Метрика A/B-теста — показатель, по которому оценивается, подтвердилась гипотеза или нет. В примере, на котором выше мы сформулировали гипотезу, метриками для ее проверки будут показатели конверсии в целевые действия — подписка и оформление заказа. Сервис по размещению объявлений в сфере недвижимости тестирует новую модель оплаты.
В среднем, для проведения объективного теста достаточно двух недель. Чтобы исключить влияние внешних факторов (например сезонности, курса валют, погоды и т. д.), контрольный и тестовый вариант нужно проверять одновременно. 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.
Проверка сбора данных по метрике
Если гипотезы эксперимента подтвердятся, А/В-тесты помогут оптимизировать конверсию. Хороший сайт или приложение устроены так, чтобы клиенту было удобно — играть, оформлять заказы, учиться и много чего ещё. Все эти характеристики a/b тестирование влияют на популярность компании и вывести их можно только опытным путем. Так А/В-тестирование помогает делать более дружественные интерфейсы, интуитивно понятные формы обратной связи, интересный читателю контент.
- Платформа для онлайн-обучения хочет внести изменения в свою главную страницу, чтобы новый, более привлекательный дизайн увеличил количество пользователей, проходящих их курсы.
- Он использовал в производстве продукции разные виды ячменя, чтобы определить наиболее лучшее сочетание, которое понравится потребителю больше всего.
- Одним из таких методов изучения является А/В тестирование.
- Для начала решите, какую информацию вы сможете собирать и анализировать.
- Продакты и маркетологи должны понимать, что они могут протестировать, как провести эксперимент и проанализировать его результаты.
Такого объема выборки хватит для принятия объективного решения. Мы уже говорили, что тестирование помогает увеличить эффективность веб-страниц. Чтобы этот метод принес результат, маркетолог должен генерировать идеи, способные позитивно влиять на те или иные метрики сайта. Нельзя просто брать какие-либо изменения с потолка, внедрять их и тестировать эффективность.
Шаг 2. Выбрать метрику
Независимо от того, был ли ваш тест успешным или нет, относитесь к каждому эксперименту как к возможности для обучения. Используйте то, чему вы научились, для выработки вашей следующей гипотезы. Вы можете, например, использовать предыдущий тест или сконцентрироваться на другой области, требующей оптимизации.
Проверка гипотез в статистике — это способ проверить результаты исследования, чтобы понять, есть ли у вас какие-либо существенные результаты. Наиболее важные и запутанные аспекты проверки гипотез — это определение нулевой и альтернативной гипотез. А/В тестирование используется для определения наиболее эффективной версии продукта на рынке. Для этого есть специальное программное обеспечение. Оно хорошо тем, что изначально заточено именно под сравнение эффективности отдельных элементов страницы. Начать стоит с выбора элемента, который надо протестировать.
Как проанализировать метрики А/В-тестирования и что делать дальше
АБ-тест позволяет сравнить несколько версий чего-либо (страницы сайта, рассылки и т.д.), чтобы проверить эффективность улучшений с помощью цифр. A/B-тест помогает улучшить показатели компании и повысить доходность бизнеса. Если вы стремитесь уверенно продвигаться на рынке и обходить конкурентов, данный механизм должен стать верным спутником в процессе всей работы. Для проведения A/B-теста важно правильно рассчитать размер выборки. Поможет в этом калькулятор, однако потребуется сделать дополнительные расчеты, которые предстоит провести вручную.
Проверить гипотезы можно с помощью статистических тестов. Он помогает работать с небольшими объемами данных, допустим, для среднесуточных значений. Размер выборки для А/Б-теста имеет значение, и ее величина определяется индивидуально.
A/B тесты — что это такое и как использовать?
Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности. После А/B-тестирования можно создать собственную библиотеку проверенных лайфхаков, которые начнут работать на продвижение вашего бизнеса. Вы можете использовать эти шаблоны, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию и эффективно с ней взаимодействовать.
А можно воспользоваться специальными инструментами, которые упрощают этот процесс, например Google Optimize. Перед вами решения по улучшению сайта онлайн-лектория. Выберите из списка те решения, которые можно тестировать параллельно.
Конверсия
Поэтому рекомендуем прочитать нашу статью о том, как приоритизировать гипотезы продуктового исследования. Представьте, что вы работаете над интерфейсом для онлайн-магазина. Есть идея — разместить виджет подписки на рассылку в поп-ап, который всплывает сразу, как только пользователь заходит на сайт. В текст виджета планируется добавить информацию о скидке 10% за подписку. Сейчас эта информация и виджет для подписки размещены внизу страницы. Этот инструмент поддерживает мультивариантное тестирование и раздельное тестирование URL-адресов.
Анализируйте результаты. Наконец-то самое интересное
— В самом начале проведения тестирования проверьте, действительно ли оно работает. — Создайте новую версию (B), отражающую изменения, которые вы хотите протестировать. Решите, будет ли это односторонний или двусторонний тест. — Нулевая гипотеза предполагает, что результаты, А и В на самом деле не отличаются и что наблюдаемые различия случайны.
