Тогда советуем попробовать нижеописанные изменения для более полного учета интересов ЦА. Аналитик должен обязательно рассчитать статистическую значимость результатов. Если он окажется ниже установленного порога, тогда полученные изменения никак не связаны с внесенными правками, а являются просто случайными колебаниями величины. Это наиболее популярное приложение для проведения подобных тестов, поэтому разберем процесс именно на его примере.

• Это позволяет эффективно распоряжаться временными и техническими ресурсами, настраивать сайт под нужды пользователей.
• Хотя если вы проводите эксперимент с помощью специальных сервисов, то программа сама все за вас посчитает.
• Затем вам нужно определить метрику, на которую вы будете смотреть, чтобы понять, является ли новая версия сайта более успешной, чем изначальная.
• Тогда удастся сделать вывод, стоит ли всё-таки вносить изменения.

После этого воспользоваться одним из специальных сервисов. Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных. Этот калькулятор содержит большее количество параметров, чем предыдущий, включая посещаемость сайта, изначальную конверсию, количество вариантов для теста и другие.

Выберите страницу, которую будете тестировать

Это сложный процесс, особенно если респонденты из контрольной и экспериментальной групп находятся в разных частях страны и даже мира. Поэтому для ускорения тестирования и сокращения вероятности ошибок можно использовать различные онлайн-сервисы. Если тестирование проведено корректно и показало статистически значимый результат, а внесенные изменения себя оправдали, это не повод останавливаться.

Изменения в работе нужно вводить постепенно, не стоит делать редизайн всего сайта за раз. Такое резкое изменение может оттолкнуть пользователей, что уменьшит показатель конверсии. A/B тестирование помогает получать положительные результаты даже при небольших изменениях, делая сайт более функциональным без глобальных перестановок и правок.

Персональные инструменты

Чтобы сравнить два варианта объекта, нужно сформулировать гипотезу, определить метрики, рассчитать размер выборки, запустить тест и проанализировать результаты. Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Чтобы проверить это предположение, маркетолог использует специальный сервис — например, AB Tasty. Сервис распределяет трафик так, что половина посетителей страницы видят старую её версию, а половина — новую, с синей кнопкой «Купить».

Например, пользователь может отправить ссылку на версию А пользователю, который  должен увидеть версию В. Чтобы этого избежать, требуется изолировать пользователей в группе А от пользователей в группе В. Например, если пользователь находится в группе А, то все другие пользователи, которые могут повлиять на его поведение, также входят в группу А. Благодаря случайной выборке, каждый пользователь может с одинаковой вероятностью увидеть либо версию А, либо версию В. Тестируемые аудитории не должны быть в курсе, что проводится A/B-тест, так как это может подсознательно повлиять на их реакцию. Для проверки гипотезы нужна одна страница без изменений (А) и одна страница с измененным элементом (В).

Анализируйте результаты. Наконец-то самое интересное

Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов. Респонденты делятся на равные и однородные группы, а затем оценивается, какой из вариантов оказался более успешным.

Определитесь с тем набором информации, который вам реально необходим и не отпугнёт клиента. Одна из главных целей работы сайта – обеспечение наибольшего количества продаж. Чем более «дружелюбно» интерфейс настроен к пользователю, тем больше денег он будет оставлять. Конкретное выражение финансовые метрики находят в величине среднего чека, ежемесячном объёме продаж, стоимости привлечения клиента (CAC). Полезно в данном случае внедрять специфические дополнения, связанные непосредственно с покупками.

Выбираем страницу и элемент для тестирования

Не стоит с разбегу прыгать в глубокий бассейн А/В-тестирования, пока в нём воды на маленький тазик, то есть если нет значимого трафика пользователей. Чтобы выявить предпочтения среднего пользователя, нужен статистически значимый размер выборки. Если отсутствует ресурс получить адекватные данные, A/B-тесты не покажут результат. Одни из инструментов, помогающий развитию веб-проектов – аб тестирование.

Используйте любой из них, который соответствует вашим потребностям и, что более важно, бюджету, и со временем повышайте конверсию. Таким образом в ходе теста сравнивается вариант «A» и вариант «B», и целью является определение лучшего из двух протестированных вариантов. A/B-тестирование — это неотъемлемая часть процесса работы над продуктом. Это эксперимент, который позволяет сравнить две версии чего-либо, чтобы проверить гипотезы и определить, какая версия лучше. Должны ли кнопки быть черными или белыми, какая навигация лучше, какой порядок прохождения регистрации меньше всего отпугивает пользователей?

Контролировать процесс и анализировать результаты

Чтобы исследовать изменения на лендинге, используйте вариант «Эксперимент с переадресацией» — он будет показывать две разные версии сайта выделенным сегментам аудитории. В остальных случаях можно использовать вариант A/В тестирование. Самый популярный инструмент для проведения А/Б тестов.

Кому пригодится проведение A/B тестов

Владелец сайта считает, что кнопки другого цвета могут сделать ресурс более привлекательным для клиентов. Тогда он создает лендинг Б с другими кнопками и разделяет трафик между вариантами А и Б. Таким образом, удается проверить появившуюся теорию и выяснить, действительно ли кнопки другого цвета могут повысить продажи. Это не просто тестирование, а сравнение эффективности двух вариантов страницы.