A B тест: что это, примеры, как провести а-б тестирование

C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры. Техническая возможность проводить сплит-тесты закладывается в наши продукты еще на этапе проектирования. Этот сервис «дружит» c GA и https://deveducation.com/ может получать данные прямо из аккаунта аналитики.

Инструменты для проведения исследования

Я расскажу, как мы искали инструмент для оценки контентного продукта, какие подводные камни обнаружили, и почему в итоге простые пути оказались не такими уж простыми. Поделюсь, как проводили исследование от построения модели атрибуции до разных сортов мэтчинга, и к чему в итоге пришли. Таким FrontEnd разработчик образом можно найти оптимальные варианты интернет-продвижения товаров и услуг вашего бренда. Сбор аналитики для интернет-агентства для множества клиентов — ежедневная задача менеджеров. Как с помощью коннекторов ROMI center клиент экономит время на рутинных задачах, и с легкостью масштабирует рекламные кампании заказчиков — читайте в кейсе. Продвижение в высококонкурентной тематике — это не только большие бюджеты на рекламу, но и необходимость принятия взвешенных решений для оперативной коррекции стратегии продвижения.

Заголовки страниц и копирайтинг в целом

На эти три категории метрик опираются чаще всего, когда хотят провести A/B-тест. В процесса можно выбрать только какой-то один показатель, а уже потом улучшать результаты за счет других метрик. В интернет-маркетинге А/Б-тесты обычно используют для повышения эффективности почтовой рассылки, a/b testing это а также конверсии и CTR на сайте. A/B-тест дает развернутые ответы, как оптимизировать эти маркетинговые активности и в каком направлении лучше двигаться. Но бывают ситуации, когда все идеи проверены, а результат не улучшился.

– Google Analytics эксперименты

Под конверсионными элементами (CTA) имеются в виду все части сайта, действия над которыми приводят к какого-либо рода выгоде. Это может быть форма регистрации, в которой посетитель указывает адрес электронной почты или номер телефона, или же кнопка оформления заявки на оказание услуги. Есть и другие аспекты текста, способные повлиять на количество посещений страницы. Пробуйте разное количество вхождений ключевых слов и проверяйте, какая из стратегий написаний текстов работает лучше. В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика.

», а лишь позволяет снизить неопределенность на пути к поиску оптимальных решений. При его проведении детали важны на всех этапах подготовки, каждая неточность стоит ресурсов и может негативно повлиять на достоверность результатов. Надеюсь, эта статья была полезной для вас и поможет избежать ошибок при А/В-тестировании. Я оформляю детальный отчет по каждому А/В-тесту, поэтому подобрала и реализовала подходящие под мои задачи методы и критерии для оценки статистической значимости результатов. В каждом онлайн-калькуляторе заложены свои критерии и алгоритмы, которые могут не учитывать всех особенностей эксперимента. В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов.

На этом этапе нужно применить статистический критерий и получить p-value. У аналитиков, только встающих на путь A/B-тестирования, часто возникает ощущение, что p-value — нечто магическое, а его значение возникает из ниоткуда и не подлежит оспариванию. Удаление выбросов — хороший метод, который позволяет не только сократить дисперсию, но и освободиться от шумовых данных.

Потому что в последний момент может произойти всплеск, влияющий на окончательное решение по тесту. Или вы так и будете не до конца уверены, правильные ли выводы были сделаны, и придется начинать сначала. Чтобы быть уверенными на 100 %, что именно привело к изменению поведения пользователей, необходимо вносить только одно изменение в элемент в рамках эксперимента. Тест Стьюдента помогает оценить значимость данных при измерении конверсии, среднего чека, средней глубины просмотра и подобных численных метрик.

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. Для проверки статистической значимости результатов при оценивании качественных метрик, таких как Retention и Сonvertion, можно использовать онлайн-калькуляторы. Пример, как в А/В-тесте по дням может меняться Completion Rate.

• Если пугает такое количество настроек, нет желания или потребности разбираться с разнообразием рассчитанных калькулятором данных, можно использовать A/B Testing Calculator от Neilpatel.
• Вообще, остановить эксперимент можно в тот момент, когда становится понятно, что в результатах тестирования не наблюдается конвергенции.
• Сначала аналитик примерно определяет уровень мощности через ошибку 2 рода, но до момента проведения множества Bootstrap-имитаций это значение нигде не используется.
• Преждевременный просмотр результатов может испортить статистическую значимость.
• Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию?

Помните, это уже существующий контент, который вы будете немного видоизменять, чтобы увидеть, улучшаются ли ваши показатели. Например, если ваша цель – сгенерировать большее количество лидов (регистраций), сфокусируйтесь на аспекте, который непосредственно влияет на конверсию (цена, СТА, фото и описание товара). Запись сеанса отдельного посетителя также будет полезна. Она даст вам точное понимание того, что делает посетитель на конкретной странице сайта, что привлекает его внимание, а что не нравится или вводит его в заблуждение. Протестируйте глубину содержания и уровень подробности описания, создав два варианта описания вашего ключевого предложения. Один будет значительно длиннее другого и даст более глубокое понимание темы.

Можно долго рассуждать на тему, а стоит ли «подтюнивать» получившийся p-value. Например, alpha вы установили на уровне 0,05, а p-value оказался 0,051. В разных компаниях к этой ситуации могут относиться по-разному. Моя рекомендация — строго определять, с какой стороны относительно alpha находится значение p-value. Самое главное — у всех команд тестирования в компании должен быть единый способ работы с p-value.

Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента. Если вариантов страниц больше, процесс называют A/B/N-тестированием. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов. Тогда тестирование действительно будет эффективным и может привести к повышению уровня конверсии и увеличению вашей прибыли. К примеру, можно протестировать эффективность социального доказательства в виде рейтинга с текстовыми отзывами против видео-отзывов. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие.

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. Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее. Если p-значение больше или равно уровню значимости, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что A и B не отличаются друг от друга. Если p-значение меньше уровня значимости, то можно отвергнуть нулевую гипотезу, имея доказательства для альтернативы.

К примеру, вы запускаете рассылку и у вас есть две разные версии потенциального лендинга. Проведите сплит тестирование — и поймете, какой лендинг показывает лучшие результаты в рамках этой кампании. Тест Стьюдента обычно предполагает, что данные независимы и одинаково распределены, и основывается на выборочной дисперсии для оценки стандартной ошибки среднего. У вас есть куча данных, и вы хотите сделать с ними что-то сложное, например, посчитать средний доход на одного клиента, деление общего дохода на количество клиентов.

Но приоритизация помогает отсечь неперспективные гипотезы еще на этапе планирования. Мы получаем данные, максимально отражающие эффект от конкретных изменений, и не тратим время на постановку тестов с сомнительным эффектом. 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. Вот шесть шагов, которые нужно пройти, чтобы провести тестирование.

Чтобы получить корректные результаты, нужно тщательно подготовить эксперимент. A/B-тестирование требует создания двух версий продукта (A и B), рандомизации выборки и определения контрольной и экспериментальной групп. Убедитесь, что экспериментальные условия одинаковы для обеих групп, чтобы получить точные результаты. Стоит сказать, что разные исследователи по-разному анализируют результаты тестов и пользуются разными статистическими критериями. Для простоты анализа полученных данных было создано несколько калькуляторов, которые проверяют ваши гипотезы. Проведение сплошного исследования почти в 100% случаев неоправданно, поэтому всем исследователям потребуется иметь дело с выборками.

Одной части аудитории показывают основной вариант креатива, а другой — альтернативный. В продуктовом менеджменте А/В-тесты используются реже, потому что требуют дорогостоящих доработок продукта. Переводим размер выборки в приблизительную длительность теста — два простых вычисления. По поисковому запросу «А/В-тестирование» или «сплит-тестирование» большинство источников предлагает несколько «простых» шагов для успешного проведения теста. Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров.

Это тоже своего рода тестирование, но более масштабное и продвинутое. Вы можете создать несколько вариантов страницы (больше двух). Искусственный интеллект автоматически подберет аудиторию под каждый тип страницы, причем он будет делать это на постоянной основе. Это не просто тестирование, а сравнение эффективности двух вариантов страницы. Но не принципиально разных вариантов, а одной и той же страницы с небольшими изменениями, которые, по мнению вебмастера или дизайнера, могут увеличить доходность ресурса.