LaFilmFabrique_BLOG

Только так вы сможете оптимизировать ваши лендинги, а вместе  ними и рекламные объявления под предпочтения своей аудитории. А/В-тестирование – это сравнение двух версий а/б тестирование с одним измененным элементом. Например, две одинаковые посадочные страницы, с разными призывами к действию или заглавными изображениями. Я часто сталкиваюсь с взаимозаменяемостью терминов «сплит-тест» и «А/В-тестирование». Создание веб-сайта или запуск email-маркетинговой кампании – это лишь первый шаг в продвижении вашего бизнеса. Удаление выбросов — хороший метод, который позволяет не только сократить дисперсию, но и освободиться от шумовых данных.

Что можно проверять с помощью А/В тестов?

• Если вы хотите проверить цвет кнопки, не меняйте в тот же момент и текст на кнопке или ее расположение.
• Тесты укажут на тот текст, изображение или дизайн, что больше мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку.
• Формулируем свое видение об одном, максимум двух изменениях, которые улучшат коэффициент конверсии страницы и ее производительность.
• Второй вариант — объединить данные по доходам из CRM и расходам из рекламных кабинетов в одном отчете с помощью сквозной аналитики.
• На втором графике значения резко уходят вниз — таких показаний получилось гораздо меньше, чем среднего.

Недостаточный объём выборки приводит к результатам, которые не могут дать точное представление о поведении аудитории. Чтобы точнее рассчитать выборку, удобнее пользоваться специальными калькуляторами. Такую ошибку совершают ещё на этапе формулировки гипотезы. Важно подбирать переменные и показатели, которые с большой вероятностью могут быть взаимосвязаны.

Какие ошибки совершают при тестировании

Обычно аудитория делится пополам, но в некоторых случаях может быть оправдано другое соотношение. Убедитесь, что группы достаточно велики для получения статистически значимых результатов. Если вы маркетолог или владелец бизнеса, вы должны уметь проводить эксперименты с использование AB тестов. А/В-тестирование дает хорошие результаты в течение нескольких недель при условии наличия стабильного трафика. Определитесь, с помощью каких элементов вы будете тестировать своего фаворита (текущий вариант или вариант с наибольшим потенциалом). Помните, это уже существующий контент, который вы будете немного видоизменять, чтобы увидеть, улучшаются ли ваши показатели.

Как Метрика может помочь бизнесу

Искренне надеюсь, что этот гайд поможет вам сориентироваться при подготовке A/B-теста. При стратификации происходит разделение выборки на сопоставимые группы по определенным параметрам. Для этого исходный датасет разбивается на подгруппы путем кластеризации или бакетирования. Функциональное преобразование полезно тогда, когда исходное распределение сильно скошено. Такое распределение можно преобразовать в нормальное путем применения определенной функции, например, логарифмированием. Я бы не возлагала серьезные надежды на этот способ, но попробовать стоит.

Если тесты зависимые, то нужно проконтролировать, что одни и те же объекты не попадают в оба теста. Если тесты независимые — то желательно, чтобы влияние эксперимента на контрольную и тестовую группу было сбалансировано. Теперь необходимо оценить, где находится число 0 в этом распределении. Соответственно, если изменений не произошло, сработала нулевая гипотеза и вносить изменения бессмысленно.

Если влияние изменений будет меньше заданного, то его невозможно зафиксировать в эксперименте, и практического смысла в столь маленьком эффекте нет. Если эффект будет больше — здорово, повезло, его тоже отметим. Guardrail-метрика — общая для всей компании барьерная метрика, которую нельзя «ронять». При запуске теста нужно удостовериться, что барьерных метрик нет или они есть, но изменение в тесте на них не влияет или влияет положительно. В качестве примера такой метрики может выступать маржа. На основе целевой метрики принимается решение об успешности эксперимента.

Чаще всего такие гипотезы рождаются из данных, общения с пользователями, результатов опросов и анализа конкурентов. Во Flocktory мы пользуемся всеми перечисленными, а каждую новую гипотезу заносим в бэклог. Специализированные сервисы избавляют вас от подсчетов вручную и помогают провести тест с нужным вам уровнем достоверности результатов. Допустим, что на графиках рассматривался такой ключевой показатель как конверсия. Чем ее величина в сегментах больше, тем меньше разброс среднесуточных значений показателя. А при небольшом объеме исходных сведений вам потребуется более долгий эксперимент из-за большего разброса значений случайной величины.

