Меня зовут Полина Окунева, я работаю ведущим аналитиком в компании GlowByte в команде Advanced Analytics, а также автор курса по A/B тестам. Сегодня в статье я предлагаю интересующимся а/б тестирование небольшой гайд по A/B-тестам. Давайте посмотрим, как с помощью калькуляторов построить выводы по данному А/В-тесту. После того как начнётся тест, его нельзя будет отредактировать. Инструкцию, как это сделать, можно прочитать в Справке.
AB-тестирование: как правильно проверять гипотезы продукта
Статистический анализ — ключевой этап в интерпретации результатов А/Б-теста. Используйте статистические методы, такие как t-тест или хи-квадрат, чтобы определить, являются ли различия между версиями статистически значимыми. Важно учитывать не только процентные изменения, но и их статистическую достоверность. А/В-тестирование – один из мощнейших инструментов сбора оптимизации ваших маркетинговых активностей и повышения их эффективности. Я регулярно его применяю на собственных сайтах и на сайтах своих клиентов.
Как расставлять приоритеты гипотез при A/B-тестировании
Поддерживает проведение нескольких исследований одновременно. Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом. Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы. Сервис поддерживает проведение сплит-тестов, мультивариантных исследований, интеграцию с GA, имеет 7 критериев настройки таргетинга. Сервис поддерживает сплит-тестирования на любой странице сайта. Может отслеживать навигацию, конверсии, таргетинг (15 параметров).
Какие элементы можно проверять в A/B-тестировании
Информацию можно накапливать с помощью счетчиков на сайте, смотреть показатели в рекламном кабинете веб-аналитики или отчетах сквозной аналитики. А когда речь идет о повышении конверсии сайта от 0,5 процентов, то любые колебания плюс-минус 0,1% уже много решают. Прежний вариант «Расчет цены» меняете на «Бесплатная консультация».
Результаты эксперимента в Яндекс Метрике
Если значения будут в рамках погрешности, калькулятор даст результат об отсутствии статистической значимости. Также в гипотезе важно выделять, какой показатель должен измениться. Здесь маркетолог определяет, что именно можно изменить и как это может сказаться на эффективности. Функции A/B-тестирования есть и в готовых аналитических системах. Они универсальны и подходят в основном для маркетингового анализа и типовых A/B-тестов.
Такие поправки позволяют вручную скорректировать ситуацию при множественном тестировании путем уменьшения ошибки 1 рода. Однако, даже при наличии поправок, настоятельно рекомендую не проверять за раз больше трех гипотез. Отмечу еще такое понятие как мощность (или power) — вероятность принять альтернативную гипотезу, когда она действительно корректная. Например, если проводится тест на тему заболевания у человека, то здесь ошибка 2 рода может играть более важную роль. Внутри каждого этапа мы будем разбирать более подробно понятия, относящиеся к этому этапу.
А вот на тысяче — упадет до 3% и останется такой же для остальной части аудитории. Чтобы рассчитать статистическую значимость, можно использовать онлайн-инструменты — они проделают всю работу за вас и выдадут результаты в упрощенном виде. Запускаем тестирование на столько времени, сколько потребуется для получения статистически значимых результатов теста. Для сплит-тестирования делим трафик поровну между вариантом Б и исходной страницей А. Формулируем свое видение об одном, максимум двух изменениях, которые улучшат коэффициент конверсии страницы и ее производительность. Разработчики Optimizely пошли по пути улучшения одного продукта, а не расширения возможностей в разных направлениях.
- Из-за спешки можно получить ошибочные результаты и в будущем потерять сотни клиентов.
- Можно тестировать работу платформы бесплатно в течение 30 дней.
- Определите, для чего вы проводите тест и на какие показатели хотите повлиять.
- Эта «уверенность» в статистике называется значимостью результата.
- Этот сервис «дружит» c GA и может получать данные прямо из аккаунта аналитики.
- В каждом онлайн-калькуляторе заложены свои критерии и алгоритмы, которые могут не учитывать всех особенностей эксперимента.
Допустим, данные ваших тестов показали, что изображения людей вместо картинок товара на целевой странице магазина улучшают конверсию. Кроме того, чтобы внести необходимые изменения на сайт, можно применить этот вывод к другим элементам вашего маркетингового контента. Предположим, к рекламным объявлениям в сетях, на поиске или к форме электронного письма в клиентской рассылке. Вы сможете оценить итоги теста через несколько суток после начала эксперимента. Чтобы следить за процессом, выберите соответствующий эксперимент в списке и перейдите на страницу отчетов. Но как вы помните, важно избежать «ошибок подглядывания» и выждать достаточное время для выбранного трафика.
Определитесь с площадкой, с помощью которой будете проводить эксперимент. Приступайте к оценке данных только тогда, когда эксперимент закончится. Чтобы эксперимент прошел объективно, выборка должна быть репрезентативной. Показатель отказов — это процент пользователей, которые ушли с сайта почти сразу (как правило, в течение 15 секунд), не сделав ни одного целевого действия или клика. Вот несколько примеров, что можно улучшить с помощью A/B-тестов. Игнорирование сегментации — ещё одна распространенная ошибка.
Другими словами на красную кнопку кликали на 21% чаще, чем на зеленую. Рано или поздно вам будет важно узнать, насколько хорошо работает ваш сайт, email-рассылка или реклама.
В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение. Размер выборки для А/Б-теста имеет значение, и ее величина определяется индивидуально. Она зависит от количества визитеров, базовой конверсии и желаемого результата. Минимальный размер выборки для А/Б-теста зависит еще и от длительности процесса. Например, в крупных компаниях есть автоматическая система, которая перед проведением теста аудитории разбивает пользователей на группы и определяет величину выборки.
Он помогает работать с небольшими объемами данных, допустим, для среднесуточных значений. Перед проведением А/B-теста аудитории разберитесь, какие пользователи будут участвовать в его проведении. Их нужно разбить на группы, например, по возрасту, полу, городу проживания и так далее. Затем определите объем выборки, длительность и желаемый уровень значимости теста. Последний пункт в большинстве случаев должен составлять 95%. Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы.
Вы уже узнали, что сплит-тесты помогают повысить отдачу страниц. Чтобы они принесли результаты в действительности, специалисту нужно генерировать идеи для позитивного влияния на метрики. Вы должны видеть пути улучшения страниц и понимать, почему именно они перспективные. В каждом онлайн-калькуляторе заложены свои критерии и алгоритмы, которые могут не учитывать всех особенностей эксперимента. В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов.
Суть в том, чтобы на протяжении определенного времени показывать их двум сегментам аудитории. Сравнение 3 и более элементов — это уже сплит-тест (с англ. «split testing» — «раздельное тестирование»). А/Б-тестирование — это мощный метод, позволяющий компаниям принимать обоснованные решения на основе данных.
Имплементация изменений должна быть тщательно спланирована. Если версия B показала лучшие результаты, разработайте план по ее внедрению для всех пользователей. Убедитесь, что изменения масштабируемы и не создадут новых проблем при полномасштабном запуске. Сбор и очистка данных — первый шаг в анализе результатов. Убедитесь, что данные корректны, полны и не содержат аномалий.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .