A-b Тестирования В Маркетинге: Что Это, Как И Зачем Проводить

Корпорация Google осуществила свой первый A/B-тест для определения оптимального количества результатов для отображения на поиске. Первое тестирование оказалось неинформативным из-за медленной загрузки. При проведении теста важно, чтобы разные сегменты видели релевантные по содержанию сообщения, баннеры, лендинги и т.д. Иначе может получиться так, что версия B сработала плохо на всех пользователях, то есть проиграла.

Если вы сразу поменяете и заголовки, и кнопки, и блоки, то не сможете понять, что именно сработало лучше, а что хуже. Его удобный интерфейс и простота использования делают его отличным выбором для компаний любого размера. Нужно определить, по какой метрике вы будете сравнивать результаты. Например, это может быть CR (коэффициент конверсии), CTR (кликабельность). Это тоже своего рода тестирование, но более масштабное и продвинутое.

Можно Ли Выполнять A/b-тестирование И Многовариантное Тестирование В Приложениях Для Ios И Android?

В любом случае рано или поздно получится найти те самые точки роста, которые помогут повысить показатели метрик и найти лучшее решение для развития бизнеса. Вы уже узнали, что сплит-тесты помогают повысить отдачу страниц. Чтобы они принесли результаты в действительности, специалисту нужно генерировать идеи для позитивного влияния на метрики. Вы должны видеть пути улучшения страниц и понимать, почему именно они перспективные.

При работе со сплит-тестированием важно грамотно оценивать метрики контрольной и новой страниц, а также правильно распределять трафик (не всегда его нужно делить 50 на 50). Кроме того, для корректной работы нужно исключить влияние сегментов друг на друга, снизить воздействие внешних и внутренних факторов. Тестирование необходимо проводить параллельно и в одинаковых условиях. Допустим, у нас есть лендинг А с определенным дизайном кнопок.

С помощью А/B-тестирования специалисты анализируют, насколько то или иное изменение необходимо для успешной и прибыльной работы сайта. Обычно этот показатель оценивается по конверсии (процентному выражению числа пользователей, совершивших какое-либо действие на ресурсе, по отношению к общему числу посетителей). Главная цель A/B-тестирования заключается в том, чтобы измерить влияние изменений на конкретную метрику, выбранную до начала теста. Это может быть что угодно, начиная от https://deveducation.com/ мелких модификаций в тексте призыва к действию (Call to Action, CTA) и заканчивая кардинальными изменениями в дизайне или структуре веб-сайта. Использование этого подхода позволяет компаниям оценить, приведут ли предполагаемые изменения к улучшению показателей, не рискуя при этом потерять выручку из-за неверно выбранной стратегии. Суть А/В-тестирования заключается в сравнении контрольной страницы А (оригинал) и ее созданного аналога В (новая страница) с внесенными изменениями.

Как Улучшить Результаты A/b-тестирования

Чтобы увеличить конверсию еще больше, можно изменить текст на странице, например придумать новый призыв к действию. Теперь в роли контрольной страницы А будет выступать страница с новым дизайном. В данном примере аналогичным образом можно попробовать изменить сами объявления КР (заголовки, тексты методы эффективного тестирования и т. д.), поработать над их релевантностью, так как основной трафик поступает именно оттуда. При использовании А/В-тестирования важно получить объективные данные и статистику. Его используют продуктовые аналитики и аналитики данных, веб-разработчики, интернет-маркетологи и другие специалисты.

Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом. 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. 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.

Описание Продукта/статьи

A/B-тестирование подразумевает движение от одной точке ко второй, то есть прогрессирующее развитие страницы или интерфейса, шаг за шагом ведущее к идеальному варианту, приносящему ожидаемую прибыль. А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Определитесь, с помощью каких элементов вы будете тестировать своего фаворита (текущий вариант или вариант с наибольшим потенциалом). Помните, это уже существующий контент, который вы будете немного видоизменять, чтобы увидеть, улучшаются ли ваши показатели. Тогда тестирование действительно будет эффективным и может привести к повышению уровня конверсии и увеличению вашей прибыли. Запись сеанса отдельного посетителя также будет полезна.

Итак, при A/B тестировании альтернативная гипотеза состоит в том, что новая версия лучше старой. В нашем примере это утверждение о том, что новый CTR будет больше старого. Проверка гипотез в статистике — это способ проверить результаты исследования, чтобы понять, есть ли у вас какие-либо существенные результаты.

Основная цель – сделать его более удобным для посетителей, подтолкнуть их оформлению заказов. Вне зависимости от того, стал ваш эксперимент удачным или нет, относитесь к тестированию как к возможности для обучения. Пользуйтесь приобретенными навыками в создании и проверке последующей гипотезы.

С помощью A/B-тестирования можно строить и проверять гипотезы, чтобы выбрать, какое изменение необходимо внести в работу продукта для повышения эффективности. Таким образом в ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», и целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов. Для чистоты проведения сплит-теста необходимо случайным образом и поровну распределить трафик между контрольным и тестируемым вариантом.

И чтобы дать вам четкое представление о том, на чем нужно сосредоточиться в первую очередь, я расскажу о десяти самых эффективных элементах, которые стоит сделать частью вашего А/В-тестирования. Многие думают, что одного А/В-тестирования вполне достаточно. На самом же деле вы должны проводить подобные тесты постоянно. Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе  ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. Я часто сталкиваюсь с взаимозаменяемостью терминов «сплит-тест» и «А/В-тестирование». Ведь не исключен вариант, что, например, ваш сайт мешает продажам, а не стимулирует их, потому что, например, вводит людей в заблуждение и нивелирует их интерес к вашему продукту.

A/B-тестирование приносит наибольшую пользу, когда оно проводится постоянно. Регулярный поток тестов может обеспечить поток рекомендаций по тонкой настройке производительности. А непрерывное тестирование возможно потому, что доступные варианты тестирования практически безграничны. Позволяет настраивать свыше 15 параметров для проведения эксперимента, частично интегрируется с Google Analytics, но без возможности импорта целей.

Это заметно повышает конверсию, особенно если речь идет о ПО. Это изменение на странице похоже на предыдущее, но вместо реальных покупателей используются медиаканалы и медийные личности. Выше мы обсуждали людей, которые не верят бизнесу, а верят только людям. Есть еще категория людей, которая доверяет только известным личностям или брендам.

Например, если тестируемый вариант лендинга отличается от изначального только небольшим увеличением кнопки, сложно ожидать большого влияния на конверсию. Тем не менее даже такой результат может повысить эффективность работы сайта. Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания. Даже если результат статистически значим, это не гарантия правдивости результата, пока период теста не завершен. Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика.

По некоторым данным, они использовали A/B тестирование для оценки привлекательности forty one различных оттенков синего. Кроме того, ознакомьтесь с 7 невероятными примерами A/B тестов, проводимых реальными компаниями — примеры A/B тестирования промышленного уровня. При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем.

Одним из таких методов изучения является А/В тестирование. Нацеливание различного опыта на разные сегменты посетителей значительно повысит коэффициент конверсии. Настраивайте таргетинг на основе множества атрибутов посетителей — от окружающей среды до поведения — и включайте атрибуты клиентов из других систем, таких как Ваша CRM-система. Один опыт может не подходить для всех посетителей/получателей.

A/b Тесты – Что Это Такое И Как Их Проводить

Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. 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. При многомерном тестировании применяется статистическая модель для проверки комбинаций изменений, которые приводят к общему выигрышу и оптимизации сайта. Ниже приведено несколько ключевых характеристик многовариантного тестирования. Независимо от направленности A/B-тестирование помогает определить, как обеспечить наилучший клиентский опыт (CX).

Предполагалось, что исправление формы подписки увеличит количество пользователей, оставивших свои данные. Он более читабельный, а значит повысить количество скачиваний. Показатель конверсии увеличился на 6.64%, при том, что перемена была не такая значительная.

• Теперь в роли контрольной страницы А будет выступать страница с новым дизайном.
• При запуске сплит-тестирования важно учитывать время года, особенности окружающей среды.
• A/B-тестирование не является сложным, но оно требует от маркетологов соблюдения четко определенного процесса.
• При проведении теста важно, чтобы разные сегменты видели релевантные по содержанию сообщения, баннеры, лендинги и т.д.
• Причем позволяет делать это не вслепую, а ориентируясь на конкретные результаты.

Если неверно выбрать ориентир, вы впустую потратите время и деньги. Хорошо то, что Google Optimize сам определяет, когда пора завершить тестирование для получения достоверных сведений. Когда один из вариантов теста выигрывает, сервис автоматически начинает демонстрировать его пользователям. Тонкости проведения сплит-тестов во многом зависят от интерфейса и особенностей сервиса. На площадке ContentVerve.ru был организован эксперимент.

Отличия при настройке разных экспериментов будут находиться в разделе «Таргетинг и варианты». Примечательно, что Google А/Б тестирование не воспринимает как маскировку и накрутку. Наоборот, разработчики относятся к экспериментам нейтрально. Зайдите в «Эксперименты», введите урл страниц, участвующих в тестах, и получите код для вставки. Проводить тесты с помощью нескольких разных сервисов — это трудоемко, сложно и дорого. К примеру, воспользоваться популярными сервисами от Google.

Почему А/в-тестирование Жизненно Важно Для Бизнеса

Затем проводится A/B-тестирование, чтобы опробовать изменения, которые, как мы надеемся, повысят коэффициент конверсии от одного этапа к другому. При проведении A/B тестирования сравнения должны быть как можно проще. Например, не сравнивайте две совершенно разные версии своего веб-сайта, потому что вы не поймете, какие факторы действительно имели значение.

Как Провести Тестирование?

Нередко многовариантное тестирование включает более 50 и более комбинаций. Для проведения сплит-теста нужна большая выборка аудитории. Это сложный процесс, особенно если респонденты из контрольной и экспериментальной групп находятся в разных частях страны и даже мира. Поэтому для ускорения тестирования и сокращения вероятности ошибок можно использовать различные онлайн-сервисы. Если тестирование проведено корректно и показало статистически значимый результат, а внесенные изменения себя оправдали, это не повод останавливаться.

Список Инструментов Для А/в-тестирования

В итоге так и не поймете, какое изменение позитивно (или негативно) повлияло на трафик и конверсию. Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. 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.