A/B тесты что они означают и на что обращать внимание?

A/B-тестирование — это эффективный способ узнать, что ограничивает конверсию на вашем сайте. Это достоверные данные, которые позволяют вам выбрать наиболее эффективную стратегию, которая позволит вам привлечь больше потенциальных клиентов и получить желаемую реакцию от пользователей вашего веб-сайта или приложения.

Это эффективный, всесторонне апробированный метод, которым пользуются крупнейшие игроки рынка. Однако стоит иметь в виду, что его неправильное использование не приносит пользы, а наоборот — может серьезно нарушить нашу стратегию развития сервиса.

Поэтому из этой статьи вы узнаете, что такое A/B-тесты, какие инструменты исследования выбрать при их выполнении, как правильно анализировать собранные данные и что может повлиять на эффективность измерения.

A/B-тесты — что они означают?

Каждому приходилось сталкиваться с редизайном интерфейса в популярной социальной сети или в приложении, которое обеспечивает повседневную поддержку в нашей жизни. Веб-сайт, для которого важна активность пользователя — будь то клики по объявлениям, заказ услуги или создание показов, — должен внедрить A/B-тесты в постоянную маркетинговую стратегию. Успешная разработка сервиса путем тестирования различных элементов и контента позволяет добиться значительного увеличения конверсии.

Часто A/B-тесты относятся к очень ключевым элементам веб-сайта, которые напрямую влияют на поведение пользователя. Правильная реализация A/B-тестов в долгосрочной перспективе должна привести к увеличению количества конверсий и проверке гипотез, связанных с оценкой страницы, на которой представлен контент.

Тесты A/B предоставляют сухие данные и позволяют лучше вникнуть в статистический обзор наших получателей. Они могут предоставить гораздо больше данных, чем то, какие элементы содержимого веб-сайта следует изменить, а какие сохранить.

A/B-тесты следует проводить систематически. Крупнейшие веб-сайты на рынке прилагают много усилий для оптимизации пользовательского интерфейса, чтобы повысить конверсию и другие желаемые действия. Более того, систематическое тестирование позволяет более эффективно оценивать и изучать большее количество переменных (мы можем изучать очень ограниченное их количество одновременно).

Что такое A/B-тест и как его проводить?

По сути, A/B-тест исследует разницу между прошлым коэффициентом конверсии и потенциальным коэффициентом конверсии в альтернативном интерфейсе. Поэтому, если мы заметим, что данное решение генерирует чрезвычайно высокую конверсию (например, изменение цвета кнопки «Купить» с зеленого на красный), например, на 20%, мы должны быть на правильном пути, чтобы реализовать более эффективный интерфейс. Право?

Не обязательно — помимо того, что мы изучаем довольно базовые ценности, мы должны проводить процедуру исследования в соответствии со статистической методологией. Сначала мы должны выдвинуть несколько гипотез, затем выбрать тестовую группу, провести исследование и, наконец, мы сможем проанализировать результаты.