A B-тестирование: Методы И Результаты А В-тестирования, Сервисы Для А В-тестирования

Вы можете делить трафик 70/30 или, наоборот, 20/80. Например, количество посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса. Варианты пользователям нужно показывать случайным образом. Иначе может получиться так, что отдельный сегмент аудитории будет видеть только один вариант — и результат будет недостоверным. Лучше использовать специальные сервисы — они распределяют трафик автоматически. Если Varioqub не обнаружит лучший вариант, он ничего не выделит.

• Группы тестирования пользователей выбираются случайным образом и, как правило, имеют одинаковый размер и общие демографические характеристики.
• Во всех этих ситуациях сплит-тестирование позволит принять решение, опираясь не на мнения, а на данные.
• Важно выбрать только один элемент для тестирования.
• Перед проведением A/B-теста нужно четко понимать желаемый результат.
• Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной.

Сейчас Яндекс запускает новое решение для проведения А/В-тестов — Varioqub. Пока сервис проходит обкатку и можно поучаствовать в его тестировании. В нашем примере компания по покупке подержанных авто получила конверсию в заявку с квиза выше, чем с сайта в three раза. Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью. Значимость определяют и устанавливают вручную, в зависимости от важности и сложности эксперимента.

Не Проводите A/b-тестирование Незначительных Изменений

Например, 25% — тестовая группа и 75% — основная. В «Экспериментах» тестируются креативы, заголовки и тексты объявлений, посадочные страницы. A/B-тест можно настроить и запустить вручную с помощью встроенного инструмента (такие есть в «Яндекс.Директе» и «VK Рекламе») или специального сервиса.

Дальше нужно указать цель, достижение которой вы будете отслеживать, — например, конверсию в отправку формы. Если цели не настроены, сделать это можно в «Яндекс Метрике». Сплит-тестирование проводят до тех пор, пока не будет достигнут заданный размер выборки.

Главное в этом процессе — не делать поспешных выводов. Когда вы получили первые данные А/В-тестирования, которые вас удовлетворяют, есть большой соблазн прекратить эксперимент. Спешить не следует, потому что значения основных показателей могут меняться на протяжении нескольких дней. Это позволит эффективно приоритизировать гипотезы. Представьте, что вы запустили образовательный проект.

Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. Есть бесплатные калькуляторы расчёта выборки, можно ими воспользоваться, например, Майндбокс. Что такое SWOT-анализ и как его эффективно использовать, а еще какие у него плюсы и минусы для маркетинга. Если не уверены, какой инструмент лучше использовать, или еще не работали в сфере аналитики, то в Skypro есть обучение на аналитика данных. Это может привести к значительным материальным и репутационным потерям.

Стандартный порог значимости — 0,05, то есть в 5% случаев отклонения не имеют ценности для эксперимента. Чем меньше этот показатель, тем ниже риск обнаружить в результатах эксперимента случайные данные. В онлайн-сервисах для проведения сплит-теста порог значимости выбирается автоматически.

Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Выбирайте метрики, которые соответствуют цели, обозначенной на первом этапе. Если вы хотите отследить рост прибыли, то выбирайте конверсию, ROI или среднюю стоимость заказа.

Не Проводите A/b-тестирование, Когда Ещё Нет Значимого Трафика

Инструменты для создания вариантов страниц, такие как WordPress и Adobe Experience Manager. Они помогут быстро создавать и изменять версии страниц для теста. A/B тестирование позволяет проверять разные гипотезы без необходимости делать лишние изменения. Тест может помочь определить, какие каналы продвижения работают лучше, и какие изменения в маркетинговой стратегии нужно внести, чтобы увеличить количество клиентов. На заключительном этапе мы будем отслеживать достоверность и эффективность каждого варианта по сравнению с другим и анализировать результаты.

