Рассмотрим подробнее то, как работает инструмент, для чего проводят такие тесты и каким образом реализуются задачи. Этот показатель укажет вам на страницы, которые нуждаются в переработке или изменении каким-то образом. Оттуда вы можете проанализировать существующие изображения и рассмотреть, a b тестирование что это могут ли они негативно повлиять на пользовательский опыт. Когда разработать фичу — сложно и долго, этим методом можно проверить, нужна ли она пользователям.
Как тестировать варианты страниц
Точно так же, если на сайт добавляется новый модуль или меню, он не может быть протестирован с помощью A/B тестирования, поскольку в этом случае у нас нет основ для сопоставления. Платформа для онлайн-обучения хочет внести изменения в свою главную страницу, чтобы новый, более привлекательный дизайн увеличил количество пользователей, проходящих их курсы. A/B тестирование – это инструмент помогает развивать сайт и проверять гипотезы. Разработчикам удается путем экспериментов оценить https://deveducation.com/ предпочтения аудитории, чтобы решиться на изменения или оставить все как есть.
Как анализировать результаты A/B-тестов?
Например, Шукайри провела тест, удалив видео Тестирование программного обеспечения и разместив статичное изображение на сайте подписки клиента. «Используя Google Analytics, вы должны быть в состоянии выделить места с наибольшим числом отказов. Я бы предложил начать ваши сплит-тесты именно с этого», советует Эндрю Уиллер, специалист по цифровому маркетингу и SEO в Pierre Cardin Stationery. «Анализ ваших основных страниц выхода является хорошей отправной точкой для выделения вашей страницы, которая может иметь потенциал для наибольшего улучшения».
Сбор результатов и формирование выводов
Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит. Дополнительно отслеживайте другие метрики — время пользователей на сайте, например. Это поможет в дальнейшем собрать более полную картину исследования.
Например, они могут сравнивать две версии онбординга, разные варианты фичей продукта и их удобство для пользователей. Также этим методом удобно проверить метрики разных комбинаций. Допустим, у вас есть четыре варианта текста для кнопки и два цвета.
- Тестирование — это искусство и наука, требующие регулярного статистического анализа вашего сайта для выявления потенциальных проблемных зон и исследования причин.
- В этом помогут A/B-тесты, с помощью которых можно проверить эффективность решений при разработке продукта.
- Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше.
- В шаблоне систематизирована информация, которая нужна для настройки A/B-теста и анализа результатов.
- В итоге так и не поймете, какое изменение позитивно (или негативно) повлияло на трафик и конверсию.
- Попробуйте воспроизвести тип заголовка, который вы или ваши конкуренты используете на других успешных страницах, и посмотрите, повлияет ли это на реакцию пользователей на контент.
Инструмент доступен в интерфейсе Яндекс Метрики в разделе «Эксперименты». Поэтому на реальном примере расскажем, какие действия необходимо выполнить до, во время и после теста. Таким образом, минимизируется вероятность того, что пользователи изначально чем-то отличаются и данные по предстоящему A/B-тесту будут некорректны. Что такое A/B-тестирование и как его провести с помощью инструмента «Эксперименты» в Яндекс Метрике, рассказала Валерия Чистова, веб-аналитик iConText Group. Когда проведение A/B-тестирования нецелесообразно, могут использоваться альтернативные методы[6].
Оно помогает понять, как можно улучшить продукт, какие доработки стоит вносить, а какие нет. Поэтому рекомендуем регулярно проводить его на своем проекте, чтобы всегда быть на шаг впереди конкурентов. При расчете процентного соотношения между тестовой и основной группой учитывайте количество трафика.
Вместо того чтобы случайным образом выбирать, какие страницы на вашем сайте подвергнуть A/B тестированию, мы рекомендуем сосредоточиться на наиболее заметных точках «снижения активности». То есть на страницах, которые теряют больше всего пользователей. Как правило, изображения всегда должны быть высокого качества и соответствовать обсуждаемой теме. Кроме того, не следует заменять картинки случайным образом. Вместо этого обратите внимание на метрики отказов и посмотрите, на каких веб-страницах «теряется» больше всего пользователей. CTA являются одними из самых простых элементов A/B тестирования при анализе результатов.
На этом этапе больше всего сконцентрировано внимание аналитиков. Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы. Обычно пользователи выбираются случайным образом и распределяются либо в контрольную группу, либо в экспериментальную группу. Затем мы запускаем эксперимент, в котором контрольная группа видит старую версию, а экспериментальная группа — новую.
Это может быть увеличение продаж, уменьшение показателя отказов, рост конверсии, улучшение пользовательского опыта. Когда эксперимент завершится, Varioqub сравнит показатели и определит, какой вариант страницы оказался лучшим. Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов. Он помогает тестировать определенные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, картинки и проч.
Работают по простому принципу — вы устанавливаете код сервиса на ресурс и указываете, в каких пропорциях нужно делить трафик между двумя версиями страницы (тестовой и основной). После окончания тестов система сама посчитает результаты и покажет, какой вариант оказался эффективнее. Аудиторию делят на две группы (A и B), каждая из которых видит свою версию тестируемой страницы.
«Важно учитывать, что иногда после A/B тестирования контрольная группа может остаться лучшим вариантом,» говорит Эдельштейн. A/B-тестирования помогают принимать решения по улучшению продукта на основе данных о предпочтениях посетителей. Для успешной реализации теста важно хорошо к нему подготовиться, учесть нюансы и выбрать хороший сервис для проведения.
Есть бесплатный вариант инструмента, что и делает его популярным на фоне конкурентов. A/B-тестирование — нужная мера, и это вне всяких сомнений. Оно поможет привести показатели сайта к желаемым и гарантировать, что потраченные на изменения деньги и время будут оправданы. Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости».
Обозначьте показатель, на основании которого вы будете принимать решение, какой вариант тестирования сработал лучше. Если цель — увеличить число просмотров видеоролика, то показатель, соответственно, число просмотров видеоролика или количество кликов на кнопку запуска видео и т. Другими словами, A/B-тест помогает во всех ситуациях, когда вы предполагаете, как можно улучшить продукт. А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать.
