Даже если результат статистически значим, это не гарантия правдивости результата, пока период теста не завершен. Если анализируется сайт, то рассчитать время тестирования можно с учетом ежедневного трафика. В среднем, для проведения объективного теста достаточно двух недель.
АВ-тест — это эксперимент, который помогает выбрать из нескольких похожих вариантов более эффективный. Например, из двух писем с разными заголовками — то письмо, у которого open rate выше. К примеру, по результатам А/В-теста фактический коэффициент конверсии вырос на 1%, как мы и предполагали в гипотезе.
Дальше наблюдаем за 15% пользователей с красной кнопкой и сравниваем количество их регистраций с пользователями со старой кнопкой. A/B-тестирование — инструмент, который помогает выбрать правильный путь развития продукта, при этом не сильно рискуя усложнить жизнь пользователям. Выявив проблему или задачу, маркетолог формулирует гипотезу — обоснованное предположение, которое либо подтверждается, либо опровергается в результате эксперимента. Заманчиво срезать углы и изменить процесс, когда вы начинаете A/B-тестирование по различным маркетинговым каналам. A/B-тестирование помогает обеспечить правильное применение тестов независимо от канала и предполагаемой важности ваших кампаний.
Например, можно одновременно проанализировать кнопку целевого действия, блок с отзывами, логотип и т. Многовариантное тестирование более сложное, но позволяет анализировать воздействие на аудиторию не только каждого элемента по отдельности, но и их сочетаний друг с другом. Booking.com готовы на разные эксперименты, если это поможет улучшить взаимодействие пользователей с сайтом.
Чем релевантнее содержание страницы запросам пользователей, тем больше нужных бренду людей будут попадать на сайт и покупать продукты. По окончании тестирования надо выбрать победителя на основе результатов и статистической значимости теста, которая покажет, насколько ему можно доверять. Вручную считать ее довольно сложно, https://deveducation.com/ поэтому быстрее и проще воспользоваться калькулятором достоверности АВ-тестирования. В итоговой гипотезе для АВ-теста объединяют предположение и метрику, чтобы было ясно, какой именно результат ожидают получить и доказать. Гипотезой нельзя считать вопрос «Приведет ли обращение по имени в письме к росту open rate?
Статистическая значимость — это процент уверенности в том, что данные не оказались простой случайностью. Значимость определяют и устанавливают вручную, в зависимости от важности и сложности эксперимента. Размер выборки должен быть таким, чтобы получить статистически значимые данные о реакции аудитории на изменение. Разложим работу с А/В-тестом по этапам на примере компании по покупке авто с пробегом. A/B-тесты следует пропускать в ситуациях, когда есть уверенность, что проект изменений почти наверняка улучшит продукт, а риски, связанные с реализацией идеи, невелики.
Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель. Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются. Продолжительность тестирования зависит от размера выборки и объёма трафика. Проведите сплит тестирование — и поймете, какой лендинг показывает лучшие результаты в рамках этой кампании.
Все эти характеристики влияют на популярность компании и вывести их можно только опытным путем. Так А/В-тестирование помогает делать более дружественные интерфейсы, интуитивно понятные формы обратной связи, интересный читателю контент. В конечном счёте, это привлекает больше клиентов. Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию.
Когда делают акцент на этом моменте, компании, по сути, измеряют воздействие на вымышленного среднего человека и игнорируют огромные различия в поведении реальных клиентов. Это может привести к росту показателей в одной группе клиентов, но к снижению в другой. Важно задокументировать результаты и выделить положительные и отрицательные стороны.
В классическом варианте тестируют изменения одного компонента. Но существует мультивариантное А/В-тестирование нескольких измененных a/b testing это элементов. Механизм метода А/В-естов прост – вы разделяете всех посетителей ресурса на группы и направляете на две разные страницы.
