Инструмент еще в начале 20 века применял математик Вильям Госсет на производстве пива Guinness. Он использовал в производстве продукции разные виды ячменя, чтобы определить наиболее лучшее сочетание, которое понравится потребителю больше всего. Объективные данные позволяют быстрее продвигаться на рынке. Ведь кто, как не пользователи, лучше знают, что им нужно здесь и сейчас. В развитии продукта опираться лишь на субъективное мнение и собственные взгляды нельзя.

Она зависит от количества визитеров, базовой конверсии и желаемого результата. Минимальный размер выборки для А/Б-теста зависит еще и от длительности процесса. Если процесс затянется на месяц, то можно охватить больше потенциальных клиентов, так как при негативном исходе влияние на прибыль будет менее ощутимо в долгосрочной перспективе.

Настраиваем утилиту для тестирования и запускаем ее

Одним из таких методов изучения является А/В тестирование. Как видите, A/B-тестирование – необходимый элемент для развития веб-сайтов и приложений. Без постоянных экспериментов и проверок ваш сайт перестанет расти, а в стагнации невозможно наращивать и прибыль. Так что не забывайте регулярно проверять предположительно эффективные гипотезы и модифицировать ресурс, используя A/B-тестирование.

• Развитие бизнеса и продвижение продуктов в Интернете неразрывно связано с тестированием разных концепций и идей.
• Это классический способ, в котором сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) исследуемого объекта, различающиеся только одним параметром.
• Допустим, у нас есть лендинг А с определенным дизайном кнопок.
• Для этого нужно знать базовую конверсию и минимальный видимый эффект — относительную разницу в конверсии в сравнении с базовой.
• Корректно проведенные A/B-тесты не ухудшают важные для бизнеса показатели, а наоборот, помогают их улучшить.

С его помощью можно тестировать элементы страниц, включая заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, изображения и т. «Оптимизация» бесплатна для малого бизнеса и в этом ее большое преимущество по сравнению с конкурентами. Нужно помнить, что когда мы отдаем предпочтение тому или иному рианту, мы по сути масштабируем результаты, полученные к этому моменту, на всю аудиторию потенциальных пользователей. Это настоящий прыжок веры, и каждое такое действие должно быть обосновано.

A/B-тестирование всплывающих окон и других инструментов повышения конверсии от Callibri

Сплит-тестирование в своем изначальном виде предполагает некое сравнение двух совсем разных страниц. То есть не лендинга с красной кнопкой и идентичного лендинга с зеленой кнопкой, а два кардинально отличающихся a/b тестирование друг от друга лендинга. Кстати, экспериментальная проверка маркетинговых гипотез с помощью А/Б тестирования – одна из составляющих работ по комплексному продвижению в интернете от TexTerra.

А если из результатов тестирования не удается сделать выводы, то оно автоматически становится бесполезным. Это наиболее популярное приложение для проведения подобных тестов, поэтому разберем процесс именно на его примере. Взглянем на интерфейс утилиты, настроим A/B-тестирование и подключим к Google Optimize какой-нибудь сайт. На эффективность конверсионных элементов влияет все – от их расположения до цветового оформления. Чтобы выполнить A/B-тестирование, маркетологу необходимо воспользоваться одним из специализированных инструментов.

Как запустить A/B-тестирование сайта в сервисе Varioqub

Только в этом случае мы можем доверять результатам теста и принимать эффективные решения на их основании. Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию. Если вы внесете только самые важные и значимые изменения, по результатам эксперимента вам будет проще понять возможные причинно-следственные связи.

Чтобы в конце тестирования сделать правильные выводы, необходимо определить их уровень значимости (significance level). Он показывает, при каких условиях тот или иной вариант будет закономерным. Обычно достоверным считается показатель, полученный в пределах от 90 до 95%.

Как провести A/B-тестирование видео

При получении статистически значимых результатов эксперимента лидером тестирования становится та версия, которая лучше сказывается на конверсии. Для проверки статистической значимости результатов при оценивании качественных метрик, таких как Retention и Сonvertion, можно использовать онлайн-калькуляторы. Чтобы вычислить нужное число посетителей для проведения А/Б-теста, советуем пользоваться специальными калькуляторами. Они посчитают эту цифру в зависимости от желаемой конверсии и уникальных посетителей на страницу. Например, попробуйте простой сервис АБ-тестирования от ABTestGuide. Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования.

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. Соответственно, если изменений нет, значит, сработала нулевая гипотеза и внесение изменений не имеет смысла. Если конверсия повысилась, значит, сработала альтернативная гипотеза и следует масштабировать правки на всю аудиторию. И конечно, при негативном эффекте мы откатываем все изменения и думаем дальше, как повысить ключевую метрику.

Как интерпретировать результаты расчета статистической значимости

Большинство начинающих «тестировщиков» не ожидают, насколько большим должен быть объем трафика для получения надежных результатов. Как видно из диаграммы выше, значительный рост CR — например, более 10%, — уменьшает размер выборки, необходимый для достижения статистической значимости. Чтобы сплит-тест показал достоверные, а не случайные результаты, его нужно проводить определенное время. Если закончить тест раньше времени, то это может привести к ошибке подглядывания. Даже если результат статистически значим, это не гарантия правдивости результата, пока период теста не завершен. Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика.

Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%. В нашем примере A/B-тест — это сравнение исходной версии страницы сайта с новой. Для этой цели используется группа пользователей и выполняется оценка изменений ключевых метрик.