Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток https://deveducation.com/ посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной.
На это может потребоваться от нескольких дней до нескольких месяцев. 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. Для A/B-тестирования с другими метриками можно использовать другие калькуляторы.
Что нужно тестировать
В результате выбранных изменений, метрика выросла, гипотеза подтвердилась. Но бывает и обратная ситуация, когда изменение не повлияло на ключевую метрику. Делаем выводы, что гипотеза не подтвердилась и собираем все результаты для дальнейшего анализа тестирования. Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. Для такого вида тестирования нужно как минимум несколько тысяч посещений в месяц.
- Как предполагают в компании, причина в том, что тема с интригой привлекала нецелевых клиентов.
- Он означает, что существует небольшая вероятность по ошибке отвергнуть лучший вариант письма.
- Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её.
- Есть бесплатные калькуляторы расчёта выборки, можно ими воспользоваться, например, Майндбокс.
- В процессе теста может оказаться, что показатели не слишком сильно поменялись.
После нескольких экспериментов вы найдете вариант, который приблизит вас к цели. Чтобы понять, какой призыв к действию (CTA, call-to-action) работает лучше, можно менять цвет кнопки или ее положение. Чтобы оценить разные заголовки — выписать варианты, подходящие под креатив.
Как проводить A/B-тесты
Проанализировать и зафиксировать показатели на старте. Собрать имеющиеся данные в удобную таблицу, чтобы было с чем сравнивать результаты тестирования. Другими словами, сплит тестирование можно провести между двумя существующими URL-адресами, что особенно полезно, если у вас динамический контент.
По стандартному сценарию ему отправляют триггерную рассылку «брошенная корзина». Через три часа маркетолог собирает результаты теста, чтобы выбрать письмо с самым высоким open rate. −50%» методы эффективного тестирования победило в этом тесте, поэтому его отправляют на оставшуюся часть базы клиентов. АВ-тест — это эксперимент, который помогает выбрать из нескольких похожих вариантов более эффективный.
Проведите тест и оцените результаты.
Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров). У него тоже есть визуальный редактор, как и в Optimizely. Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize.
A/B-тестирование — один из самых популярных методов исследования в маркетинге, UX, управлении проектами и продуктами. А ещё это востребованный навык — только на HeadHunter в июле 2023 года было более 500 вакансий, в которых от соискателей требовали владения методами A/B-тестирования. Главный плюс Google Оптимизации — чтобы провести А/В-тест, не нужно менять код сайта. Оценить эффективность элементов можно без помощи разработчиков.
Классический подход к A/B тестированию: как организуется эксперимент и распределяется трафик между версиями
Делаем собственные выводы, исходя из гипотезы. Учитываем прокси-метрики, то есть показатели, которые тоже изменились вслед за основными метриками. В компании по продаже авто А/В-тестирование проводили в течение месяца. Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью.
На рынке множество инструментов, которые позволяют проводить A/B-тесты. Блогеры и компании постоянно отслеживают статистику посещаемости в ВКонтакте, чтобы понимать, как пользователи реагируют на контент. Они могут посмотреть аналитику личного аккаунта, сообщества, а также конкретных постов. При этом статистические данные предоставляются бесплатно, а для их сбора не нужны сторонние сервисы и программы.