Вот почему A/B тестирование также часто называется сплит-тестированием. После этого дизайнер нарисовал две версии кнопки для субтитров. Модульное тестирование Аналитик подготовил параметры сбора метрик для A/B-теста и техзадание для разработчика. Аналитик настроил систему тестирования, запустил тест, проверил качество данных, оценил статистическую значимость изменений в метриках и сделал отчет.
Выбираем страницу и элемент для тестирования
Mocha используется уже много лет и является устоявшимся инструментом для тестирования. Она получает хорошую поддержку и имеет большую базу пользователей. Mocha немного сложнее в использовании по сравнению с некоторыми другими инструментами тестирования, но при правильном применении она может быть крайне мощной. Благодаря тому, что Mocha — это более зрелый продукт с более крупным сообществом разработчиков, она https://deveducation.com/ предлагает больше функциональности «из коробки».
- Нужно создать новый интерфейс на уровне макетов, собрать интерактивный прототип и пронаблюдать, как пользователи с ним взаимодействуют.
- В первый день победителем может оказаться один вариант, а на следующий день — другой.
- Оно поможет привести показатели сайта к желаемым и гарантировать, что потраченные на изменения деньги и время будут оправданы.
- Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать.
- При написании этой статьи я старалась выражать мысли как можно проще, чтобы люди, не знакомые с A/B тестированием, могли получить общее представление о нем.
Что такое A/B-тестирование в digital-маркетинге и как оно работает
Эксперимент в Яндекс Метрике показал, что инструмент Varioqub достаточно прост в настройке и понимании полученных результатов. Только так вы сможете подтвердить или опровергнуть ваши гипотезы. Сосредотачиваться на страницах с высоким отказом будет мудрым решением, если у вашего сайта большая библиотека контента, который вы хотите протестировать. Выявление проблем на этих страницах принесет лучшие краткосрочные результаты, если вы разработаете разумные гипотезы для тестирования. A/B-тестирование — это инструмент, который помогает командам проверять a b тестирование что это гипотезы и принимать решения на основе данных, а не интуиции.
Алгоритм проведения A/B-тестирования
Допустим, у вас есть два примера дизайна карточки товара, и они оба ну очень круты. Проверьте работоспособность обоих вариантов на практике посредством тестирования сайта. Покажите одной части посетителей карточку №1, а другой — №2. Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше. Каким цветом выделить кнопки на сайте — синим или красным; стоит ли увеличивать размер заголовков; можно ли улучшить текст объявления? На все эти вопросы нельзя дать однозначный ответ без тестов, ведь то, что работает на одном ресурсе, может оказаться бесполезным на другом.
Никаких абстрактных «увеличить продажи» или «остановить падение количества регистраций». Смотрите на показатели страницы и думаете, в какую сторону их нужно менять. Невозможно затронуть каждый сегмент своей целевой аудитории, используя исключительно SEO-тексты. Это может быть подкаст, видеоролик, какая-то наглядная инфографика и т.п. Под конверсионными элементами (CTA) имеются в виду все части сайта, действия над которыми приводят к какого-либо рода выгоде. Это может быть форма регистрации, в которой посетитель указывает адрес электронной почты или номер телефона, или же кнопка оформления заявки на оказание услуги.
Изменения, которые предлагается тестировать параллельно, находятся внутри одного варианта ответа. В противном случае одно изменение может повлиять на восприятие второго. Если у вас больше двух вариантов, можно провести мультивариантное тестирование.
И вы, безусловно, хотите, чтобы люди знали о том, что о вас пишут на других платформах. А для этого вы должны преподносить эту информацию четко и эффективно. Заголовок – первое, что видят люди, попадая на вашу главную страницу или лендинг. Если он сразу же не привлечет внимания посетителей, они не станут тратить время, читая, что написано ниже. В то время как заглавное фото на лендинге и то, что на нем изображено может оказать значительный эффект на уровень конверсии. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие.
Существует ненулевая вероятность, что именно ваша целевая аудитория содержит безмерное количество скептиков, которые верят лишь народу, а капиталистов-обманщиков на дух не переносят. При наличии отдельного сегмента целевой аудитории, с которым вы взаимодействуете через почтовую рассылку, стоит особое внимание уделить темам (subject) письма. Это важный аспект, который зачастую является решающим в вопросе, откроют ли ваше письмо. A/B-тестирование помогает выяснить, какое из принятых решений приносит больше денег. Причем позволяет делать это не вслепую, а ориентируясь на конкретные результаты.
Как я уже говорил, даже самые незначительные изменения могут весьма значительно сказаться на конверсии. Рано или поздно вам будет важно узнать, насколько хорошо работает ваш сайт, email-рассылка или реклама. Единственный правильный способ адекватно оценить эффективность вашей воронки продаж или конкретной маркетинговой кампании – это получить данные непосредственно от ваших клиентов. Некоторые пользователи создают лендинг с помощью сервисов наподобие Unbounce. В такие сервисы часто встраивают функцию под названием Smart Traffic («Умный трафик»). Есть 4 популярных программы, которые чаще остальных используют для проведения подобных тестов.
Контрольная выборка покажет, равномерно ли распределились участники A/B-теста по группам, и не повлияла ли рекламная кампания на его итоги. Здесь мы снова используем стаб для метода getUser репозитория UserRepository. Мы также проверяем, что стаб был вызван хотя бы один раз и что возвращённое значение корректно. Часто тестируемый метод должен взаимодействовать с другими внешними методами или вызывать их. Поэтому вам нужна утилита для шпионажа, заглушки или имитации этих внешних методов. Чтобы сделать выводы по полученным значениям, обратите внимание на интенсивность окраса — столбец «P-value».
К примеру, изменение одного слова в тексте email-рассылки, вероятно, не окажет большого влияния на конверсию или кликабельность ваших ссылок в письмах (CTR). Например, один популярный тест показал, что CTA-кнопка красного цвета была эффективней зеленой на 21%. Другими словами на красную кнопку кликали на 21% чаще, чем на зеленую.
Если вы хотите использовать отдельный калькулятор, этот от Neil Patel работает хорошо и его легко понять. Инструмент также позволяет добавлять больше вариантов, если вы чувствуете уверенность для проведения многовариантного тестирования. «Если у вас небольшой поток трафика, дайте вашему A/B-тесту поработать некоторое время. Вам нужно примерно недели достаточно трафика через обе стороны вашего теста, прежде чем вы сможете начать делать какие-либо выводы», добавляет Пурйеар.
Поделите список доступных email-адресов на два и создайте несколько вариантов тем для одной и той же рассылки. Более удачный вариант можно выделить в отдельную группу, а потом тестировать какие-либо дополнения на более эффективной рассылке. По названию можно предположить, что идет тестирование каких-то двух объектов. В нашем случае речь будет идти про веб-сайты, но описываемую методику можно применить к интерфейсам приложений, почтовым рассылкам, лендингам и т.п.
В реальной жизни нужно больше ресурсов, чтобы проверить, какое решение будет лучше для бизнеса. Метод подходит, когда продукт локальный и требуется протестировать большие изменения бизнес-модели, или попробовать совершенно новый продукт. Например, беспилотное такси, которое тестирует Яндекс в одном из районов Москвы.