Зато есть шаблоны, домен в подарок, почта и интеграция с CRM-сервисами и программами для email-рассылок. Стартовый тариф стоит 750 рублей в месяц, а самый дорогой — 1500 рублей в месяц. Последний позволяет работать с 5 сайтами, а не с одним. Теперь можно проанализировать собранную информацию. Следует ли внести правки на страницу сайта или в объявление и распространить их на всю аудиторию? При этом нужно учесть измеряемый метричный вес при A/Б-тесте, гипотезы и многие другие моменты.
Если это новый ресурс, то выборка может быть недостаточно репрезентативной. Поэтому лучше проводить тест именно на тех сайтах, у которых уже есть поток посетителей — как новых, так и постоянных. Многовариантное тестирование начинается с выдвижения гипотезы об изменениях в контенте, которые могут улучшить показатели конверсии. При многовариантном тестировании изменения контента можно разбить на множество отдельных элементов, чтобы определить комбинации, обеспечивающие максимальную конверсию. Будь то незначительные изменения или значительные изменения в пользовательском опыте, любые из них могут повлиять на общие результаты.
Инструменты для проведения А/B-тестирования
Один будет значительно длиннее другого и даст более глубокое понимание темы. Поэтому А/В-тестирование заголовка увеличит ваши шансы на то, что вы найдете тот вариант, который заставит людей чаще открывать ваши письма. Заголовок – первое, что видят люди, попадая на вашу главную страницу или лендинг. Если он сразу же не привлечет внимания посетителей, они не станут тратить время, читая, что написано ниже.
Для начала сосредоточьтесь только на одной метрике. Ничто не мешает вам протестировать затем и остальные. Фокусируясь на одном аспекте в рамках одного теста, вы получите более точные данные. Допустим, вы запустили А/В-тестирование заголовка (темы) письма, которое продлился 20 дней.
Как проводить А/В-тестирование в 2019 году
Статистически значимая выборка — группа посетителей, на которых мы тестируем изменения. Каждый человек, который посетит страницу сайта — это целевая аудитория, а вот выборка — это небольшая часть этой аудитории. Сравниваются два варианта (контрольный и тестовый) нескольких элементов в различных комбинациях.
Есть демоверсия на 30 дней с ограничением по трафику до 1000 посетителей. При проведении A/B тестирования очень важна четкая и адекватная методология. Только в этом случае мы можем доверять результатам теста и принимать эффективные решения на их основании.
Конверсионные элементы
Победителем становится тот, у кого показатели отклика выше. Допустим, у вас уже есть два страницы, и вы хотите узнать, какая из них работает лучше. К примеру, вы запускаете рассылку a/b тестирование и у вас есть две разные версии потенциального лендинга. Проведите сплит тестирование — и поймете, какой лендинг показывает лучшие результаты в рамках этой кампании.
- Обратите внимание, что названия не должны быть полностью одинаковыми, чтобы вы могли различать тесты.
- Такой калькулятор подходит для анализа результатов любых тестов, связанных с конверсией.
- При невысоком уровне значимости вы рискуете сделать неверные выводы об эффекте изменения.
- Например, можно одновременно проанализировать кнопку целевого действия, блок с отзывами, логотип и т.
- A/B-тестирование в первую очередь необходимо для сбора информации.
- Перед началом проведения сплит-теста стоит проверить, подходит ли он вам.
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.
Как провести тестирование?
Допустим, у вас запущены рекламные объявления, и вы хотите поменять креатив. Вкусы вашей аудитории могут не совпасть с вашими, а прогадать — значит, потерять часть лидов. Делим трафик между страницами на равные частиЧтобы управлять трафиком в ходе А/Б-теста, используют различные инструменты сплит-тестирования.
Ваш инструмент тестирования может неправильно записывать данные. Если у вас нет другого источника информации, вы никогда не можете быть уверены, стоит ли доверять ли ему. A/B/n-тестирования — это контролируемые эксперименты, по результатам которых сравниваются коэффициенты конверсий исходной страницы и ее одной или нескольких вариаций. Чтобы результатам А/Б-теста можно было доверять, тестирование должно быть статистически значимым и проводиться на статистически значимой выборке пользователей. Звучит сложно, поэтому давайте разберем терминологию и ее значение подробнее. Для сплит-тестирования делим трафик поровну между вариантом Б и исходной страницей А.
Сбор результатов и формирование выводов
В зависимости от потребностей исследования можно менять это процентное соотношение. В нашем примере A/B-тест — это сравнение исходной версии страницы сайта с новой. Для этой цели используется группа пользователей и выполняется оценка изменений ключевых метрик. После процедуры можно принять обоснованное решение, выбрав более эффективный из двух вариантов. С помощью A/B-тестов анализируют целые страницы и элементы на них, объявления, аудиторию или даже целые связки «канал–кампания–лендинг». Для изучения итогов теста можно выбрать любую систему аналитики, ориентируясь на привычный процесс исследований.
Как я уже говорил, даже самые незначительные изменения могут весьма значительно сказаться на конверсии. Например, один популярный тест показал, что CTA-кнопка красного цвета была эффективней зеленой на 21%. Другими словами на красную кнопку кликали на 21% чаще, чем на зеленую. P-значение — это величина, характеризующая вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Она не доказывает, что вероятность B выше, чем A. Роли (если, например, ваш сайт предлагает роли покупателя и продавца).