A B-тестирование: что это и кому нужно как провести A B-тесты, инструменты, результаты тестов

На картинке 1 он более широкий — вокруг среднего есть еще несколько значимых результатов. На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось а/б тестирование гораздо меньше, чем среднего. Графики распределения показывают, насколько часто появляется значение случайной величины в выборке.

A/B тестирование с Google Optimize

A/B-тестирование — метод маркетингового исследования, который заключается в сравнении двух вариантов одного элемента. Он помогает понять, в какой степени и как именно внесенные изменения влияют на целевые показатели. Например, A/B-тестирование позволяет оценить эффективность различных вариантов баннеров, кнопок или даже оформления страниц сайта.

Как проанализировать метрики А/В-тестирования и что делать дальше

Например, если цель — увеличить конверсию, вы можете измерять процент пользователей, совершивших целевое действие. Однако, А/В-тестирование должно быть достаточно продолжительным, чтобы исключить вариант конвергенции результатов. Это происходит, когда вначале появляется существенная разница между двумя вариациями, но со временем уменьшается. Такое случается из-за изменений в предпочтениях людей в течении дня или недели. Допустим, вы запустили А/В-тестирование заголовка (темы) письма, которое продлился 20 дней. В результате вы видите, что версия B превосходит версию A на 72%, так как ее письма с заголовком B октрывают на 72% чаще, чем письма с заголовком А.

• Допустим, что на графиках рассматривался такой ключевой показатель как конверсия.
• Это полезно, когда вы хотите протестировать несколько изменений или их комбинаций.
• Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях.
• Версия A — это обычно текущая, контрольная версия, а версия B — это новая версия с внесенными изменениями.
• Этот маркетинговый метод помогает настраивать и совершенствовать страницы, улучшая различные метрики.

Выберите, что будете тестировать

Поэтому длительность теста мы округляем до недель, чтобы учесть сезонность. Чаще наш цикл тестирования составляет одну-две недели в зависимости от типа А/В-теста. Посмотреть, как выглядят изменения до запуска, можно с помощью блока «Проверка эксперимента», который располагается в правом нижнем углу экрана. Одновременно важно сравнивать только одну переменную — допустим, форму кнопки. Тогда получится корректно интерпретировать итоги и выявить зависимости. Проведение A/B-тестов позволит снизить плату за потенциального клиента (CPL).

Кому пригодится проведение A/B тестов

В самом простом случае — считаем остаток от деления на количество групп, т.е. Дополнительно можем учитывать страну, уровень пользователя, определенные характеристики поведения в игре. Схожие результаты получим и с калькулятором A/B Testguide. Но здесь уже можно поиграться с настройками, получить графический результат и сформулированные выводы.

Поддерживает работу с аудиторией до 1,2 млрд посетителей — это приблизительно 1/7 всего населения планеты. Если выборка окажется нерепрезентативной, результаты эксперимента окажутся под сомнением. Есть много успешных кейсов, когда A/B-тесты помогали компаниям добиться желаемых результатов и увеличить продажи. Например, американская IT-компания WorkZone более чем на треть увеличила количество лидов, благодаря отзывам.

Однако их использование предполагает ввод специфичной начальной информации. Чтобы выбрать соответствующий вариант онлайн-калькулятора, вспомните про типы данных и разберитесь со следующими терминами. Всё привязано к цели А/В-теста и оговаривается заранее. Важно, чтобы структура пользователей в каждой группе была условно одинаковая.

А/Б-тестирование — это мощный инструмент для принятия обоснованных решений в бизнесе. Оно позволяет минимизировать риски, основываясь на реальных данных, а не на догадках. Правильно проведенные А/Б-тесты могут значительно улучшить пользовательский опыт, повысить конверсию и, в конечном итоге, увеличить прибыль компании. Многовариантное тестирование позволяет сравнивать более двух версий одновременно.

Если обратиться к формулам, то везде в них фигурирует разность средних. Такие тесты помогают оценить, произошел ли сдвиг в среднем значении определенной метрики — именно этот вопрос и интересен в большинстве случаев. Данный инструмент используется для сравнения базовой (контрольной) версии и оптимизированной, чтобы отследить реакции пользователей. Использовать А/В тестирование можно для оценки удобства обновленной структуры, нескольких вариантов текстов и прочих составляющих сайта. Стоит сказать, что разные исследователи по-разному анализируют результаты тестов и пользуются разными статистическими критериями.

Даже если сайт удобен, поверьте — всегда есть, что улучшать. A/B-тесты помогают UX-дизайнерам оптимизировать оформление, сделать его максимально удобным и понятным. Однако важно помнить, что А/Б-тестирование — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс улучшения. Постоянное тестирование, анализ и оптимизация помогут вашему бизнесу оставаться конкурентоспособным и отвечать меняющимся потребностям пользователей. А/Б-тестирование широко применяется в финтехе и e-commerce для оптимизации пользовательского опыта и повышения конверсии.

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. Так, на картинке 1 для A-сегмента у KPI 2,5 плотность значений 0,3, то есть оно встречается в 30% случаев. Итак, вы набрали необходимую статистику за выбранный срок.

Но достоверность такого эксперимента будет иметь заметные погрешности. 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. Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики. Особенно это пригодится владельцам интернет-магазинов, которые хотят знать, куда тратится каждая копейка и сколько в итоге приносят вложения в сайт.

Следовательно, при проведении теста важно проанализировать, получится ли повысить число заказов с помощью новой идеи. Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей. Эти программы могут самостоятельно разделять пользователей и отслеживать эффективность всех вариантов тестируемых страниц. Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize. Этот показатель доступен уже во время исследования, но если в процессе сервис показывает более низкие значения, прерывать эксперимент не стоит. Программа помогает рассчитать, сколько пользователей нужно для участия в эксперименте.

Это особенно важно при оптимизации пользовательского опыта и повышении конверсии. Метод часто используется в веб-дизайне, типичные применения — исследование влияния цветовой схемы, расположения и размера элементов интерфейса на конверсию сайта[5]. Страницы А и В показываются различным пользователям в равных пропорциях, при этом посетители, как правило, не знают об этом.

Чтобы определить победителя в A/B-тесте, измеряем результаты обеих страниц. Результаты — это те метрики, которые мы хотели изначально улучшить. Например, количество подписок на рассылку, кликов по баннеру или продаж. Чтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования. Если трафик идет к вам через платную рекламу или поисковики, можно пользоваться веб-аналитикой. Например, проведите A/B-тестирование с Google Analytics — если их счетчики установлены у вас на сайте.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .