Тогда тестирование действительно будет эффективным и может привести к повышению уровня конверсии и увеличению вашей прибыли. Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, email, рекламное объявление на Facebook и пр.), который уже показал методы эффективного тестирования хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых. А/В-тестирование – это сравнение двух версий с одним измененным элементом. Например, две одинаковые посадочные страницы, с разными призывами к действию или заглавными изображениями.
Это важно, иначе вы не поймете, какой именно элемент приведет вас к цели. Главный плюс Google Оптимизации — чтобы провести А/В-тест, не нужно менять код сайта. Оценить эффективность элементов можно без помощи разработчиков. Обозначить срок тестирования, настроить параметры. При этом важно выбрать сервис, который подходит под запросы. Только в этом случае получится оценить, положительный или отрицательный результат дает конкретное изменение.
Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В). В нашем примере компании нужно больше новых заявок от людей, который продают свои машины. Есть сайт, но заявок с него приходит недостаточно. К проведению A/B-тестов нужно относиться как к настоящей науке — хороший учёный никогда не начинает эксперимент без проработанной гипотезы.
Многие специалисты вносят изменения в продукт, основываясь на своей интуиции, личном опыте и т. Это ведет к тому, что процент решений не соответствует объективной реальности и оказывается неэффективным. Делимся статьями из блога и полезными видео, рассказываем о последних обновлениях продукта Roistat.
В блоге рассказали, что такое сплит-тестирование и как его использовать в маркетинге. Анализировать результаты нужно с учетом случайности. То есть случаев, когда пользователь заполнил форму по необходимости, а не потому что его привлекли котики. После того как тестирование завершилось, нужно проанализировать результаты. Хороший аналитик данных также следит за тем, чтобы пользователем из группы А не попадался продукт для пользователей группы В, и наоборот. Внутренние факторы тоже никак не должны влиять на тестирование.
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. 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. Он может помочь вам изучить поведение посетителей и клиентов на вашем сайте, прежде чем принимать важные решения об изменениях, и повысить ваши шансы на успех. Иными словами, A/B тестирование помогает избежать ненужных рисков, позволяя целенаправленно использовать свои ресурсы для достижения максимальной отдачи и эффективности. Вообще, остановить эксперимент можно в тот момент, когда становится понятно, что в результатах тестирования не наблюдается конвергенции.
Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика. В среднем, для проведения объективного теста достаточно двух недель. https://deveducation.com/ Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно.
Каждый сайт или мобильное приложение содержит в себе десятки элементов, так или иначе влияющих на пользовательский опыт и, соответственно, трафик, конверсию и другие целевые показатели. Проверять несколько или все сразу — не лучший вариант, так как после тестирования будет сложно определить, какая переменная оказала решающее влияние на результат. Поэтому для одного сплит-тестирования необходимо выбрать только один проверяемый элемент (при этом его вариаций может быть более двух).
Коэффициент конверсии и поведение посетителей сайта (время, проведенное на странице, bounce rate и другие) покажут вам, какая из версий оказалась более эффективной. Аналитика часто дает представление о том, что вы можете попробовать усовершенствовать. Например, мы решили изменить кнопку с призывом к действию (CTA) на странице продукта с «Buy Now» на «Shop Now», чтобы увеличить количество пользователей, которые добавляют товары в корзину. Магазин теряет своих пользователей по мере того, как они проходят этапы этой воронки. Затем проводится A/B-тестирование, чтобы опробовать изменения, которые, как мы надеемся, повысят коэффициент конверсии от одного этапа к другому. Если аудитория не растет, а замена кнопок не помогает, то стоит задуматься об изменении условий пользования.
Затем выбираются метрики для измерения уровня вовлеченности пользователей. В нашем примере метрикой будет служить кликабельность кнопки «Buy Now». Коэффициент кликабельности (Click through rate, CTR) — это количество кликов уникальных пользователей, разделенное на количество просмотров уникальными пользователями. Вы можете выбрать столько метрик, сколько захотите, и чем больше вы оцениваете, тем выше вероятность того, что вы заметите существенные различия.
