Тесты укажут на тот текст, изображение или дизайн, что больше мотивирует аудиторию совершить покупку или оставить заявку. О том, от чего зависит количество целевых действий, читайте в статье «Что такое конверсия и как её рассчитать». Тестирование выявит, какие элементы на сайте или в РК привлекают пользователей, а какие — отталкивают. В дальнейшем вы сможете создавать проекты с учётом предпочтений потенциальных клиентов. Здесь учат думать, критически мыслить, меняют майндсет, помогают выстраивать структуру в голове и много практики, практики и еще раз практики. Было очень сложно, тьма домашек и кейсов, но я обожаю, когда сложно, потому что только так можно что-то запомнить и чему-то научиться.

Какие Задачи Решает A/b-тестирование

• Для достоверности рекомендуем одновременно тестировать не более одного элемента рекламы.
• Например, кнопки на лендинге имеют остроугольную форму, но есть предположение, что закругленная форма будет больше привлекать посетителей.
• — Альтернативная гипотеза — это гипотеза о том, что B отличается от A, и вы хотите сделать вывод об её истинности.
• Какие целевые действия нужно учитывать — зависит от целей теста.
• Мы рассчитываем значения показателей как для контрольной, так и для экспериментальной группы.
• Изменение на 0,03%, скорее всего, окажет на бизнес незначительное влияние, поэтому нам не стоит тратить усилия на то, чтобы его отследить.

Чтобы точнее рассчитать выборку, удобнее пользоваться специальными калькуляторами. Такую ошибку совершают Тестирование программного обеспечения ещё на этапе формулировки гипотезы. Важно подбирать переменные и показатели, которые с большой вероятностью могут быть взаимосвязаны.

Разновидностью A/B-тестирования является многовариантное тестирование. Для проведения A/B-теста важно правильно рассчитать размер выборки. Поможет в этом калькулятор, однако потребуется сделать дополнительные расчеты, которые предстоит провести вручную. Итак, сплит-тестирование завершено в установленный срок, необходимая статистика набрана. Теперь необходимо отделить показания с высокой статистической значимостью от изменений метрик случайного характера.

Если данных набралось достаточно, тест тоже могут остановить раньше запланированной даты и перейти к анализу результатов. Для проверки статистической значимости можно добавить эти данные в соответствующие поля калькулятора. Будет ли наблюдаться рост конверсии вследствие изменений и в какой степени это будет заметно.

В нашем примере компания по покупке подержанных авто получила конверсию в заявку с квиза выше, чем с сайта в 3 раза. Смысл заключается в том, что из a hundred пользователей, 10%, 5% или 1% сделали выбор случайно. Если протестируем достаточно большую группу пользователей, определим без ошибок, что предпочитает средний пользователь.

Сопоставление двух идентичных дизайнов должно дать результат, не позволяющий сделать какие-либо определенные выводы. Если же вы видите явные различия, постарайтесь выяснить, что могло стать их причиной. Такой подход позволяет свести ошибки к минимуму и гарантирует правильную предварительную настройку вашего инструмента для A/B-тестирования. В нашем примере в результатах А/В-тестов не выявлено косвенных факторов. По итогу А/В-тестирования изменения были внедрены — весь трафик направили на квиз. Чтобы получить чёткое представление о результатах А/В-теста, оба варианта должны быть протестированы одновременно при условии одного и того же размера выборки посетителей.

A/B-тесты помогают командам определить, как улучшить UX, чтобы он способствовал успешному достижению бизнес-целей. Кроме того, они позволяют принимать более обоснованные дизайн-решения, которые повышают окупаемость инвестиций (ROI) и упрощают коммуникацию с заинтересованными сторонами. A/B-тестирование (иногда его также называют сплит-тестированием) — популярный метод UX-исследований, получивший широкое распространение в самых разных отраслях. Чтобы всегда получать надежные, по-настоящему ценные результаты, следуйте лучшим практикам и избегайте распространенных ошибок, которые мы разберем в этой статье.

Однако я не рекомендую вносить слишком много изменений в вариацию. Если вы внесете только самые важные и значимые изменения, по результатам эксперимента вам будет проще понять возможные причинно-следственные связи. А если вы хотите протестировать сразу ряд изменений, проведите лучше мультивариативный тест.

Шаг Eight: Завершить Тест И Проанализировать Результаты

Установив эти три метрики, вы можете воспользоваться калькулятором размера выборки. Даже при достаточном трафике мы рекомендуем проводить A/B-тест не менее 1–2 недель, чтобы учесть возможные колебания в поведении пользователей. Для проведения A/B-тестирования требуется реализованный продукт. Чаще всего мы сравниваем оригинальный дизайн A, так называемую контрольную версию, и дизайн B, так называемый вариант.

К примеру, по результатам А/В-теста фактический коэффициент конверсии вырос на 1%, как мы и предполагали в гипотезе. В результате выбранных изменений, метрика выросла, гипотеза подтвердилась. Но бывает и обратная ситуация, когда изменение не повлияло на ключевую метрику. Делаем выводы, что гипотеза не подтвердилась и собираем все результаты для дальнейшего анализа тестирования. Мы рекомендуем проверить тест на ошибки через 1–2 дня, но не оценивать полученные результаты, так как в них пока нет глубокой информации. Гугл и Яндекс рекомендуют проводить тестирование не меньше двух недель.

Обрадовавшись отличному результату, можно забыть остановить тест. Он продолжит работать и отдавать более слабый вариант половине аудитории. Для анализа результатов в случае сравнения данных, имеющих распределение, отличное от нормального, можно использовать Mann-Whitney U check https://deveducation.com/.

Как Провести A/b-тестирование: 6 Простых Шагов

Первое время пользователи реагируют на новизну, потом статистика скачет, и только к концу второй недели теста показатели стабилизируются. Продолжительность тестирования зависит от размера выборки и объёма трафика. Определение более эффективной версии дизайна — задача, требующая внимательного и систематического подхода.

Основное отличие FDR от FWER в том, что FDR учитывает ошибку II рода, но не так жестко контролирует ошибку I рода. Данный способ частично решает проблему метода Бонферрони и позволяет корректировать значения p-value, сохраняя мощность на более высоком уровне. Прежде чем начать исследование, определите, что вы хотите измерить и как это сделать. Метрики и поведение, которые нужно измерить, могут быть неправильно определены из-за нечеткости в дизайне теста.

Тестирование поможет убедиться, что ПО настроено правильно и работает так, как задумано. Один из распространенных способов — A/A-тест, в ходе которого вы создаете точно такой же вариант, как и ваш исходный дизайн. Для A/B-тестирования необходимы однозначные метрики, которые a b тестирование методика четко показывают, превосходит ли вариант исходный дизайн. Они зачастую фокусируются на денежных аспектах, таких как доход или затраты.