Так вы сможете избежать изменений, которые приведут к ухудшению показателей, например снизят кликабельность объявления. Вариант А и В значимо не различаются — конверсия отличается из-за случайных факторов, а не из-за разницы вариантов. Возможно, ab тестирование выборка изначально слишком мала, чтобы получить значимый результат, или тест рано остановили.

«простых» шагов A/B-тестирования

По окончании А/В-тестирования вы либо получаете нового фаворита, либо делаете вывод, что действующий фаворит не сдал позиций. Затем вы создаете новые вариации, чтобы снова проверить ими своего фаворита. Рано или поздно вам будет важно узнать, насколько хорошо работает ваш сайт, email-рассылка или реклама. Единственный правильный способ адекватно оценить эффективность вашей воронки продаж или конкретной маркетинговой кампании – это получить данные непосредственно от ваших клиентов.

В вакансиях пишут, что нужен навык A/B-тестирования. Как его получить, если я еще не работаю с продуктом?

Каждое из тестируемых вариантов увидели 8000 человек. В результате вы видите, что версия B превосходит версию A на 72%, так как ее письма с заголовком B октрывают на 72% чаще, чем письма с заголовком А. С такими данными вы точно знаете, что нашли тот самый элемент, влияющий на процент октрытия писем. Статистика и данные, которые вы собираете при помощи А/В-тестирования, получены от фаворитов, претендентов и вариаций. Каждая версия маркетингового актива предоставляет вам информацию о посетителях вашего сайта.

Выберите, что будете тестировать

• По прошествии определённого времени или при достижении достаточно большого числа показов, сравниваются числовые показатели цели и определяется наиболее подходящий вариант страницы.
• Важно указать, какой прирост или падение показателя вы ожидаете.
• Важно подбирать переменные и показатели, которые с большой вероятностью могут быть взаимосвязаны.
• C одной стороны, мы можем протестировать всё, что приходит в голову каждому члену команды, — от цвета кнопки до уровней сложности игры.
• Выборка не будет идеально репрезентативной, но мы всегда обращаем внимание на структуру пользователей в разрезе их характеристик — новый/старый пользователь, уровень в игре, страна.

Поэтому А/В-тестирование заголовка увеличит ваши шансы на то, что вы найдете тот вариант, который заставит людей чаще открывать ваши письма. Изменение даже одного слова в вашем CTA может повлиять на коэффициент конверсии. Другие параметры, такие как цвет самой кнопки, ее размер, форма или контрастность также влияют на эффективность. Некоторые элементы вашего маркетингового арсенала влияют на конверсию больше, чем другие. К примеру, изменение одного слова в тексте email-рассылки, вероятно, не окажет большого влияния на конверсию или кликабельность ваших ссылок в письмах (CTR). В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных.

В зависимости от вашей маркетинговой стратегии может потребоваться анализ изменений других элементов сайта. Если конверсия в подписку у версии с поп-апом действительно вырастет, значит гипотеза подтвердилась — эксперимент удался, изменение можно вводить. Критерий успеха — это ожидаемый результат, по которому можно принять решение об успешности теста. Важно учесть все метрики, на которые может повлиять эксперимент. Иначе есть риск выбрать вариант, который улучшит одну метрику, но при этом ухудшит продукт в целом. Гипотез может быть так много, что проверить их одним тестом не получится.

Он создаёт копию страницы A и меняет статичное изображение на объект, который может быть увеличен по клику или при наведении мыши. A/B-тестирование — маркетинговый метод предварительного изучения эффективности корректировки элементов сайта, основанный на сравнении двух версий посадочной страницы. Благодаря этому инструменту специалисты могут проверить, принесёт ли пользу какое-либо изменение, не гадая на кофейной гуще и надеясь на своё знание целевой аудитории, а опытным путём. Размер выборки — общее количество человек, которые увидят разные варианты объектов. Для его расчета используйте специальные калькуляторы от MindBox или Evan Miller. Для вычисления размера выборки укажите количество тестируемых версий, текущие показатели метрики и ожидаемый прирост.

Гипотеза в A/B-тестировании — предположение о том, какой вариант объекта принесёт лучший результат. Чтобы сформулировать её, сначала нужно проанализировать текущую ситуацию, найти то, что можно изменить, и понять, как это может сказаться на эффективности. Для аналитиков A/B-тестирование — один из множества инструментов оценки эффективности сайтов, приложений, рекламы. Аналитики проводят A/B-тесты, чтобы помочь маркетологам подтвердить или опровергнуть их предположения.

Вы научитесь запускать рекламу на разных площадках и добиваться результата. Изучите таргетинг, контекст, аналитику и рекламные стратегии. Отработаете знания на реальных задачах, сможете найти работу по новой профессии и заниматься интересными проектами. Использовать их не стоит — то, что сработало в одном проекте, не обязательно сработает в другом. Если бездумно копировать чужие гипотезы, можно потерять много времени и не улучшить показатели. Лучше анализировать ситуацию и выдвигать свои гипотезы.

Если неверно выбрать ориентир, вы впустую потратите время и деньги. Сразу же после запуска теста начинают составляться отчеты, с которыми вы можете ознакомиться в соответствующей вкладке. После того как начнётся тест, его нельзя будет отредактировать. Инструкцию, как это сделать, можно прочитать в Справке. Когда код будет внедрён, нажмите кнопку «Код уже установлен». Для продвинутых пользователей доступна более глубокая интеграция через открытое API.

Основная цель — выяснить, какой из элементов помогает улучшить нужную метрику, например увеличить количество покупок или подписок. A/B-тестирование — это маркетинговое исследование, которое позволяет сравнить два варианта одного и того же объекта, чтобы понять, какой из них работает лучше. Объектом сравнения может быть любой элемент веб-страницы, приложения, рекламного объявления — например, форма обратной связи, кнопка или заголовок. На основе результатов анализа необходимо принять решение о том, следует ли внедрять изменения в продукт или нет. Если изменения были успешны и не вызвали негативных побочных эффектов, то их можно внедрить.

Маркетологи выполняют сплит-тесты при помощи специализированных инструментов. Он помогает тестировать определенные элементы страниц, в том числе заголовки, шрифты, картинки и проч. Есть бесплатный вариант инструмента, что и делает его популярным на фоне конкурентов. A/B-тестирование — нужная мера, и это вне всяких сомнений.

Но здесь уже можно поиграться с настройками, получить графический результат и сформулированные выводы. CTR (click-through rate) — показатель кликабельности. Он отражает, как часто пользователи переходят по ссылкам. Например, при CTR 3% три человека из ста перешли по ссылке. Если p-value больше 0.05, значит выявить явного победителя среди вариаций в рамках теста не удалось. Приблизившись к лучшему пониманию предпочтений своей аудитории, можете начинать этот 10-шаговый процесс заново, уже с новой вариацией.

IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ .