Существуют различные причины, по которым мы проводим A/B-тестирование. К ним относится решение болевых точек для посетителей, увеличение конверсий или числа потенциальных клиентов на сайте. Также с помощью данного инструмента можно существенно повысить поведенческие факторы. Если интуитивные чувства или личные мнения лежат в основе формулировки гипотезы или определения цели теста А/Б, скорее всего, он потерпит a/b тестирование неудачу. Независимо от того, подтверждаются ваши гипотезы или нет, вы не должны преждевременно завершать тестирование, чтобы результат достиг своей статистической значимости. По этой причине результаты теста, неважно хорошие или плохие, дадут вам ценную информацию и помогут лучше спланировать предстоящие улучшения.
Что можно проверить, используя A/B-тесты
Считается, что продолжительность набора Тестирование по стратегии чёрного ящика статистики по каждому варианту должна составлять не менее 7-10 дней. Только тогда можно с уверенностью говорить, что полученные данные — не результат случайности или влияния каких-то внешних факторов. Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста. Чтобы потенциальный клиент дошел до страницы покупки, сайт должен быстро загружаться. Если сайт работает медленно — пользователь закроет страницу и перейдет на сайт конкурента.
Шаг 3. Задаем настройки эксперимента
Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Когда набралось достаточно сведений для статистики, пора оценить эффект А/Б тестирования. То есть вероятность случайности не должна превышать 5%. При негативном результате нужно https://deveducation.com/ просто откатить изменения и пробовать повышать метрику дальше.
Выберите время отправки письма-победителя
- Они заходили на один сайт, который продавал определенный продукт, и там покупали.
- Чтобы полностью понять, как A/B тестирование может помочь вам оптимизировать ваши SMS-кампании, рассмотрим его основные принципы и механизмы.
- 70% сайтов с количеством посетителей более 1 млн в месяц проводят AB тестирование.
- Человек, конверсия составляет 10%, значит, 100 человек конвертируется в покупателей.
- Допустим, тест провалился, но деньги бизнес потерял только на определенному промежутке времени, а не во время всей жизни сайта.
Не менее важно уделить внимание структуре главной страницы ресурса и основных разделов. Используйте A/B-тестирование, чтобы найти наиболее оптимизированную версию этих критических страниц. Чем меньше загромождена ваша домашняя страница и целевые страницы, тем больше вероятность того, что посетители смогут легко и быстро найти то, что ищут. Ваш заголовок – это первое, что посетители видят на вашей странице.
Что нравится вашей аудитории больше всего
Здесь также имеется возможность выбора источника трафика. Здесь, как видите, тоже не соблюдается правило «одной гипотезы для одного эксперимента». A/B тестирование – это одновременный показ двух версий одной и той же веб-страницы двум тестовым командам посетителей сайта.
Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. Вы уже узнали, что сплит-тесты помогают повысить отдачу страниц. Чтобы они принесли результаты в действительности, специалисту нужно генерировать идеи для позитивного влияния на метрики. Вы должны видеть пути улучшения страниц и понимать, почему именно они перспективные. Помимо сайта, можно проводить A/B-тесты и за его пределами.
Тоже касается интернет-маркетинга в целом и A/B тестирования в частности. Нельзя останавливаться на исследовании только одной метрики. Используйте несколько показателей, тогда не упустите ни одного значимого вывода. A/B тестирование – это не разовая процедура, используйте его регулярно, таким образом, постоянно совершенствуя собственный бизнес. Даже если вы вроде как уже и провели полноценное A/B тестирование, выбрали нужные материалы, думать, что на этом «маркетинговые» работы закончены – большая ошибка!
Присвойте им уникальные коды отслеживания, чтобы вы могли легко отслеживать эффективность каждого варианта. Установите четкие цели, которых вы хотите достичь с помощью тестирования, например, повышение показателя CTR или увеличение конверсий. Одна из компаний решила протестировать персонализированные SMS-сообщения, используя имя получателя и историю предыдущих покупок. В результате персонализированные сообщения показали на 25% более высокий показатель кликабельности (CTR) по сравнению с неперсонализированными. Это повысило не только уровень вовлеченности, но и увеличило количество повторных покупок.
Дайте ему название, совпадающее с доменным именем ресурса, на котором будете проводить тестирование. Вы можете остановить тестирование еще до того, как выбранное в настройках условие завершения сработает. Для этого нажмите три точки, а затем – Остановить тестирование (Stop testing). Когда условие завершения сработает или вы завершите тестирование самостоятельно, среди двух попапов будет определен победитель по критерию, который вы выбрали в настройках. Это означает, что контент и условия показа этого попапа оказались более эффективными.
Но помните, что не всегда результаты тестов могут сразу быть удовлетворительными. Их стоит проводить до тех пор, пока вы не найдете самый эффективный вариант решения вашей проблемы. При правильном использовании, такие тесты повысят эффективность работы вашего интернет-магазина, увеличат конверсию.
Далее вы можете проводить анализ результатов тестирования и рентабельности инвестиций (ROI) в GA, применяя главные показатели эффективности вашего ресурса для контекста. Напоследок хочется добавить, что далеко не каждый твой A/B тест будет показывать какие-то важные, значимые изменения, будет приводить к повышению конверсии. До 8 тестов из 10, до 80% тестов могут заканчиваться ничем — ничего не поменялось. Еще из таких наблюдений, тесты могут идти очень долго, т.е. В моем опыте было где-то до полугода тестирование и соответственно надо набраться терпения или же нужно тестировать более кардинально разные вещи, т.е. A/B тестирование помогает вам определить наиболее эффективный вариант рассылки путем сравнения нескольких вариантов одного письма.
Одним из наиболее важных показателей, которые необходимо отслеживать для оценки эффективности сайта, является показатель отказов. Сайты очень часто дают пользователям слишком много причин уйти, например, несоответствие контента ожиданиям, непонятный интерфейс и так далее. 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. Пример, когда стоит преждевременно завершить А/В-тест. Если после запуска одна из групп дает критично низкие показатели, мы сразу ищем причины такого падения.
Она должна базироваться на объективных данных и быть направленной на повышение конверсии. Тестируется две (или больше) версии с изменяющимися фрагментами. По итогу сравнивают конверсии оригинальной контрольной группы А (она остается без изменений) и группы Б (в которой меняются некоторые параметры).
В другом случае компания тестировала различные варианты призывов к действию в своих SMS-сообщениях. В результате оказалось, что более эмоциональные и срочные CTA значительно повысили конверсию. Например, сообщения с текстом “Не пропустите! Получите свою скидку уже сегодня!” имели на 20% более высокую конверсию по сравнению с нейтральными CTA. Сегодня рынок перенасыщен информацией, и каждая компания стремится привлечь внимание своей аудитории. SMS-рассылки являются мощным инструментом для этого, поскольку они позволяют быстро и эффективно доставить информацию непосредственно в руки клиентов. Однако для достижения максимального эффекта от таких рассылок необходимо постоянно оптимизировать их контент и время отправки.
Важно, чтобы структура пользователей в каждой группе была условно одинаковая. Проверяем репрезентативность выборки в целом и однородность выборок в группах. Можно предварительно запустить А/А-тест для оценки этих параметров — тест, в котором тестовая и контрольная группы имеют одинаковую функциональность. А/А-тест помогает убедиться, что в обеих группах целевые метрики не имеют статистически значимого различия.
