупность всех пользователей/клиентов, о которых нам необходимо сделать вывод. Если выборка репрезентативная, значит, результаты исследования можно обобщить для всей аудитории. A/B-тесты — отличный способ проверить маркетинговые гипотезы и повысить продажи. Но не все знают, как правильно пользоваться этим инструментом. Разбираемся, что такое A/B-тесты и какие задачи в бизнесе они помогут решить.

Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. Статистика и данные, которые вы собираете при помощи А/В-тестирования, получены от фаворитов, претендентов и вариаций. Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта. Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной.

Только тогда можно с уверенностью говорить, что полученные данные — не результат случайности или влияния каких-то внешних факторов. Если вариантов страниц больше, процесс называют A/B/N-тестированием. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. Как мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез. При исследовании можно выбирать только один параметр, иначе тестирование не будет достоверным.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .