Опубликовав результаты, вы можете провести эксперимент на всей аудитории и получить новые результаты. Третий кейс демонстрирует результат тестирования изменений непосредственно на сайте компании. В рамках одного из экспериментов исследования к карточке каждого товара был добавлен блок с пятью преимуществами. Кнопки, расположение объектов, другие блоки https://deveducation.com/ остались на месте.

• Продуктовый дизайнер из Сан-Франциско Лиза Шу рассказывает о простой последовательности шагов, которые помогут провести базовое тестирование.
• Таким образом, можно сделать вывод, что изменение страницы регистрации должно помочь увеличить количество активных пользователей.
• При этом варианты создаются для всех возможных комбинаций.
• Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии.
• Поведение пользователей отличается в разные дни недели, например, может изменяться по праздникам.

Зачем тестировать абсурдные гипотезы

Но как понять, что понравится пользователям, повысит продажи и принесет прибыль? Наша статья будет полезна начинающим аналитикам, UI/UX-дизайнерам, маркетологам, Project-менеджерам и другим специалистам. Если A/B-тестирование выполнено с полной самоотдачей и с уже имеющимися у вас знаниями, это может снизить многие риски, a/b testing это связанные с выполнением программы оптимизации. Это поможет значительно улучшить UX вашего сайта, устранив все слабые места воронки продаж.

Выберите страницу, которую будете тестировать

Удобнее всего анализировать А/В-тест с Модульное тестирование помощью языка программирования. Изменение параметров сплит-теста по ходу его проведения может исказить результаты. Задайте параметры теста заранее и придерживайтесь их до завершения эксперимента.

Выживет сильнейший: как с помощью A/B‑тестов проверяют гипотезы

Используйте A/B-тестирование, чтобы найти наиболее оптимизированную версию этих критических страниц. Чем меньше загромождена ваша домашняя страница и целевые страницы, тем больше вероятность того, что посетители смогут легко и быстро найти то, что ищут. Если тест дает однозначный ответ, наиболее эффективный вариант можно внедрять на сайт.

Надеюсь, эта статья была полезной для вас и поможет избежать ошибок при А/В-тестировании. C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры. Техническая возможность проводить сплит-тесты закладывается в наши продукты еще на этапе проектирования. Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики. Его особенность — на сайте уже есть варианты проведения А/В тестирования, которые можно использовать в своей практике. Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно.

Подтвердить равномерное распределение аудитории 50/50 между версиями страниц сайта с измененным элементом. И ждать, когда наберется достаточный объем пользователей, которые взаимодействовали со страницей. Затем с помощью подключенных сервисов аналитики оценить значение ключевой метрики из гипотезы. При создании вариантов объекта эксперимента руководствуемся принципом – одно изменение за раз. Даже незначительное дополнительное изменение может дискредитировать итоги тестирования. Например, протестировав изменение формы объекта, можно в следующей итерации проверять изменение размера или цвета.

Например, для прагматичной ЦА важно четко показать, какую выгоду она получает прямо сейчас. Также протестируйте тип предложений — скидка или бесплатный бонус — и посмотрите, что лучше стимулирует конверсии. В этой статье мы подробно рассмотрим, как работает A/B-тестирование, почему так важно тестировать гипотезы и как правильно организовать тесты в своей маркетинговой стратегии. Если метрики отличаются на статистически значимую величину, то следует проверить систему разбивки пользователей на группы и систему сбора результатов. Полученные значения могут измениться в любой момент, поэтому преждевременная оценка результатов сводит смысл проведения теста к нулю. Длительность проведения A/B-теста во многом зависит от цели и объема аудитории, необходимого для получения статистической значимости.

Когда на сайт переходит кто-то из постоянных посетителей, то кардинальные изменения привычного ему интерфейса могут вызвать раздражение. Это может поставить под угрозу ваш текущий коэффициент конверсии. Привлечение качественного трафика всегда обходится недешево, особенно в высококонкурентных нишах.

Только не нужно вносить изменения одновременно в несколько параметров, запуская А/В-тестирование. Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение. Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии. Другие параметры, такие как цвет самой кнопки, ее размер, форма или контрастность также влияют на эффективность.

A/B-тестирование позволяет максимально эффективно использовать существующий трафик и помогает повысить конверсию без затрат на приобретение нового. A/B-тестирование может дать вам высокую рентабельность инвестиций, так как иногда даже самые незначительные изменения могут привести к росту числа заказов. 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.

По завершении теста результаты анализируются на основе выбранных метрик. Для этого можно использовать специальные инструменты A/B-тестирования, которые помогают оценить статистическую значимость разницы между вариантами. Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию.

И правда, при запуске любой фичи, а тем более крупного продукта, стандартной практикой является проведение A/B-теста. После подтверждения положительного влияния на бизнес нововведение распространяют на всех пользователей. Продукт Discovery тоже прошел A/B-тест, но метрики остались серыми.