-
By
admin@scholarsbureau.com - In IT Образование
Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. В норме достоверность должна составлять более ninety five %. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит.
Метод часто используется в веб-дизайне, типичные применения — исследование влияния цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на конверсию сайта[2]. Страницы А и В показываются различным пользователям в равных пропорциях, при этом посетители, как правило, не знают об этом. Преимуществом метода является использование при проектировании объективных данных[1].
Он полностью бесплатный и может использоваться как на лендингах, так и на отдельной странице обычного сайта. Для подключения понадобится аккаунт Google Analytics. Выберите программу, с помощью которой будете проводить тестирование. Для подключения системы нужен доступ администратора сайта — код события нужно будет добавить в шапку на исследуемой странице. Изучение поведения пользователей на сайте помогает сделать интерфейс более удобным, повысить продажи и улучшить позиции сайта в выдаче. Одним из таких методов изучения является А/В тестирование.
После окончания тестирования вы сможете увидеть собранную статистику в «Мастере отчётов». Подробнее об отслеживании результатов A/B-теста читайте в Справке. Протестировать РК можно в Яндекс Директе — это сервис для размещения объявлений в интернете. Но перед этим необходимо настроить A/B-тесты в Яндекс Аудиториях.
Чтобы следить за процессом, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов. Но как вы помните, важно избежать «ошибок подглядывания» и выждать достаточное время для выбранного трафика. А не бросаться сразу отменять изменения, если первые показания вас пугают. Подобный тест могут использовать маркетологи, продакт-менеджеры, веб-мастера, продуктовые дизайнеры. Проведение эксперимента позволит получить объективные сведения о различных методах улучшения текущей версии любого онлайн-продукта. Полученная объективная информация в Яндекс.Метрике или Google Analytics дает возможность перенастроить страницу и быстрее продвигаться на рынке.
Пока он идёт, нельзя его останавливать и вносить изменения в страницы — иначе придётся начинать заново. Мы покажем настройку на примере ссылок для редиректа. «Контрольный вариант» — страница без изменений, ссылку на неё указывать не обязательно. «Вариант 1» — страница с изменениями, ссылку на неё нужно указать. Дальше нужно указать цель, достижение которой вы будете отслеживать, — например, конверсию в отправку формы.
Проверить, принесут ли изменения нужный результат. Перед тем как вносить корректировки в проект, желательно сначала их протестировать. Так вы сможете избежать изменений, которые приведут к ухудшению показателей, например снизят кликабельность объявления.
Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. 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.
Задать Условия Для Теста
В разных отраслях метод используют для улучшения разных объектов. В этом сценарии вы можете углубиться в данные или провести исследование пользователей, чтобы понять, почему новая версия не работает так, как ожидалось. Это, в свою очередь, поможет собрать информацию для следующих тестов. В процессе исследования воронки вы замечаете, что 60% пользователей уходят до завершения регистрации. Это означает, что можно повысить количество регистраций, изменив страницу регистрации, что, в свою очередь, должно помочь увеличить количество активных пользователей.
Она должна соответствовать глобальной цели организации. К примеру, компания занимается продажей окон из пластика в Яндекс и Гугл и хочет при помощи лендинга увеличить количество продаж. Следовательно, при проведении теста важно проанализировать, получится ли повысить число заказов с помощью новой идеи. Доверительное A/B-тестирование — это статистический термин, означающий измерение разницы средних параметров при помощи сравнения нескольких источников исследования. Достоверный тест возможен только тогда, когда есть достаточно пользователей, информации и времени для накопления статистики. В ином случае не удастся добиться желаемых показателей, а сведения могут оказаться неточными.
Как Долго Проводить А/б Тесты?
Размер выборки учитывается при оценке значимости. Перед проведением А/B-теста аудитории разберитесь, какие пользователи будут участвовать в его проведении. Их нужно разбить на группы, например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Или перешедшие из объявлений на Яндексе и в Гугле. Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста.
В интернет-маркетинге А/Б-тесты обычно используют для повышения эффективности почтовой рассылки, а также конверсии и CTR на сайте. A/B-тест дает развернутые ответы, как оптимизировать эти маркетинговые активности и в каком направлении лучше двигаться. Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением теста аудитории разбивает пользователей на группы и определяет величину выборки.
Она подойдёт для сравнения нескольких вариантов посадочных страниц, а также отдельных её элементов. Инструмент работает на базе технологий Varioqub. Варианты пользователям нужно показывать случайным образом. Иначе может получиться так, что отдельный сегмент аудитории будет видеть только один вариант — и результат будет недостоверным.
Протестируйте глубину содержания и уровень подробности описания, создав два варианта описания вашего ключевого предложения. Один будет значительно длиннее другого и даст более глубокое понимание темы. Ваш фаворит – это маркетинговый актив (веб-страница, e-mail, рекламное объявление на Facebook и пр.), который уже показал хорошие результаты или же вы ожидаете от него таковых. В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных. Например, сравнение двух лендингов, которые предлагают один и тот же товар, но делают это с использованием разного описания, разных видео или картинок и разной ценой.
Чтобы сформулировать её, сначала нужно проанализировать текущую ситуацию, найти то, что можно изменить, и понять, как это может сказаться на эффективности. Для аналитиков A/B-тестирование — один из множества инструментов оценки эффективности сайтов, приложений, рекламы. Аналитики проводят A/B-тесты, чтобы помочь маркетологам подтвердить или опровергнуть их предположения. — Контрольная версия, А выигрывает или между версиями нет разницы. Преждевременный просмотр результатов может испортить статистическую значимость. Затем нужно разработать гипотезу о том, что именно поменяется, и, соответственно, что вы хотите проверить.
A/B-тестирование — универсальный, надежный и проверенный метод маркетингового исследования. При соблюдении условий проведения можно получить объективное понимание, как нужно улучшить продукт. Тем не менее, не нужно рассчитывать только на него. Для получения максимально объективных данных A/B-тестирование нужно комбинировать с другими маркетинговыми исследованиями.
Одновременно сравнивать разные версии нескольких переменных. Например, тестировать сразу две версии главного офера и формы обратной ab тестирование связи. Такие исследования могут запутать и не показать прямых зависимостей. Важно в одном тесте проверять только один элемент.
Теперь можно проанализировать собранную информацию. Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию? При этом нужно учесть измеряемый метричный вес при A/Б-тесте, гипотезы и многие другие моменты.
Так что решение не проводить сравнений, полагаясь на опыт или на интуицию — не самое удачное для бизнеса. Графики распределения показывают, насколько часто появляется значение случайной величины в выборке. В данном случае все значения распределены вокруг среднего. Разницу в среднем KPI для двух выборок показали через разность «sd» — среднеквадратичное отклонение. Двумя цветами обозначены A- и B-сегменты, на которых проводился тест.
Для получения статистически значимых результатов нужно рассчитать размер аудитории, которой будет демонстрироваться контрольный или экспериментальный вариант продукта. На этот показатель влияют различные параметры, включая личные предпочтения экспериментатора. Рассчитать выборку можно вручную или с помощью специальных сервисов, например Driverback или Optimizely.
Так, А/Б-тест revenue — для анализа дохода — позволит определить, вырастет ли выручка. Желательно выбирать только один показатель для оценки. Если же взять несколько показателей, то они должны быть тесно связаны друг с другом. К тесту нужно правильно подготовиться, настроив систему аналитики. Также обязательно заранее разобрать алгоритм, как проводить А/Б-тестирование для достижения желаемых метрик.
Позволяет настраивать свыше 15 параметров для проведения эксперимента, частично интегрируется с Google Analytics, но без возможности импорта целей. Есть демоверсия на 30 дней с ограничением по трафику до 1000 посетителей. Сервис входит в онлайн-платформу Google Marketing Platform. Он позволяет тестировать различные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, картинки, текст и т. Сервис можно интегрировать с Google Analytics для сегментирования и настройки целей, а также с Firebase, Google AdWords и другими продуктами компании.