Мы в своей работе используем эксперименты от Google Analytics. Поэтому мы рекомендуем такого рода эксперименты делать после того, когда для Вас увеличение конверсии в 1% (полученный потом и кровью) сделает погоду. И аб тестирование уже возможно на этом этапе Вы поймёте, что Вам это не нужно. Вот наглядный пример на уровне сайтов, где мы определяем, как влияет на результат изменённое расположение блоков. Прочитайте эту статью Skillbox Media, чтобы узнать, что такое A/B-тестирование, и научиться его проводить.
Статистическая значимость теста
Стратификация позволяет получить более репрезентативную выборку на меньшем объеме данных. Этот метод я рекомендую применять всегда, когда есть возможность. Функциональное преобразование полезно тогда, когда исходное распределение сильно скошено.
«простых» шагов A/B-тестирования
Их нужно разбить на группы, например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%. После этого воспользоваться одним из специальных сервисов. Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных. Для развития бизнеса приходится постоянно генерировать различные идеи.
Разработайте гипотезу3. Разработайте гипотезу
- Подробнее об отслеживании результатов A/B-теста читайте в Справке.
- В самом простом случае — считаем остаток от деления на количество групп, т.е.
- Ключ к успешному A/B-тестированию — сегментация целевых пользователей.
- Маркетолог имеет возможность самостоятельно определять долю трафика, участвующего в тестировании.
Вы узнали о том, как провести А/Б-тестирование, корректно оценить результаты и избежать типичных ошибок. Мы рассмотрели алгоритм проведения теста на примере страниц сайта. Однако аналогичный подход с небольшими изменениями можно распространить и на другие виды исследования. Например, на выбор рекламного объявления или функционала мобильного приложения.
Увеличить конверсию с минимальными рисками
Для страницы А это значение равно 0,167%, или (2/1200)×100%. Как только оба варианта наберут достаточное для анализа количество посещений, программное обеспечение выбирает победителя. Однако нужно совершить еще один важный шаг, прежде чем внедрять «лучший» вариант. Такое случается, когда эксперимент останавливают раньше времени. Может быть, сроки горят или презентацию перенесли на дату пораньше.
Алгоритм проведения A/B-тестирования
Важно, чтобы между версиями было только одно существенное различие, чтобы вы могли точно определить причину изменения результатов. Выбор метрик для измерения успеха — следующий важный этап. Метрики должны быть напрямую связаны с вашей целью и быть измеримыми. Например, если цель — увеличить конверсию, вы можете измерять процент пользователей, совершивших целевое действие. Такую ошибку совершают ещё на этапе формулировки гипотезы.
Гипотеза — это предположение о том, как может измениться состояние продукта, если изменить один из его элементов. В гипотезе обозначают решение, при котором ситуация изменится, а также показатели, которые улучшатся в результате изменения. Допустим, мы недавно запустили лендинг, и пока нет данных по нужным метрикам. Или у нас нет данных по метрикам, потому что не были установлены счетчики на сайте (да, такое тоже бывает), и мы не можем определить точку отсчёта в А/В-тесте.
Сервис А/Б-тестирования разделяет трафик между «гипотезой» и «контролем», затем измеряет полученные значения. Итак, 10 мучительно долгих дней прошли, и что мы видим? Конверсия второй группы, которой мы показывали вариант формы с оффером, составила 30% — предложение-то работает! Нет, нужно определить статистическую значимость, чтобы убедиться, что результатам можно доверять. Вы проанализировали воронку продаж в компании и заметили, что форму подписки на email-рассылку заполняют лишь 3% тех, кто увидел ее.
Она зависит от количества визитеров, базовой конверсии и желаемого результата. Минимальный размер выборки для А/Б-теста зависит еще и от длительности процесса. А/Б-тест простыми словами — это маркетинговый метод, с помощью которого оценивают эффективность ресурса или рекламной кампании в Интернете. Данный тест также нередко называют сплит-тестированием.
Возможно, первый покажет отрицательный результат, а остальные — положительный. A/B тестирование представляет собой инструмент для развития сайта и проверки гипотез. При его помощи разработчики оценивают предпочтения аудитории, определяя, требуется внедрять какие-то изменения или нет. Даже если тест показывает статистически значимое улучшение, подумайте о практической значимости результатов. Например, увеличение конверсии на 0.1% может быть статистически значимым, но не иметь практической ценности для бизнеса. Статистический анализ — ключевой этап в интерпретации результатов А/Б-теста.
Это важный аспект, который зачастую является решающим в вопросе, откроют ли ваше письмо. Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты. Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Если еще задаетесь вопросом, нужно ли вам A/B-тестирование, то спросите себя, должен ли ваш сайт приносить больше прибыли. Если ответ положительный, то и ответ на этот вопрос будет положительным.
По умолчанию используется все 100 %, а если у вас, как у «Текстерры», миллион уникальных посетителей в месяц – вполне хватить и 20–30 тысяч. Удаление выбросов — хороший метод, который позволяет не только сократить дисперсию, но и освободиться от шумовых данных. Но убирать нужно минимально, я рекомендую до 1% данных. Например, только технические ошибки или сегмент, с которым мы не работаем на тесте. Теперь необходимо оценить, где находится число 0 в этом распределении.
A/Б-тест позволяет оценить эффективность изменений веб-страниц сайта. Этот маркетинговый метод помогает настраивать и совершенствовать страницы, улучшая различные метрики. Калькуляторы есть здесь и здесь, они рассчитывают размер выборки, необходимый для каждой версии. На размер выборки влияют разные параметры и ваши предпочтения. Наличие достаточно большого размера выборки важно для обеспечения статистически значимых результатов. Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам.
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. Размер выборки должен быть таким, чтобы получить статистически значимые данные о реакции аудитории на изменение.
Генеральная совокупность — общее количество пользователей в целевой аудитории. Например, если вы рассчитываете охватить жителей определенного города, то генеральной совокупностью будет общее количество живущих там людей. В разных калькуляторах расчет этого значения реализован по-своему. Но он означает одно и то же — вероятность, что будет обнаружен минимальный эффект от теста.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.