На каждой из них определяется коэффициент конверсии, чтобы определить более выигрышную версию. Посмотрите, сможете ли вы применить полученные уроки на других страницах https://deveducation.com/ вашего сайта и продолжить итерацию эксперимента, чтобы улучшить свои результаты. Если ваш эксперимент дает отрицательный результат или нет, не волнуйтесь.

Это также работает немного по-другому, поскольку вы не создаете две разные версии и не отправляете их в разные группы. Вместо этого вам следует отслеживать свой профиль в определенной социальной сети, чтобы установить базовое количество новых подписчиков в неделю. Затем попробуйте изменить один элемент, например, изображение своего профиля или биографию, и проследите, как меняется рейтинг вашего нового подписчика.

В моем случаем из отчета понятно, что кампания на город Алматы приносит мне более дешёвые установки. Это значит, что самое время сосредоточить внимание на этой кампании и повышать бюджеты. С проведением А/Б-теста под силу справиться каждому. Тщательно проверяем все еще раз и производим запуск эксперимента.

В ходе А/В тестирования все посетители, которые попадают на сайт, равномерно распределяются между всеми страницами. Например, если в тесте у вас оригинальная страница и тестовая, то 50% посетителей будут видеть оригинал, а 50% тестовую страницу. Если 3 что такое A/B-тестирование страницы — оригинал и две тестовые, то распределение будет по 33% на каждую. A/B-тестирование — это итеративный процесс, каждый из которых основан на результатах предыдущих тестов. Компании отказываются от A/B-тестирования после провала первого теста.

Как создать успешную стратегию A/B-тестирования?

Перемещение ссылки на политику возврата в другое место сделает ее, наоборот, менее заметной. Пользователей, которые заполняют форму на этой странице, должно стать меньше. Выложить материал на сайт и забыть о нем — плохая стратегия. Если вы хотите, чтобы сайт приводил вам клиентов и продавал, вам придется регулярно его обновлять.

AB тестирование – это способ исследования различных элементов сайта путем сравнения для выявления их максимальной эффективности. Данный метод состоит в том, что создается страница А, затем она копируется с изменением какого-либо параметра (страница В). Дальше для одной половины пользователей сайта показывается одна страница (А) для других – другая (В). Затем проводят анализ – какая из страниц имеет большую конверсию, то есть какая страница чаще приводит к цели (сделать заказ, нажать на кнопку, оформить подписку, зарегистрироваться). Такие эксперименты помогут найти элементы сайта, которые наиболее эффективно работают для его посетителей. Основная цель таких экспериментов – увеличить частоту действий на сайте при том же количестве пользователей.

• Перед этим необходимо измерить исходные показатели конверсий и прочих метрик, которые будут учитываться.
• Например, достаточно людей, не заполняющих формы?
• Разумеется, мы не знаем точной логики работы рекламных инструментов Facebook, это коммерческая тайна.
• Мы уже обсуждали первый вид, а именно A/B-тестирование.

Даже самые безумные идеи и, казалось бы, несущественные нюансы в реальности могут превзойти все ожидания и принести массу пользы как бизнесу, так и пользователям. С помощью инструментов аналитики измеряем параметры страницы сайта, чтобы в процессе тестирования можно было сравнить их с обновлёнными данными и оценить эффективность изменений. С помощью сервисов для проведения A/B-тестирования удаётся посмотреть точные количественные показатели целевых действий пользователей сайта, находящихся на разных версиях страницы. При этом посетители не знают, что они являются объектами исследования, для них переходы на страницу A или B ничем не отличаются. После запуска сайта работа над ним не завершается, она входит в основную стадию, которая продолжается всё время, пока бизнес существует.

Рассмотрим небольшой пример, как добавление нескольких тестовых полей к форме заявки может улучшить конверсию в подписку на 83,75%. Рассмотрим, как изменение цвета CTA-элемента может улучшить показатель конверсии на 21%. В ходе сплит-теста можно исследовать не только призыв на CTA-элементе, но и его расположение, размер, а также добавить стрелки для привлечения внимания. СТА-элементы играют важную роль в продвижении по каждому этапу воронки продаж.

Что и как можно улучшить с помощью A/B тестирования

Например, достаточно людей, не заполняющих формы? Возможно, вы можете попробовать вариант с более короткой формой или другой вариант, пропустив поля, которые запрашивают личную информацию. Регистрируйте результаты наблюдений и создавайте гипотезы, основанные на данных, направленных на повышение конверсии.

Если нужно останавливаться, если тестирование оказалось неудачным. Нужно учесть результаты теста и продолжать проводить другое тестирование. Нужно убедиться, что вы подождали достаточное количество времени и эффективно проанализировали результаты тестирования. A/B-тестирование показывает, какой вариант оформления выбрать, чтобы получить большую конверсию и какой из них способен оптимизировать сайт для достижения максимальных результатов. Каждое изменение пользовательского интерфейса (даже минимальное) может значительно повлиять на коэффициент конверсии.

Тестирование текстовых элементов

Первоначальное определение основных параметров отслеживания и размер выборки, при этом учитывая данные о сезонности и остальные факторов. Сервис автоматически собирает и кластеризует данные, а также применяет проверенные статистические формулы для четкого и правильного результата. Возможность использования в эксперименте сегментов информации с Google Analytics для полноценной настройки и анализа.

Главная его прелесть, на мой взгляд, в том, что люди как бы сами подсказывают вам, какие элементы влияют на их выбор, сами помогают вам найти к ним подход и стимулировать к активным действиям. Для того, чтобы быстро получить наиболее конкретные и однозначные результаты , не нагромождайте сразу много вариантов (как делается в А/В/n-тестировании). Иначе вы рискуете запутаться в массиве полученной информации, требующей сложного анализа. Это как раз тот случай, когда простота – залог успеха.

Синусоидальные данные.

Воронка продаж сайта определяет судьбу вашего бизнеса. Поэтому каждый фрагмент контента, который видят ваши посетители, должен быть максимально оптимизирован. Если тест дает однозначный ответ, наиболее эффективный вариант можно внедрять на сайт. Если результат остается неоднозначным, сохраните полученные данные, чтобы применять в последующих тестах. Качественные и количественные инструменты исследования помогли вам в сборе данных о поведении посетителей. Лучший способ использовать каждый бит собранной информации – это проанализировать ее, выявить основные недоработки, мешающие пользователям, и сформировать предложения по их устранению.

Каковы проблемы A/B тестирования?

Когда на сайт переходит кто-то из постоянных посетителей, то кардинальные изменения привычного ему интерфейса могут вызвать раздражение. Это может поставить под угрозу ваш текущий коэффициент конверсии. Привлечение качественного трафика всегда обходится недешево, особенно в высококонкурентных нишах.

Мы стараемся не проводить несколько А/В-тестов параллельно, чтобы точно понимать, какая из новых функциональностей повлияла на целевую метрику. Кажется, что при такой стратегии потребуется больше времени на проверку всех гипотез. Но приоритизация помогает отсечь неперспективные гипотезы еще на этапе планирования. Мы получаем данные, максимально отражающие эффект от конкретных изменений, и не тратим время на постановку тестов с сомнительным эффектом. По поисковому запросу «А/В-тестирование» или «сплит-тестирование» большинство источников предлагает несколько «простых» шагов для успешного проведения теста. В идеальном мире любая выборка будет на 100% применимой для всего нашего трафика.

Условия тестирования

Есть люди, которые проводят А/В тесты не задумываясь, зачем они меняют тот или иной элемент. Например, берут статью «10 идей для А/В тестирования» и начинают внедрять все на собственном сайте. Это очень эффективно, потому что исключает любые предположения и интуитивные решения. Мы запускаем сплит-тест и видим, сколько конверсии было в оригинальном варианте и сколько в тестовом. Они заходили на один сайт, который продавал определенный продукт, и там покупали.

Таким образом, расстановка приоритетов тестов необходима для успешного A/B-тестирования. Поскольку все кажется таким важным, бывает трудно найти важные элементы для своего веб-сайта. С A/B-тестированием эту проблему можно решить раз и навсегда.