От верно взятой выборки зависит достоверность и успешность теста. Имеющиеся калькуляторы я условно разделяю на те, которые учитывают размер генеральной совокупности, и те, которые не учитывают. На самом деле в обоих случаях формула используется одна, а для маленьких генеральных совокупностей используется коэффициент поправки. А/В-тест — инструмент, который не дает однозначного ответа на вопрос «Какой вариант лучше? », а лишь позволяет снизить неопределенность на пути к поиску оптимальных решений. При его проведении детали важны на всех этапах подготовки, каждая неточность стоит ресурсов и может негативно повлиять на достоверность результатов.

Это позволяет оптимизировать продукт шаг за шагом, минимизируя риски больших изменений. Если вы проводите его в течение шести месяцев, но за это время страницу посетили только десять пользователей, вы не получите объективных данных. Слишком маленькая выборка, чтобы сделать какие-то выводы. Затем выберите, в каком порядке вы будете их тестировать. Начните с элементов, которые, по вашему мнению, с большей вероятностью повлияют на целевой показатель (метрику). Фокусируясь на одном аспекте в рамках одного теста, вы получите более точные данные.

Чтобы получить корректные результаты, нужно тщательно подготовить эксперимент. A/B-тестирование требует создания двух версий продукта (A и B), рандомизации выборки и определения контрольной и экспериментальной групп. Убедитесь, что экспериментальные условия одинаковы для обеих групп, чтобы получить точные результаты. Со временем вы начнете видеть все закономерности, которые увеличивают эффективность вашей маркетинговой активности.

Все права на материалы, находящиеся на сайте, охраняются в соответствии с законодательством РФ. При любом использованииматериалов сайта письменное согласие обязательно. Торговые марки, логотипы и марки услуг, размещенные на данном сайте,являются собственностью ООО «Регистратор доменных имен РЕГ.РУ» или третьих лиц. Репрезентативность — соответствие признаков тестируемой группы генеральной совокупности. Кликабельность, или CTR, — основная метрика в маркетинге, отношение количества кликов к показам. Устаревший дизайн и неинтересный контент — основные причины отказов и низкой кликабельности.

На этом этапе следует выбрать часть аудитории для A/B-тестирования. Под выборкой подразумевают множество пользователей, которым покажут разные версии элемента. Не используйте его для ниш с сезонными товарами, поскольку при этом невозможно оценить результат теста.

В это время конкуренты запускают большую рекламную кампанию в интернете и используют формулировку call-to-action «Рассчитать цену за 10 минут». Чтобы сайт привлекал новых клиентов и наращивал продажи, его нужно постоянно улучшать. Но как узнать, на что ваша аудитория лучше всего откликается? Самое очевидное — просто внести нужные изменения и посмотреть, что произойдет. Но это — время и деньги, которые не хочется тратить впустую. Стандартный срок выполнения исследования составляет дней.

Корректно проведенные A/B-тесты не ухудшают важные для бизнеса показатели, а наоборот, помогают их улучшить. Помимо крупных сервисов для масштабных тестов есть простые онлайн-инструменты. Ниже изображены два примера распределения значений показателя в сегментах. По горизонтальной оси идет значение ключевой метрики, взятой для теста.

Разработчикам удается путем экспериментов оценить предпочтения аудитории, чтобы решиться на изменения или оставить все как есть. А/Б тестирование, или как его еще называют, сплит-тестирование, представляет собой своеобразный способ оптимизации воронки сайта. А/Б тестирование — эффективный инструмент для проверки новых идей и гипотез. На основе результатов тестов можно принять взвешенное решение о дальнейших действиях по изменению продукта.

Но так вы не сможете отследить, какой из них повлиял на метрики. Возможно, первый покажет отрицательный результат, а остальные —  положительный. Также стоит отметить важность сегментации при анализе результатов. Тест должен идти достаточно долго, чтобы собрать репрезентативные данные, но не настолько долго, чтобы внешние факторы могли исказить результаты.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .