АБ-тестирование что это? Как провести вашему сайту?

By Imran Khan | IT Образование | No Comments

На лендингах зачастую главным экраном служит обычная промо-иллюстрация, растянутая на весь экран, которую необходимо пролистать. Возможно, эта необходимость отталкивает многих пользователей и стоит добавить элементы взаимодействия сразу на первый экран. Бывает, что порядок блоков не соответствует логике сбора информации и принятия решения со стороны пользователя. Скроллинг 10 экранов с описанием преимуществ товара в ожидании цены может попросту утомить. Тогда несостоявшийся клиент вернётся к поисковой выдаче в расчёте на более быстрое ознакомление с условиями у конкурентов. Продолжительность зависит от посещаемости ресурса, но в любом случае лучше проводить a/b-тестирование не менее 2 недель.

Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. А/Б тестирование – полезный и важный инструмент, который помогает проверять гипотезы и внедрять в работу новые идеи. Это позволяет эффективно распоряжаться временными и техническими ресурсами, настраивать сайт под нужды пользователей. Не все предположения, получившие хорошие результаты в тестах, оправдываются, но без новых идей, развитие бизнеса невозможно. Изменения в работе нужно вводить постепенно, не стоит делать редизайн всего сайта за раз.

Что такое A/B-тестирование в digital-маркетинге и как оно работает

Когда-то он больше технический, когда-то нет, все зависит от текущей команды и возможностей для проведения тестирования. Не занимайтесь проверкой гипотез, которые изначально не согласуются с глобальной целью компании. АБ тест — работа команды, она занимает время и ресурсы. И если неправильно установить ориентир, потратите средства впустую.

Макроконверсией в том же сценарии было бы тестирование изменения, которое влияло на конверсии. Стоило тестировать не то, как цвет кнопки влияет на прокликиваемость, а как он влияет на совершение покупки. Если вы можете собрать достаточно исходных данных, создавайте https://deveducation.com/ тесты на их основе. Тогда вы многое сможете понять о том, как должны выглядеть страницы. Качественно решить эту задачу в слишком сжатые сроки всё равно нереально. Узнав об этом, Нил начал копать глубже и выяснил, что у сайта большой входящий трафик.

Ошибка #2: заканчивать тесты, когда они являются статистически значимыми

Идеальный вариант — когда вы выжимаете максимум из крупных изменений на посадочных страницах, и уже потом правите мелочь. Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Стандартный срок выполнения исследования составляет дней.

• Если кто-то прокрутил ab тест и получил «выигрышную комбинацию», это ещё ничего не значит.
• И этот рост выходит за рамки розничной и электронной коммерции.
• Можно взять какой-либо шаблон, как отправную точку, но обязательно при этом провести A/B-тестирование для поиска более эффективных альтернатив.
• Возможно, эта необходимость отталкивает многих пользователей и стоит добавить элементы взаимодействия сразу на первый экран.
• Это позволяет эффективно распоряжаться временными и техническими ресурсами, настраивать сайт под нужды пользователей.

Затем вы создаете новые вариации, чтобы снова проверить ими своего фаворита. Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, email, рекламное объявление на Facebook и пр.), который аб тестирование сайта уже показал хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых. В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных.

Ошибка #5: регулярно выполнять множество тестов

На протяжении всего жизненного цикла любого A/B-тестирования аналитика лежит в основе планирования, проведения и рекомендаций по эффективности. Ваши бизнес-цели, цели и базовые показатели результативности, а также текущий комплекс маркетинговых кампаний помогут вам определить лучших кандидатов для тестирования. Следуя приведенным выше шагам и имея четкие цели и гипотезы, вы сможете избежать распространенных ошибок A/B-тестирования. Помимо A/B-тестов, существуют также A/B/N-тесты, где “N” означает “неизвестно”.

В Mindbox можно тестировать между собой рассылки, акции и алгоритмы рекомендаций. Для этого определяется целевое действие, размер выборки и желаемый рост конверсии. Подробнее в статье «Как настроить Контрольную Группу и A/Б-тестирование в рассылке».

Шаг 2. Выбрать метрику

Нельзя просто брать какие-либо изменения с потолка, внедрять их и тестировать эффективность. Например, вряд ли метрики сайта изменятся, если вы просто решите изменить фон заголовка главной страницы, как в прошлом примере. Собрав достаточно информации, маркетолог оценивает результаты тестирования.

А это значит, что результаты вашего эксперимента можно считать статистически значимыми. Таким образом, на их основе можно делать уверенные выводы и внедрять изменения. А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Я категорически не рекомендую запускать А/В-тестирование без четкого понимания особенностей вашей целевой аудитории и особенностей поведения посетителей сайта. 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.

Что такое многовариантное тестирование? Чем это отличается от A/B-тестирования?

Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно. Допустим, данные ваших тестов показали, что изображения людей вместо картинок товара на целевой странице магазина улучшают конверсию. Кроме того, чтобы внести необходимые изменения на сайт, можно применить этот вывод к другим элементам вашего маркетингового контента.

Что такое A/B-тестирование и как его провести

Возможно, у вас всё получится, но скорее всего, вы попросту потеряете деньги. Потому что они не выполняли каждый a b тестирование достаточно долго. Не самая удачная идея — останавливать тест, когда у выигрышного варианта 41 переход, а у проигрышного — 15. Вы наверняка применяли A/B-тестирование, но не всегда оно дает достоверные данные. Мы рассмотрим основные причины ошибок и сложности реализации тестов. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться.