Также в ходе сплит-тестирования новое изображение опустили вниз вместе с четырьмя блоками преимуществ, что также позитивно повлияло на количество регистраций (конверсия увеличилась на 57%). С левой стороны представлен оригинал страницы, а с правой – дубликат (тестовый вариант). Поэтому при проведении А/Б-тестирования часто используют разные варианты заголовков. Если во время A/B-теста Вы начнете привлекать клиентов с других источников, например, с информационных статей, размещенных на сторонних ресурсах, результат может оказаться неточным. Важно, чтобы при проведении одного сплит-тестирования проверялся только один вариант гипотезы. Поэтому важно адаптировать онлайн-ресурс под потребности потенциальных клиентов, чтобы извлечь максимум пользы из входящего трафика — получать целевые заявки и звонки по минимальной стоимости.
Потом получили результат — увеличение конверсии. Что именно из этих изменений повлияло на конверсию? В ходе А/В тестирования все посетители, которые попадают на сайт, равномерно распределяются между всеми страницами. Например, если в тесте у вас оригинальная страница https://deveducation.com/ и тестовая, то 50% посетителей будут видеть оригинал, а 50% тестовую страницу. Если 3 страницы — оригинал и две тестовые, то распределение будет по 33% на каждую. Объемы продаж товаров и услуг через интернет растут, но и уровень конкуренции тоже растет.
Количество факторов тестирования
Если страница понятна для пользователя, то возрастет вероятность, что посетитель захочет купить продукт или заказать услугу. Количество обращений зависит от расположения картинок, заголовков, блоков. Проведение A/B-тестирования необходимо в условиях нынешней конкуренции.
Возможно, вы захотите узнать, улучшит ли переход по определенной кнопке призыва к действию вверху вашей домашней страницы вместо удержания ее на боковой панели показатель кликов. Навигация вашего сайта начинается с главной страницы. Она связывает все основные разделы и часто выступает ориентиром для пользователя. Убедитесь, что ваша структура такова, что посетители могут легко ориентироваться в разделах, когда ищут нужную услугу или товар. Если тест дает однозначный ответ, наиболее эффективный вариант можно внедрять на сайт. Если результат остается неоднозначным, сохраните полученные данные, чтобы применять в последующих тестах.
Статистическая достоверность результата
Письмо-победитель и уходит основной массе контактов. 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.
A/B тестирование помогает маркетологам наблюдать, как одна версия маркетингового контента работает вместе с другой. Вот два типа A/B тестов, которые вы можете провести, чтобы повысить коэффициент конверсии вашего сайта. Отраслевые эксперты предостерегают от одновременного проведения слишком большого количества испытаний. Совместное тестирование множества элементов веб-сайта затрудняет определение того, какой вариант больше всего повлиял на успех или неудачу теста. Помимо этого, чем больше элементов проверено, тем больше трафика должно быть на странице, чтобы обеспечить статистически значимое тестирование. Следующим шагом в вашей программе тестирования должно быть создание варианта, основанного на вашей гипотезе, и A/B-тестирование его на соответствие существующей версии (контроль).
Недостатки Google Analytics и самописных скриптов
Для сплит-тестирования делим трафик поровну между вариантом Б и исходной страницей А. Чтобы провести тестирование, на этом этапе надо четко сформулировать гипотезу и определить, как мы будем измерять результат. Проверяйте темы, содержание, макет и другие элементы писем. Разделите аудиторию пополам, отправьте одно и то же письмо с разными темами, а затем посмотрите, с какой темой чаще открывали рассылку. Сплит-тест поможет определить, на что лучше реагирует ваша аудитория, и со временем быстрее «нащупывать» удачные варианты.
- Есть бесплатная версия с ограничением до 5000 показов в месяц, чего в принципе достаточно, чтобы понять нужен ли вам этот сервис.
- Оригинал заменяется в момент загрузки страницы.
- Потом получили результат — увеличение конверсии.
- Кроме того, не прекращайте тестирование и после успешных результатов.
Прибегайте к A / B-тестированию, чтобы прояснить ситуацию. A / B-тестирование позволит вам принять правильное решение в случае, если вы выбираете между несколькими концепциями. Если коэффициент конверсии слишком низкий, это, безусловно, красный флаг. И дело не в том, что дизайн из рук вон плохой. Да, откровенно неправильное оформление (например, красные буквы курсивом на зеленом фоне) напрочь убьет рассылку.
Вы попадете на вкладку создания контейнера.Дайте ему название, совпадающее с доменным именем ресурса, на котором будете проводить тестирование. После создания гипотезы по улучшению сайта, нужно запустить A/B тест. Изучите ключевые особенности нескольких сервисов и выбирайте подходящий. Выясните, достаточно ли у вас пользователей для полноценного теста. Cтатистика по отправленным тестовым рассылкам собирается не сразу, а в течение, как минимум, нескольких часов.
A / B – тестирование в социальных сетях: как сделать это с помощью уже имеющихся у вас инструментов
Для проведения теста нужен инструмент, позволяющий разметить аудиторию по сегментам и посчитать значения ключевых показателей отдельно в каждом сегменте. АБ-тестирования имеет свои тонкости, которые иногда не дают протестировать нужный ресурс. Если у вашей компании еще нет сайта, его можно сделать с помощью WordPress. Рекомендуем своевременно позаботиться о выборе подходящего домена и качественного хостинга. Как мы выяснили чуть выше, самое первое, что нужно определить при помощи сплит-тестирования — кому именно показывать рекламу, другими словами — актуализировать свою ЦА.
Советы для проведения качественных тестов
Большинство маркетинговых усилий направлены на увеличение трафика. Но по мере того, как привлечение посетителей становится все более сложным и дорогостоящим, растет и значимость инструментов, позволяющих увеличить конверсию полученного трафика на сайте. 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. Одним из наиболее важных показателей, которые необходимо отслеживать для оценки эффективности сайта, является показатель отказов. Сайты очень часто дают пользователям слишком много причин уйти, например, несоответствие контента ожиданиям, непонятный интерфейс и так далее.
Условия тестирования
Этот процесс называется многомерным тестированием. Дайте A/B тесту достаточно времени для получения полезных данных. Решите, насколько значительными должны быть ваши результаты. Найдите способ составить описания продуктов, чтобы потенциальные покупатели не были перегружены лишней информацией, но могли легко найти нужную характеристику. Очень важно предоставить заметные таблицы размеров, варианты цвета и т.
Решения для бизнеса
Чтобы сайт привлекал новых клиентов и наращивал продажи, его нужно постоянно улучшать. Но как узнать, на что ваша аудитория лучше всего откликается? Самое очевидное — просто внести нужные изменения и посмотреть, что произойдет. Но это — время и деньги, которые не хочется тратить впустую. Я оформляю детальный отчет по каждому А/В-тесту, поэтому подобрала и реализовала подходящие под мои задачи методы и критерии для оценки статистической значимости результатов. Размер эффекта, который ожидаем увидеть в тестовой группе.
Затем введите количество достигнутых целей — обычно вы будете смотреть на клики, но это могут быть и другие типы конверсий. Опять же, вам нужно убедиться, что вы позволили вашему тесту https://deveducation.com/blog/gayd-dlya-novichkov-a-b-testirovanie-i-razlichnye-metody-provedeniya-ego/ пройти достаточно долго, чтобы получить значительный размер выборки. В противном случае, будет трудно сказать, была ли статистически значимая разница между этими двумя вариантами.