Даже небольшое изменение пользовательского интерфейса на сайте может сильно повлиять на коэффициент конверсии, а значит, на количество продаж и общую прибыльность бизнеса. Наиболее простой и безошибочный способ повысить конверсию – протестировать изменения и посмотреть на реакцию пользователей. Для этой цели и существует методика A/B-тестирования. Что можно сделать для того, чтобы тесты шли быстрее? Это либо Пользовательское программирование пустить больше трафика, либо сделать так, чтобы разница была более значительная, т.е. Придумать более сильную гипотезу, которая покажет, что сразу пользователи на нее откликаются и процент этих откликов сильно выше, чем процент откликов на оригинальный наш вариант.
Важные моменты для А/Б тестирования
Это хорошее напоминание о том, что вы не сможете получить звездные результаты, если не сравните одну стратегию с другой. Примеры A/B тестов помогут вам увидеть их удивительные возможности. И вот первый показатель того, что минимальный срок тестов должен составлять минимум неделю+. Допустим, https://deveducation.com/ какой-то маркетолог тестировал 5 дней и не «захватил» в тестовый период именно четверг. Да, пользователи могут посещать ваши ресурсы с разных устройств. Чтобы этого избежать, запускайте тестирование для разных устройств и браузеров отдельно.
Как запустить A/B-тестирование сайта в сервисе Varioqub
К ним относится решение болевых точек для посетителей, увеличение конверсий или числа потенциальных клиентов на сайте. Также с помощью данного инструмента можно существенно повысить поведенческие факторы. После этого вы можете перейти к анализу качественных аспектов трафика. Другой a/b testing это популярный инструмент для более глубоких исследований – это опросы пользователей сайта. Опросы могут выступать в качестве прямого канала между командой вашего ресурса и конечным пользователем.
Что нравится вашей аудитории больше всего
AB тестирование необходимо проводить не менее 7 дней для получения достоверных данных, так как поведение пользователей в разные дни отличается. Для получения наиболее достоверных данных a+b тестирование должно проводиться две-три недели. Этот веб-сайт использует Google Analytics для сбора анонимной информации, такой как количество посетителей сайта и наиболее популярные страницы.
Шаг 1. Выбираем объект тестирования
Если интуитивные чувства или личные мнения лежат в основе формулировки гипотезы или определения цели теста А/Б, скорее всего, он потерпит неудачу. Независимо от того, подтверждаются ваши гипотезы или нет, вы не должны преждевременно завершать тестирование, чтобы результат достиг своей статистической значимости. По этой причине результаты теста, неважно хорошие или плохие, дадут вам ценную информацию и помогут лучше спланировать предстоящие улучшения. Краткая форма, которую пользователь может заполнить за считанные секунды, как правило, показывает себя лучше всего.
Продолжительность выполнения теста зависит от различных факторов, таких как существующий трафик, коэффициент конверсии, ожидаемое улучшение и т. А/Б-тестирование — это инструмент, который поможет найти самые эффективные варианты для продвижения вашего сайта. Кроме этого, вы сможете проверить их сначала на вашей целевой аудитории, прежде чем внести решающие изменения. Один из главных показателей эффективности веб-сайта — это конверсия, и сплит-тестирование направлено именно на ее увеличение. Конверсия будет зависеть и от оптимизации форм, расположения элементов на странице, цветов и шрифтов и т. Тестирование позволяет выявить, какой из вариантов дизайна приносит больше всего выполненных целей.
Мы получаем данные, максимально отражающие эффект от конкретных изменений, и не тратим время на постановку тестов с сомнительным эффектом. C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры. Техническая возможность проводить сплит-тесты закладывается в наши продукты еще на этапе проектирования. Доверительным интервалом называется конверсия при указанном уровне значимости.
- На первом варианте лендинга компания добавляет баннер с предложением скидки 30%.
- Тест имел еще более значительные результаты, когда она начали тестировать различные портреты.
- Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы.
- Для завершения тесту нужна не просто статистическая значимость, но и стабильность, поэтому ждем окончания теста.
- Маленькая выборка, равно как и преждевременное завершение тестирования, могут дать искаженное представление о результатах и привести к ошибочным выводам.
Он размещается на на самих кнопках или рядом с ними, а также в текстовом контенте сайта. Такие призывы напоминают пользователю о цели его посещения, тем самым стимулируя к заказу. С A/B-тестированием вы можете проверять различные варианты текста призывов и оформления самих кнопок. Поскольку разные веб-сайты служат разным целям и обслуживают разные аудитории, не существует единых рекомендаций для гарантированного снижения числа отказов. Наиболее результативный способ сделать это – A/B-тестирование.
Например, меняют расположение кнопки, а потом уже – другие компоненты. Примерами таких исследований может быть изменение цветовой гаммы, положения и размера элементов страницы. Установите связь с ресурсом и представлением Google Analytics, выберите основную цель эксперимента (при необходимости добавьте дополнительную). Дайте ему название, совпадающее с доменным именем ресурса, на котором будете проводить тестирование. До начала процесса тестирования формулируется гипотеза.
Автоматически победителем тестирования по параметрам Отправитель и Тема рассылки считается рассылка с большим количеством открытий на момент отправки. Вы можете выбрать автоматическую отправку через указанное количество дней и часов. Тестирование на то и называется тестированием, чтобы проверять, пробовать и экспериментировать. В этом сервисе есть удобная вкладка — «Эксперименты». Зайдите в «Эксперименты», введите урл страниц, участвующих в тестах, и получите код для вставки.
В самом начале развития проекта новые фичи принимались в том случае, если они нравились команде и работали без видимых ошибок. Мы не очень смотрели на конверсии — в целом они и так росли, все изменения на старте приводят к значимой обратной связи. Может быть, именно в этом вся прелесть стартапов — большинство вещей, которые ты делаешь, имеют сильную позитивную обратную связь. Как в любом продукте, у нас есть огромное количество самых разнообразных идей, которые можно тестировать и пробовать. Эти идеи следуют и из нашего (в основном, украинского) опыта электронной коммерции, и из анализа конкурентов — больше всего, мы смотрим на Индию.
На основе данных, которые вы соберете в реальном времени, определите те изменения, которые больше всего влияют на конверсию. В результате мы получим размер выборки, на которой мы с заданной точностью можем принять решение. Эта пословица верна для многих аспектов бизнеса, и А/В тестирование – не исключение. По мере развития предпочтений и ожиданий клиента оптимизация коэффициента конверсии всегда будет движущейся целью.