Потому что это метод основанный на данных, а не на фантазиях (здесь есть, что измерять). А также здесь относительно a/b тестирование легко провести эксперимент, принять решение о том, что лучше для бизнеса, и внедрить изменения. Для того, чтобы принимать решения, вам необходимо опираться на данные. Вы должны понимать, действительно ли ваши нововведения ведут к улучшению показателей — конверсии и продаж. Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов.

Получите больше конверсий с помощью этих советов по A/B тестированию целевых страниц

Этот вывод в корне неправильный, так как не учитывает недельную сезонность. Поведение пользователей отличается в разные дни недели, например, может изменяться по праздникам. И в одних проектах это влияние очень сильное, Фреймворк в других едва заметное. Не во всех проектах и не для всех тестов это необходимое условие, но на проектах, с которыми мне доводилось работать, недельная сезонность в КPI наблюдалась всегда.

Когда проводить A/B тестирование сайтов?

«Новичок часто должен начинать с одного из четырех основных». Хорошая новость в том, что с помощью A/B тестирования вы можете сравнивать различные версии веб-страницы перед вашей целевой аудиторией. Вы можете использовать эту информацию, чтобы лучше https://deveducation.com/ понять, что нравится вашим пользователям, и внести изменения, которые поразят ваших посетителей.

Архивировать результаты предыдущих A/B тестов

Инструмент также позволяет добавлять больше вариантов, если вы чувствуете уверенность для проведения многовариантного тестирования. «Если у вас небольшой поток трафика, дайте вашему A/B-тесту поработать некоторое время. Вам нужно примерно недели достаточно трафика через обе стороны вашего теста, прежде чем вы сможете начать делать какие-либо выводы», добавляет Пурйеар. Нет волшебного временного промежутка, когда речь идет о тестировании. «Используя Google Analytics, вы должны быть в состоянии выделить места с наибольшим числом отказов.

Это значит, что вам придется думать о том, что конкретно вы можете развивать в продукте до того, как вы начнете делать тесты. Вам нужно понять, что на самом деле стоит тестировать. Вы можете предполагать, как пользователи отреагируют на то или иное изменение на вашем сайте. Но только реальный эксперимент покажет, насколько вы правы, и действительно ли новое решение принесет пользу. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. То есть вероятность случайности не должна превышать 5%.

• В современном мире полагаться на предыдущий опыт и интуицию — недостаточно.
• В классическом эксперименте на уровне одной страницы, нам даже не нужно делать два URL для тестирования.
• Например, Шукайри провела тест, удалив видео и разместив статичное изображение на сайте подписки клиента.
• В обычном bootstrap данные берутся из исходной выборки с заменой, в блочном данные берутся группами (или блоками).

После этого дизайнер нарисовал две версии кнопки для субтитров. Аналитик подготовил параметры сбора метрик для A/B-теста и техзадание для разработчика. Аналитик настроил систему тестирования, запустил тест, проверил качество данных, оценил статистическую значимость изменений в метриках и сделал отчет. Отчет обсудили на собрании команды, и на базе результатов теста вместе приняли решение, какую кнопку добавить на сайт.

Важно отметить, что, как и в любом эксперименте, результаты будут зависеть от того, задаете ли вы правильные “вопросы”, а также от размера вашей выборки. Это два аспекта A/B тестирования, которые мы рассмотрим в оставшейся части этой статьи. Однако, если вы хотите включить в тестирование 2+ набора страниц, тогда нужно проводить сплит тестирование и использовать несколько URL. Пример классического A/B-тестирования — тестирование страницы на сайте с разными кнопками призыва к действию. А/В-тест — инструмент, который не дает однозначного ответа на вопрос «Какой вариант лучше? », а лишь позволяет снизить неопределенность на пути к поиску оптимальных решений.

Для этого нужно разделить аудиторию, на которой будут тестироваться варианты, не на две группы (A и B), а на три (A, A и B). Это выявит, повлияли ли внешние факторы на результат теста и нет ли ошибок в сборе метрик. Ну и последний метод, который мы рассмотрим, который стоит применять если размер выборки маленький.

How to Increase Sales with A/B Testing (Includes Examples) — статья, в которой на кейсах показано, как с помощью A/B-тестирования увеличить продажи. Можно пройти более объемную тему и разобраться сразу в нескольких смежных вопросах. Если у вас нет опыта в запуске собственного проекта, рекомендуем прочитать нашу статью на эту тему. В ней мы на реальном примере разобрали, как сделать свой Pet Project, и дали подробный гайд. На рынке B2B и B2G-продуктов есть вероятность, что клиенты общаются между собой. Часть аудитории может узнать о том, что «избранным» предлагают особые условия, которые им не доступны.

Если вы получаете достаточно трафика и равномерно распределяете его между двумя версиями (вариант A и вариант B), один из них должен показать лучшие результаты и конверсии, чем другой. Вот почему A/B тестирование также часто называется сплит-тестированием. Если вы хотите протестировать более двух вариаций, проведите A/B/n тест. Если на сайте высокий трафик, при помощи A/B/n тестирования можно проверять множество вариаций разом, тем самым сокращая время тестирования и получая результаты быстрее. Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования.

Если пугает такое количество настроек, нет желания или потребности разбираться с разнообразием рассчитанных калькулятором данных, можно использовать A/B Testing Calculator от Neilpatel. Однако их использование предполагает ввод специфичной начальной информации. Чтобы выбрать соответствующий вариант онлайн-калькулятора, вспомните про типы данных и разберитесь со следующими терминами. В этом примере при определении ожидаемого Completion Rate 3-го уровня мы стремимся приблизить его к среднему значению Completion Rate начальных уровней. На этом этапе, кроме формулирования гипотезы, необходимо оценить ожидаемый эффект.

В статье на примерах покажем, что это такое и как этим инструментом правильно пользоваться. В самом простом случае — считаем остаток от деления на количество групп, т.е. Дополнительно можем учитывать страну, уровень пользователя, определенные характеристики поведения в игре.