Используйте данные, собранные с помощью инструментов анализа поведения посетителей, таких как тепловые карты, Google Analytics и опросы, чтобы выявить болевые a/b тестирование точки ваших посетителей. Это относится ко всем предприятиям, будь то электронная коммерция, путешествия, SaaS, образование, средства массовой информации и издательская деятельность. После этого протестируйте несколько вариантов их исправления, чтобы выявить лучший. Частая причина этих проблем – утечка клиентов на разных этапах воронки, вызванная нарушением логики взаимодействия или непонятным интерфейсом. Давайте посмотрим, каким образом A/B-тестирование помогает справиться с этими проблемами.
Анализируйте данные A/B-тестирования
Чистый и лаконичный дизайн лучше масштабируется на разных платформах и устройствах, он более понятен и легок для восприятия. Простота, если все сделано правильно, может помочь вам добиться мгновенного признания. Подумайте о таких брендах, как Target, Spotify или YouTube, чьи значки приложений содержат всего пару ярких цветов и простых форм. Так как же вам произвести наилучшее впечатление, используя такое маленькое пространство? Что первое приходит вам в голову, когда вы думаете о своем любимом мобильном приложении? How to Increase Sales with A/B Testing (Includes Examples) — статья, Юзабилити-тестирование в которой на кейсах показано, как с помощью A/B-тестирования увеличить продажи.
Что можно проверить, используя A/B-тесты
Для оценки достоверности теста существуют специальные калькуляторы. Один из них — все тот же DriveBack, но уже другой его раздел — «Определение статистической значимости». На основании размера https://deveducation.com/ выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными.
Требования к дизайну значков приложений
Можно создавать визуал версий без изменения кода через встроенный редактор. На базовом уровне нужно разбираться всем, кто участвует в работе над продуктом. Это поможет выбирать оптимальные методы исследования под разные задачи и на разных этапах работы. Внешние факторы не повлияли на результат, и данным можно доверять, если показатели групп A и A не отличаются.
- Поэтому каждый фрагмент контента, который видят ваши посетители, должен быть максимально оптимизирован.
- Один из трюков, которые применяют маркетологи, – триал, то есть пробный период.
- Преподнесенное правильно, социальное доказательства на ваших посадочных страницах (как и на страницах товаров и прочих маркетинговых активов) могут значительно повысить конверсию.
- Есть еще категория людей, которая доверяет только известным личностям или брендам.
- Работодателю важно, чтобы вы понимали принцип работы инструмента и знали, как его настроить.
A/B тесты – что это такое и как их проводить
По прошествии определённого времени или при достижении достаточно большого числа показов, сравниваются числовые показатели цели и определяется наиболее подходящий вариант страницы. Преимуществом метода является использование при проектировании объективных данных[4]. Этот метод широко используется в области статистики, анализ данныхи наука о данных для оптимизации пользовательского опыта и повышения коэффициентов конверсии. A/B-тестирование – это метод сравнения двух версий элемента с целью определить, какой из них лучше работает, основываясь на реальных данных о поведении пользователей.
Плагины WordPress для A/B тестирования также могут быть полезны для новичков. «Они предоставляют вам определенные рамки для работы — Подумайте о этих плагинах как о поддерживающих колесах. Один из тех, что я видел, что используют несколько моих клиентов, это Nelio A/B Testing для WordPress,» говорит Пурье.
Настройте какую-либо форму аналитики, такую как Google Analytics, которая позволит вам отслеживать ваши переходы и давать представление о поведении пользователей. Проанализируйте, какие из ваших страниц или объявлений имеют самый высокий и самый низкий показатель посещаемости, и найдите тенденции или закономерности. Будь то “Узнать больше”, ”Зарегистрируйтесь сегодня» или “Получите бесплатную пробную версию”, ваш CTA должен быть простым и вызывать у пользователя либо срочность, либо ценность.
Вы не знаете, как ваши посетители будут реагировать на изменение. Другим примером модификации с низким уровнем риска может быть введение изменения новой функции. Прежде чем вводить новую функцию, ее запуск в виде A/B-теста в копии веб-страницы может сделать результат намного более предсказуемым. Это очень полезно, если изменения влияют на данные клиента или воронку продаж. Изменения без тестирования – это всегда риск, так как они могут не окупиться.
Допустим, минимальный размер выборки для статистически значимых результатов теста — уникальных посетителей. Сервис по размещению объявлений в сфере недвижимости тестирует новую модель оплаты. Корпоративные клиенты сервиса — застройщики и риелторские агентства, и часть из них увидели новые тарифы во время A/B-теста. Вскоре недоумевающие пользователи звонят в отдел по работе с корпоративными клиентами, чтобы узнать о новых тарифах и почему они не видят их на сайте. Такая ситуация может снизить доверие клиентов к продукту, а еще исказить результаты самого теста . Допустим, у вас есть четыре варианта текста для кнопки и два цвета.
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. В свою очередь, сплит-тестирование (split-testing) предполагает сравнение двух совершенно разных исходных.
Ведь не исключен вариант, что, например, ваш сайт мешает продажам, а не стимулирует их, потому что, например, вводит людей в заблуждение и нивелирует их интерес к вашему продукту. Единственный правильный способ адекватно оценить эффективность вашей воронки продаж или конкретной маркетинговой кампании – это получить данные непосредственно от ваших клиентов. Также в анализе можно запросить отчет о достоверности результатов из Google Optimize.
Аналитик подготовил параметры сбора метрик для A/B-теста и техзадание для разработчика. Аналитик настроил систему тестирования, запустил тест, проверил качество данных, оценил статистическую значимость изменений в метриках и сделал отчет. Отчет обсудили на собрании команды, и на базе результатов теста вместе приняли решение, какую кнопку добавить на сайт. Продакт-менеджеры, в основном, используют A/B-тестирование для улучшения метрик продукта. Например, они могут сравнивать две версии онбординга, разные варианты фичей продукта и их удобство для пользователей. Надежность веб-сайта также является важным фактором в дополнение к скорости.
Leave a Reply