Учитывая важность результатов эксперимента на дальнейшие решения, расчеты должны быть очень аккуратными. A/B-тестирование, или сплит-тестирование, — это метод исследования, при котором сравнивают эффективность двух вариантов какого-то объекта, например страницы сайта. Эти варианты показывают аудитории и оценивают, на какой из них люди реагируют лучше. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать.
- Возможно, в вашей голове есть простая модель, которую вы хотите применить для продукта, но это вряд ли сильно поможет.
- Например, число посетителей сайта в месяц или число активных пользователей сервиса.
- Если отсутствует ресурс получить адекватные данные, A/B-тесты не покажут результат.
- Ответ на вопрос, как улучшить продукт, необязательно может быть в методе A/B-тестирования.
- В первый раз (а многие пользователи будут делать заказ в первый раз) разобраться намного сложнее.
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. Здесь самые расширенные возможности таргетинга среди популярных сервисов — до 35 параметров. Convert поддерживает интеграцию с GA. Программа может применяться для проведения сплит-тестов, мультивариантных и мультистраничных исследований. Поддерживает работу с аудиторией до 1,2 млрд посетителей — это приблизительно 1/7 всего населения планеты. Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях. Поэтому эта программа подходит только для А/Б тестирования.
Поэтому важно уметь быстро проверять и оценивать гипотезы, а затем оставлять только наиболее удачные. Существуют различные способы сделать это, но одним из наиболее эффективных считается A/B-тестирование. В материале разбираем, что это такое и для чего может использоваться. Научиться разрабатывать гипотезы, составлять A/B-тесты и правильно интерпретировать их результаты можно на курсе Skypro «Аналитик данных». А еще сможете визуализировать результаты анализа и представлять их коллегам и руководству. После того как запустили тестирование, нужно подождать необходимых результатов.
Прежде чем заменять прямоугольные кнопки, стоит проверить такую теорию. Нужно внести правки на сайт и дать клиентам оценить обновленный лендинг. Сервис не умеет проводить подобные тесты в мобильных приложениях — зато функционал A/B-тестирования бесплатный. Помимо классического A/B-тестирования, когда меняют какой-то небольшой элемент на одной странице, есть еще несколько смежных видов. Команда формулирует предположения о желаемом результате. Проверяйте гипотезы, лежащие в основе вашего продукта, прежде чем двигаться дальше.
Кому Необходимо
Таким образом, можно провести в Яндекс Директ A/В-тест любого элемента контекстного объявления. Сейчас Яндекс запускает новое решение для проведения А/В-тестов — Varioqub. Пока сервис проходит обкатку и можно поучаствовать в его тестировании. В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов.
Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. В ходе оценки измеряют, как влияет изменение одного параметра на эффективность — дочитывания, время пользователя на сайте, использование форм обратной связи и так далее. Сохранить моё имя, e-mail и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев. Например, цветные баннеры, которые уводят посетителя с формы заказа, вполне вероятно, лишние, и их нужно убрать.
Доверительное А/Б-тестирование позволяет получить объективную статистику, которая повлияет на принятое решение специалиста. Тогда удастся сделать вывод, стоит ли всё-таки вносить изменения. Концепция гипотезы должна быть тщательно продумана в самом начале. Это полезно для оценки ожидаемого эффекта эксперимента. Вам также необходимо определить ожидаемую скорость изменения для порога успеха. Например, если изменение в метрике X составляет менее N%, то эксперимент считается неудачным и фичу добавлять не стоит.
Рассчитать Размер Выборки
Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины или карточек товаров приносит больше продаж. Продакт-менеджерам A/B-тестирование методы эффективного тестирования нужно для развития продукта. Например, с его помощью они могут понять, как доработать сервис, чтобы он нравился пользователям.
На нее направляется часть визитов с контекстной рекламы — люди получают шанс оценить обновленную версию и поработать с ней. Теперь перейдем к тому, зачем нужны такие тесты и как их проводить. Рассказываем, что такое веб-аналитика и какие основные задачи бизнеса она решает. Если не уверены, какой инструмент лучше использовать, или еще не работали в сфере аналитики, то в Skypro есть обучение на аналитика данных. На рынке множество инструментов, которые позволяют проводить A/B-тесты. На каждый из этих четырех вариантов мы можем направить 25% аудитории и через время посмотреть, где было больше регистраций.
За 7 дней ваша аудитория проходит и будни и выходные дни и устраняется сезонность. Сезонность в данном случае, это когда аудитория может активнее использовать ваш продукт в выходные дни или, наоборот, в будние. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики.
А/в-тестирование В Google Analytics
Есть бесплатные калькуляторы расчёта выборки, можно ими воспользоваться, например, Майндбокс. Группы тестирования пользователей выбираются случайным образом и, как правило, имеют одинаковый размер и общие демографические характеристики. Измените содержимое выбранного варианта и опубликуйте его. Изменять можно все что-угодно, так как изменения внесенные на варианте Б не повлияют на вариант А и наоборот. Выберите нужный вариант и перейдите в редактор для его изменения.
Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам. Чтобы получить достоверные результаты, сайт должен иметь стабильный поток посетителей, регулярные конверсии, настроенные системы аналитики. Если это новый ресурс, то выборка может быть https://deveducation.com/ недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. Перед проведением А/B-теста аудитории разберитесь, какие пользователи будут участвовать в его проведении.
Если отслеживать метрики, которые не влияют на коммерческие показатели, можно принять неправильное решение. Лучше выбирать показатели, которые влияют на выручку и прибыль, — например, коэффициент конверсии. Нельзя завершать сплит-тестирование раньше, чем был достигнут размер выборки. Проще всего использовать специальные сервисы или встроенные инструменты. Их нужно настроить один раз, а потом оценить результаты.
При значении 90% понадобится меньше людей для теста, но вероятность ошибки увеличивается до 10%. Цена таких ошибок отразится на прибыли компании, если распространить на всю базу неверное решение. При значении 99% вероятность ошибки будет минимальной, но понадобится больше людей и времени на проведение теста. Вы можете сами выбрать долю трафика сайта для теста. По срокам тестирование можно проводить здесь от 2-х недель до 3-х месяцев.
Полученные сведения будут отображаться в личном кабинете или придут на указанный вами электронный адрес. Сервис «Оптимизация» позволяет проверять эффективность пяти вариантов страницы за один тест. Используя его, можно проводить A/B/n-тестирование, то есть проверять сразу несколько гипотез вместо двух. 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.
Итак, потратив немного времени и воспользовавшись несложными отчетами Google Analytics, мы выявили, какие страницы в пути пользователя нуждаются в доработках. 1.1 Начинать поиск проблемных страниц рекомендую с точек входа (например, у вас есть 10 основных страниц, на которые входят пользователи из каких-либо источников. Обязательно нужно иметь статистику по каждому шагу и странице. Если такой статистики нет, строить обоснованную гипотезу довольно сложно (иногда невозможно).
Ручное тестирование требует больше времени на настройку и постоянного контроля, а программирование — много ресурсов. К количественным метрикам можно применить метод статистического анализа и понять, достоверны ли итоги сплит-тестирования. К качественным метрикам метод статистического анализа применить нельзя. Для получения достоверных результатов рекомендуется проводить тестирование минимум 7 дней.
Очень часто стоит четко сформулировать цель, и уже становится понятно, как улучшить страницу, чтобы пользователь достигал цель быстрее и проще. Если это страница входа или страница каталога, по которой пользователь переходит, основная цель, вероятнее всего, – перейти к странице, на которой выполняется покупка. Например, «сделать улучшения всех заголовков на всех страницах, чтобы улучшить конверсию» – это не четкая формулировка. Обладая этой информацией, мы «сужаем» свой фокус на конкретных ключевых страницах сайта, имеющих важное значение для продажи товара и/или оформления заказа.
Допустим, у вас запущены рекламные объявления, и вы хотите поменять креатив. Вкусы вашей аудитории могут не совпасть с вашими, а прогадать — значит, потерять часть лидов. Для развития бизнеса приходится постоянно генерировать различные идеи. Однако далеко не каждая из них способна увеличить конверсию, привлечь в Интернете новых клиентов или еще как-то положительно повлиять на развитие бизнеса.
Перед А/В-тестом проводят А/А-тест — для проверки однородности групп пользователей, настроек самого теста и замера исходной конверсии. Часто используются уровни значимости — 90%, 95% и 99%. Смысл заключается в том, что из one hundred пользователей, 10%, 5% или 1% сделали выбор случайно. Если протестируем достаточно большую группу пользователей, определим без ошибок, что предпочитает средний пользователь.
А это противоречит сути А/В-тестирования — все таки А/В-тесты являются инструментом для быстрого внедрения улучшений. В результате проведения тестирования вы можете определить, какой вариант посетителям нравится больше. Чтобы определить объем выборки (статистически значимое количество посетителей), можно воспользоваться специальным калькулятором (например, сервис surveysystem.com). Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением теста аудитории разбивает пользователей на группы и определяет величину выборки.