В таких случаях А/B — штука очень полезная, но я все же решил его не делать, так как трафика было что такое аб тестирование сайта не сильно много и пару центов в моему случае особой роли бы не сыграли. Собственно поэтому, наверное, имеет смысл его делать в серьезных коммерческих проектах, куда вы вкладываете солидные деньги и рассчитываете на бОльшую отдачу. Серая пунктирная линия показывает уровень коэффициента конверсии для исходного варианта сайта.
ТОП-10 мифов об оптимизации конверсии сайта
Тестировщик может применять различные методы для проведения такого тестирования, включая модерированное и немодерированное юзабилити тестирование. Сценарии тестирования — это набор задач, которые необходимо выполнить пользователям во время юзабилити тестирования. Они созданы с целью отображения типичных взаимодействий пользователей с продуктом. При создании сценариев важно представить себя на месте пользователя Программное обеспечение и учитывать их потребности и ожидания. Это поможет вам понять, какие аспекты продукта могут вызывать проблемы и как их решить. Эти типы онлайн-инструментов для юзабилити тестирования дают ценную информацию о различных аспектах взаимодействия и опыта пользователей.
Основные правила проведения A/B тестирования
Конверсия от платных кликов https://deveducation.com/ является хорошим знаком того, что люди заинтересованы в вашем предложении (если люди приходят на посадочную страницу из поиска). Вам только надо удержать внимание людей, активно ищущих решение, которое вы предлагаете. Также вам нужно подумать о рекламе в социальных сетях (хотя бы протестировать ее и разобраться в функционале рекламного кабинета Facebook). Сплит-тесты позволяют сравнить количественные показатели конверсии нескольких разных писем на одном и том же сегменте получателей, чтобы определить наиболее продуктивный способ коммуникации с целевой аудиторией.
Сценарии и план тестирования: как подготовиться к тестированию юзабилити
После подвели итоги и увидели, что эти А/В тесты позволили увеличить количество пожертвований на 60 млн долларов. В тестовом варианте компания убрала только одно поле — «Название компании» и в результате получила за год на 12 млн выручки больше, чем в оригинальном варианте. Как видите, на правую страницу вместо обычного белого фона была добавлена эмоциональная фотография.
Apache HTTP server benchmarking tool — полезный инструмент web-разработчика, который позволяет максимально быстро произвести тестирование производительности той или иной части приложения. Он отлично подходит для тестирования критических участков и является незаменимым при профилировании и оптимизации web-приложения. Однако для тестирования нескольких функций с учетом различных сценариев и моделирования действий пользователя, необходимо использовать более сложные системы тестирования. Результаты приведенных выше сплит–тестов сбили с толку не одного специалиста, и скорее всего, такого рода тесты и дальше будут показывать неожиданные результаты.
В голову постоянно приходят идеи невероятных улучшений, многие из которых не проходят первой критики или откладываются до лучших времен из-за недостатка ресурсов. Если вы тестируете новый продукт или идею, вам нужно подключить впечатляющую визуализацию. Сильные визуальные эффекты помогают передать ценность и соблазнительность вашего продукта. Чем больше эффектов и видео вы используете, чтобы показать людям, каким будет ваш продукт в будущем, тем лучше это будет для вас, так как вы вызовете интерес еще до запуска продукции.
Из обещанного — линейная масштабируемость, очень быстрые запросы, статистические функции, бесплатность. Исходя из имеющихся данных, можно построить функцию распределения вероятности (бета-распределение) для версии А. Получая новые данные и обновляя имеющееся распределение, мы получаем новое распределение.
- Многовариантное или мультивариантное тестирование помогает одновременно проверить неограниченное количество вариантов различных блоков продающей страницы.
- Только с помощью метрик можно убедиться, а не просто предположить, что изменения в продукте действительно произошли.
- Например, с помощью A/B-тестирования можно сравнить разницу в конверсии и в объеме продаж в зависимости от набора промо-товаров, которые отображаются на главной странице вашего интернет-магазина.
- Если раньше была одна девушка круглый год, то в тестовом варианте пользователям стали показывать более подходящее этому бизнесу изображение, которое соответствовало времени года.
- Если же остановиться чересчур рано, то, согласно частотной статистике, не будет достигнут корректный результат.
За 2014–2015 они провели 400 экспериментов и в целом увеличили конверсию своих посадочных страниц на 400–450%. Конечно, этот кейс отчасти противоречит одному из условий А/Б тестирования. Тут изменен не только фон, но и текст, расположение элементов. Но тем не менее ключевой деталью, на которую сделана ставка, является фоновое изображение.
Если в прошлом году в трендах был один стиль дизайна и все стремились изменить сайты под него, то на следующий год все может измениться. При этом никто не знает, насколько смена дизайна влияет на эффективность сайта и конверсию. Но хотя такие мгновенные выигрыши помогают генерировать интерес к экспериментам с электронной почтой, они мало что делают для долгосрочного успеха в области маркетинга электронной почты.
Набор элементов конкретной страницы сайта, который необходимо изменить (и, соответственно, проверить оправданность этих изменений) зависит от целей, которые вы ожидаете получить в результате доработки. Мы составили список из объектов сайта, изменение которых в действительности может положительно влиять на конверсию, что, в свою очередь, требуется проверять посредством А/Б-теста. Вот зеленая отвечала за то, чтобы продукт до покупки на 30 дней получали бесплатно. И то похоже на то, что я говорил и раньше – в какой-то момент мы решили потестировать и посмотреть, какой текст и как конвертит посетителей вот в эти бесплатные 30-дневные периоды использования сайта. Вот, например, текст «Протестировать бесплатно» давал 5, 8 процентов конверсии, а «Моя демоверсия» всего 4,57%.
Как и в любом эксперименте, даже эксперимент с электронной почтой должен начинаться с сильной гипотезы. Гипотеза всегда опирается на проблему и, по существу, устанавливает, почему вы хотите провести эксперимент в первую очередь. Один из простых способов сделать это – через Google Analytics с помощью параметров UTM. С помощью параметров UTM вы можете разумно установить, была ли ваша электронная почта конечной точкой соприкосновения перед конвертацией или она способствовала конверсии.
Потому распределение трафика происходит только между двумя версиями страницы. Даже несмотря на то, что байесовская выборка очень эффективна, она всё равно использует ресурсы. Надо полагать, нам всё равно необходимо хранить значения a и b в какой-то базе данных, генерировать случайные числа для всех наших бандитов и так далее. А потому если мы уверены, что одна реклама лучше другой, то почему бы её не использовать постоянно?
Вы упомянули и про важность определять заранее длительность эксперимента, и про запрет на подглядывание результата до завершения эксперимента. Я оформляю детальный отчет по каждому А/В-тесту, поэтому подобрала и реализовала подходящие под мои задачи методы и критерии для оценки статистической значимости результатов. Калькулятор Evan’s Awesome A/B Tools рассчитал для каждого варианта доверительный интервал с учетом объема выборки и выбранного уровня значимости. Для анализа подобных А/В-тестов у нас есть дашборд, который отображает всю информацию, необходимую для построения выводов, и автоматически подсвечивает результат со значимым изменением целевого показателя. Для проверки статистической значимости результатов при оценивании качественных метрик, таких как Retention и Сonvertion, можно использовать онлайн-калькуляторы.
