Делимся инструкцией о том, как правильно проверять эффективность гипотез. В постановке целей добавляют основную метрику, изменения которой будут отслеживаться. Как методы эффективного тестирования мы уже рекомендовали ранее, добавьте отслеживание дополнительных значений — их изменения тоже можно использовать в отчете и для составления дальнейших гипотез.
Сервис позволяет сравнивать разные креативы, аудитории или места размещения и определять наиболее результативные из них. Данные из Яндекс Метрики можно использовать при подготовке гипотезы для А/В-тестирования. Для компании по покупке автомобилей трафик параллельно направлялся и на сайт, и на квиз. Размер выборки должен быть таким, чтобы получить статистически значимые данные о реакции аудитории на изменение. A/B-тесты следует пропускать в ситуациях, когда есть уверенность, что проект изменений почти наверняка улучшит продукт, а риски, связанные с реализацией идеи, невелики.
Распространенные ошибки в проведении исследования
Например, если цель гипотезы — увеличить количество переходов на форму регистрации, добавьте отслеживание переходов на эту форму. Google Analytics — самый популярный сервис для аналитики, с его помощью можно создавать A/B-тесты на сайте и управлять ими. Для каждого теста можно настроить ключевые конверсии, чтобы потом наглядно их отслеживать. А еще сможете визуализировать результаты анализа и аргументированно представлять их коллегам и руководству.
Компания предполагала, что конверсия в покупку платной версии вырастет на 11%, если клиенты узнают о продуктах и возможностях Jivo. В результате рассылка с автоматической подборкой оказалась эффективнее. Подстановка таких рекомендаций увеличивает click rate на ~6% и конверсию в заказы на 47%. «Лазурит» хотел увеличить количество заказов клиентов с дорогой брошенной корзиной. AB-тесты помогают увеличить метрики или, наоборот, отсеять неэффективные решения на раннем этапе. Обычно их проводят, чтобы улучшить уже работающие механизмы.
AB-тестирование: как правильно проверять гипотезы продукта
Если оказалось, что разницы почти нет или старый вариант лучше нового, формируют новую гипотезу и проверяют её. Настроить эксперимент можно в «Яндекс Аудиториях». Подробнее о процессе написано в блоге «Яндекса». Метод A/B-тестирования используют для исследования рекламы, воронок продаж, сайта. Чтобы проверить это предположение, маркетолог использует специальный сервис — например, AB Tasty.
Дизайнеры используют тестирование, чтобы улучшать интерфейс приложений, сайтов и сервисов. Например, с помощью метода можно понять, какой дизайн корзины или карточек товаров приносит больше продаж. Главная цель A/B-тестирования — понять, какой вариант продукта или объекта позволит бизнесу зарабатывать больше. В разных отраслях метод используют для улучшения разных объектов.
Создайте варианты рассылки
Гипотезой нельзя считать вопрос «Приведет ли обращение по имени в письме к росту open rate? », потому что гипотезу надо сформулировать четко — «Обращение по имени в теме письма увеличит open rate на N процентов». Сервис входит в онлайн-платформу Google Marketing Platform. Он позволяет тестировать различные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, конверсионные кнопки и формы, картинки, текст и т. Сервис можно интегрировать с Google Analytics для сегментирования и настройки целей, а также с Firebase, Google AdWords и другими продуктами компании.
- На практике, болевая точка может быть не там, где мы думаем.
- Благодаря случайной выборке, каждый пользователь может с одинаковой вероятностью увидеть либо версию А, либо версию В.
- Существует несколько инструментов, упрощающих работу исследователей.
- Есть много причин, из-за которых посетители покидают сайт.
- Если простыми словами, то это сравнение двух вариантов одного продукта — контрольной версии (А) и измененной (В).
В отчёте будут все показатели обоих вариантов — например, данные о количестве посетителей страницы, числе целевых действий, конверсиях. Если Varioqub обнаружит лучший вариант, он выделит его зелёным цветом. Для настройки нового эксперимента нажмите на «Создать эксперимент». Напишите его название, выберите даты проведения эксперимента и долю аудитории, которая будет в нём участвовать. Чтобы сравнить два варианта объекта, нужно сформулировать гипотезу, определить метрики, рассчитать размер выборки, запустить тест и проанализировать результаты.
Если группы для тестирования будут небольшие, результаты нельзя считать точными и объективными. Научиться разрабатывать гипотезы, составлять A/B-тесты и правильно интерпретировать их результаты можно на курсе Skypro «Аналитик данных». А еще сможете визуализировать результаты анализа и представлять их коллегам и руководству. В процессе теста может оказаться, что показатели не слишком сильно поменялись. Тогда попробуйте копнуть глубже и найти новые гипотезы, которые будут дополнять текущую, чтобы провести дополнительные тесты.
Для получения статистически значимых результатов нужно рассчитать размер аудитории, которой будет демонстрироваться контрольный или экспериментальный вариант продукта. На этот показатель влияют различные параметры, включая личные предпочтения экспериментатора. Рассчитать выборку можно вручную или с помощью специальных https://deveducation.com/ сервисов, например Driverback или Optimizely. Перед проведением A/B-теста нужно четко понимать желаемый результат. Это может быть увеличение трафика или конверсии, снижение отказов и т. В зависимости от цели выбираются метрики — количественные показатели, по которым определяется эффективность вносимых изменений.
