Глядя на девушку с улыбкой, у пользователя подсознательно менялось отношение к странице и кликабельность кнопки увеличилась на 102%. Как видите, кнопка призыва к действию ui ux дизайн была сделана под стиль этой странички. Поменяли только цвет — сделали его более заметным в тестовом варианте и это повлияло на кликабельность. Цифры я не помню сейчас, но конверсия увеличилась очень значительно.
- Сплит-тестирование (A/B тестирование) — это инструмент профессионального email-маркетинга, который используется для сравнения эффективности массовых рассылок.
- Вы можете запустить отправку вручную или указать время, в которое отправка запустится автоматически.
- Этот инструмент не является альтернативой сплит-тесту, а используется для других типов задач.
- Вооружившись новым хранилищем данных и чудо-инструментом подсчета доверительного интервала, мы вступили в новый поединок с A/B-тестами.
- Даже здесь, на первых экранах, вы можете увидеть кнопки призыва разного цвета.
- Учитывая это, возможность делегировать отдельные этапы юзабилити тестирования цифровому прогрессу может значительно упростить вашу жизнь.
железных правил результативного A/B-тестирования, о которых не говорят профи
Кроме того, специальные сервисы, например, как ChangeAgain, имеют дополнительный функционал — «Таргет», где вы можете выбрать, кому показывать эксперимент. Если у вас сайт функционирует в Беларуси, Украине и России, но при этом вы хотите тестировать поведение только украинцев, выбираете в таргетинге Украину. Все остальные пользователи из Беларуси и что такое аб тестирование сайта России будут видеть оригинальный вариант страницы.
Как сделать сплит-тестирование в Гугл
Каждая из метрик имеет https://deveducation.com/ свое значение и способ применения, в зависимости от целей и характеристик вашего продукта. Важно также анализировать их в динамике и в сочетании друг с другом, чтобы получить полную картину эффективности и здоровья продукта. Помимо этого оптимизировать и тестировать стоит то, что действительно имеет значение. Недооценив сложность интерфейса, есть вероятность того, что вы просто испортите код и сайт будет некорректно отображаться в половине браузеров и устройств, что негативно скажется на показателях конверсии. Сегодня все продакт-менеджеры знают о A / B тестирование, а вот чего они не хотят признавать – так это того, что подавляющее большинство таких тестов не имеет никакой практической пользы.
Что нужно учесть при проведении тестирования с помощью GoogleAnalytics?
После 50 испытаний получаем первую точность в случае «зелёного». Его взвешенная вероятность даже выше, чем у «красного», хотя его настоящий показатель кликабельности равен всего 0,5, но это из-за элемента случайности. Провести A/B/n и MVT-тестирование без современных инструментов сложно. В Altcraft Platform доступен вид теста A/B/n для кампаний email, sms, push и других подключенных каналов. Важно тестировать все варианты одновременно, а не по отдельности. Результат зависит от времени суток, дня недели, сезонности и других факторов.
Простой А/В-тест помог повысить продажи клиенту в 2 раза
Мы не пытаемся учесть весь свой полученный ранее опыт и найти некий глобальный оптимум. На самом деле мы и не можем этого сделать, ведь наша «система памяти» несовершенна. Сравните это с традиционными моделями машинного обучения, когда мы уточняем одновременно все наши учебные данные.
Совокупность этих параметров позволяет рассчитать необходимый объем выборки в каждой группе и длительность теста. Рассчитываем объем выборки и длительность проведения эксперимента. Вероятно, тестируемая функциональность повлияет не на одну целевую, а на ряд метрик. Поэтому мы смотрим на изменения в целом, но не пытаемся найти «хоть что-то», когда статистической значимости при оценке целевой метрики нет. Фактически, на любой работе можно проявлять и совершенствовать менеджерские навыки.
В первые два дня после запуска побеждал вариант игры без изменений (группа А), но это оказалось просто случайностью. Уже после второго дня показатель в группе В приобретает стабильно лучшие результаты. Для завершения тесту нужна не просто статистическая значимость, но и стабильность, поэтому ждем окончания теста. В цифровом мире, где бизнес сталкивается с огромным количеством данных, ключевым аспектом успеха является понимание и правильное использование продуктовых метрик.
В многочисленных A / B тестах они не нашли характеристики, которая бы существенно повлияла на пользовательскую аудиторию. Однако в процессе они увидели корреляцию изменения отдельных настроек и нашли комбинацию, которая наиболее успешно привлекала внимание аудитории. В результате изменение яркости фона сайта и сокращение количества действий пользователя повысили конверсию с 55% до 76%.
Только тогда можно с уверенностью говорить, что полученные данные — не результат случайности или влияния каких-то внешних факторов. Если пугает такое количество настроек, нет желания или потребности разбираться с разнообразием рассчитанных калькулятором данных, можно использовать A/B Testing Calculator от Neilpatel. Поэтому длительность теста мы округляем до недель, чтобы учесть сезонность.
Вот интересный русский кейс — интернет-бизнес в сфере флористики. На сайте есть блоки «Выбор флориста», за счет которых владельцы стараются привлечь внимание людей. Как видите, в тестовом варианте добавлен всего лишь небольшой список, который объясняет, что получит подписчик после того, как оставит свое имя и email. Такое небольшое изменение увеличило количество подписчиков на 83,75%. Кроме того, вы можете отправить версию А 25% ваших подписчиков, версию В еще 25%, и выигрышная версия (основанная на созданных открытиях или кликах) будет отправлена оставшимся 50% подписчиков. Бренды, которые запускают A/B-тесты для каждого письма, которое они отправляют, сообщают о более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг по электронной почте на 37%, чем бренды, которые не запускают никаких A/B-тестов.
A/B тестирование — это мощный маркетинговый инструмент для повышения эффективности работы вашего интернет-ресурса. С помощью A/B тестов повышают конверсию посадочных страниц, подбирают оптимальные заголовки объявлений в рекламных сетях, улучшают качество поиска. В этой статье мы привели только 5 примеров инструментов проверки юзабилити веб сайтов. На самом деле существует множество других платформ, которые помогут улучшить ваш продукт. Здесь стоит учитывать собственные предпочтения и бизнес цели проекта.
Если тестирование дало положительный результат, ошибочно думать, что это принесет долгосрочные продажи. Конечно, и такой вариант возможен, но это скорее исключение, чем правило. Такой подход позволяет увеличить прибыльность проекта. Несмотря на то, что инструменты CRO становятся все более надежными, вы не можете игнорировать статистику. Потому что статистика позволяет вам узнать все необходимые данные, увидеть общую картину происходящего и оптимизировать сайт на основе фактов, а не на догадках и гипотезах. На сегодняшний день существует великое множество функциональных инструментов CRO для проведения тестов различной сложности, которые помогают даже принимать решения когда и сколько времени проводить тот или иной тест.