— Custdev — методика, которая помогает изучить продукт с точки зрения востребованности у пользователя. А/В-тест поможет найти удобную форму регистрации для клиента, чтобы быстро авторизоваться и сделать заказ или оформить подписку. Можно тестировать разные формы и замерять, какая собрала больше симпатий.

A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов. Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным. После расчета выборки пора приступать к настройке и запуску эксперимента. Используйте для этого любой из сервисов, описанных выше. Срок зависит от размера выборки и общего трафика на сайте. Чем выше посещаемость, тем меньше времени уходит на тесты.

Если посещаемость сайта высокая, то тестовую страницу можно показывать всего 5-20% посетителей. При небольшом трафике этот показатель увеличивают до 50%. Больше 50% уже не стоит, лучше растянуть сроки тестирования, чтобы охватить нужное количество пользователей.

Для получения статистически значимых результатов нужно рассчитать размер аудитории, которой будет демонстрироваться контрольный или экспериментальный вариант продукта. На этот показатель влияют различные параметры, включая личные предпочтения экспериментатора. Рассчитать выборку можно вручную или с помощью специальных сервисов, например Driverback или Optimizely. 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). Мы рекомендуем проверить тест на ошибки через 1–2 дня, но не оценивать полученные результаты, так как в них пока нет глубокой информации.

Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты. Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом. Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы.

Метрика для A/B-тестирования должна соответствовать гипотезе. В этой статье мы рассмотрим семь основных правил A/B-тестирования, которые помогут сэкономить время и бюджет в долгосрочной перспективе. CTR (click-through rate) — показатель кликабельности. Он отражает, как часто пользователи переходят по ссылкам. Например, при CTR 3% три человека из ста перешли по ссылке.

Чтобы этого избежать, требуется изолировать пользователей в группе А от пользователей в группе В. Например, если пользователь находится в группе А, то все другие пользователи, которые могут повлиять на его поведение, также входят в группу А. Одной из распространенных ошибок является сосредоточение внимания на средних значениях метрики. Когда делают акцент на этом моменте, компании, по сути, измеряют воздействие на вымышленного среднего человека и игнорируют огромные различия в поведении реальных клиентов. Это может привести к росту показателей в одной группе клиентов, но к снижению в другой.

В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов. По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз. В нашем примере мы также запустили два одинаковых методы эффективного тестирования сайта в тест Google Optimize. Тестировали две одинаковые версии, смотрели за разницей конверсии в течение 2–4-х недель. Разницы не обнаружили, всё прошло ровно, поэтому перешли к следующему этапу.

Смысл заключается в том, что из a hundred пользователей, 10%, 5% или 1% сделали выбор случайно. Если протестируем достаточно большую группу пользователей, определим без ошибок, что предпочитает средний пользователь. Благодаря случайной выборке, каждый пользователь может с одинаковой вероятностью увидеть либо версию А, либо версию В. Тестируемые аудитории не должны быть в курсе, что проводится A/B-тест, так как это может подсознательно повлиять на их реакцию. Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В).

Например, если мы предполагаем, что метрика увеличится значительно, например, с 50% до 80%, потребуется небольшой размер выборки. А если стартовая метрика составляет 1%, и мы предполагаем, что она изменится на zero,1%, то нужно задействовать в тестировании большое количество людей. В каждом отдельном случае рассчитываем выборку заново. В А/В-тестировании можно проверять заголовки, макеты или изображения. Важно выбрать только один элемент для тестирования. Возможно, захочется изменить несколько элементов, но это сильно размоет результаты теста.

Конверсия посадочной страницы составляет 3%, но вы желаете увеличить показатель до 6%. Тогда вы формулируете предположение, как этого можно добиться — гипотезу. В этом случае нужно сформулировать новую гипотезу и провести новое сплит-тестирование.

Если Varioqub обнаружит лучший вариант, он выделит его зелёным цветом. Для теста обычно берут 2–30% от генеральной https://deveducation.com/ совокупности пользователей. Генеральная совокупность — все пользователи, которые взаимодействуют с объектом.