Они, разумеется, нужны, особенно новичкам в оптимизации конверсии. Но в случае, когда вы уже наработали какую-то практику и сформировали толковые идеи для экспериментов более серьезных, можете смело воплощать эти задумки. Ведь, проводя эксперименты с существенными изменениями, можно получить и изменения в конверсии столь же значительные. В процессе настройки А/В-теста может произойти сбой – нужно всегда держать руку на пульсе. Как только тестирование завершится, следует собрать все результаты и проверить их статистическую значимость. Предположим, у вас она – повысить конверсию посетителей в продажи билетов на авиарейсы.
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).
Не проводите A/B-тестирование незначительных изменений
Тестировать сразу несколько элементов с целью сэкономить время и деньги — плохая идея. В этом случае невозможно отследить, какое изменение повлияло на метрики. Первая гипотеза может показать отрицательный результат, а другие — положительный, поэтому выводы будут некорректными. При положительном результате (когда конверсия повышается) необходимо масштабировать изменения на всю аудиторию. При негативном правки отменяем и ищем дальше способы повышения метрики, чтобы опять их протестировать. Постарайтесь выработать правильное отношение к проведению мелких тестов.
С помощью A/B-тестирования можно увеличить количество заказов, дополнительных покупок и других позиций. Например, Netflix персонализирует главную страницу так, чтобы пользователю было удобно ориентироваться на ней. Поэтому в зависимости от того, что он смотрел и что а/в тестирование ему нравится, зритель на своей главной странице видит те или иные шоу и фильмы в том или ином порядке. Давайте посмотрим, как A/B-тестирование поможет избавиться от этих проблем. Компании заинтересованы в том, чтобы посетители совершали на сайте целевые действия.
Выберите страницу, которую будете тестировать
Другие параметры, такие как цвет самой кнопки, ее размер, форма или контрастность также влияют на эффективность. Многие думают, что одного А/В-тестирования вполне достаточно. На самом же деле вы должны проводить подобные тесты постоянно. Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. Статистика и данные, которые вы собираете при помощи А/В-тестирования, получены от фаворитов, претендентов и вариаций. Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта.
Эти варианты показывают аудитории и оценивают, на какой из них люди реагируют лучше. Если тестирование проведено корректно и показало статистически значимый результат, а внесенные изменения себя оправдали, это не повод останавливаться. Не всегда небольшая разница между целевыми показателями в контрольной и экспериментальной группах означает отсутствие результата. Их необходимо соотносить со степенью внесенных изменений. Например, если тестируемый вариант лендинга отличается от изначального только небольшим увеличением кнопки, сложно ожидать большого влияния на конверсию.
Определите цели
Контр метрики — те метрики, которые вы можете подвергнуть падению в вашем АВ тесте. Использовать их не стоит — то, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом. Если бездумно копировать чужие гипотезы, можно потерять много времени и не улучшить показатели. Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы. Прочитайте эту статью Skillbox Media, чтобы узнать, что такое A/B-тестирование, и научиться его проводить.
Вы не можете быть уверенными в том, что эксперимент проводился правильно, а результат оказался статистически достоверным. Как знать, может быть, тестирование длилось всего пару дней, а достоверность не достигла 95 %. Все дело в совокупности различных факторов, которые имеют значение в той или иной ситуации. Скажем, красный цвет может идеально подходить к дизайну всего сайта и лучшим образом привлекать внимание пользователей. А может, наоборот, категорически не сочетаться с общей стилистикой страницы и только раздражать посетителей. Не исключено, что первоначальный вариант А окажется лучше тестового варианта В.
Инструменты для сплит-тестирования
Разницы не обнаружили, всё прошло ровно, поэтому перешли к следующему этапу. А/В-тест поможет найти удобную форму регистрации для клиента, чтобы https://deveducation.com/ быстро авторизоваться и сделать заказ или оформить подписку. Можно тестировать разные формы и замерять, какая собрала больше симпатий.
- Вы запускаете 4 или 5 разных сплит-тестов для кнопки CTA.
- Введите эти данные в калькулятор A/B-тестирования, чтобы проверить, достигли результаты достаточной статистической значимости или нет.
- При запуске А/В-тестирования нужно определить метрику, по которой будет делаться вывод относительно эффективности того или иного запущенного эксперимента.
- Он бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице сайта.
- Отличается высокой гибкостью и удобством в работе, но не интегрируется с продуктами Google.
Также можно проверить зависимость количества слов и конверсий. Исследования Boomerang показывают, что электронные письма, содержащие от 50 до 125 слов, имеют самый высокий CR. В них тоже можно протестировать CTA, цвета, изображения, заголовки и текст — самые распространенные элементы. Также тестируйте и другие факторы — время получения рассылки или само письмо. Особенно правило А/А-теста важно, когда вы начинаете тестирование на новой платформе. Настройте А/А-тест, подождите 3-4 дня и оцените, стоит ли продолжать.
Правило общего тестирования
Эксперименты позволяют улучшить пользовательский опыт взаимодействия с сайтом, привлечь целевую аудиторию и стимулировать продажи. A/B-тест подтвердил вашу гипотезу о лучшей производительности версии B по сравнению с версией A. Опубликовав результаты, вы можете провести эксперимент на всей аудитории и получить новые результаты. В этом сценарии вы можете углубиться в данные или провести исследование пользователей, чтобы понять, почему новая версия не работает так, как ожидалось.
В компании по продаже авто А/В-тестирование проводили в течение месяца. Для компании по покупке автомобилей трафик параллельно направлялся и на сайт, и на квиз. Разложим работу с А/В-тестом по этапам на примере компании по покупке авто с пробегом. A/B-тесты следует пропускать в ситуациях, когда есть уверенность, что проект изменений почти наверняка улучшит продукт, а риски, связанные с реализацией идеи, невелики. Если гипотеза сырая, лучше вернуться к поиску проблемы.
