АБ тестирование - методика тестирования, используемая в маркетинге и веб-разработке, чтобы выяснить, какие изменения приводят к лучшим результатам. Узнайте, зачем нужны АБ тесты и как они проводятся.
АБ тестирование (англ. A/B testing) – методика тестирования, используемая в маркетинге и веб-разработке с целью выяснения, какие изменения веб-страницы или приложения приводят к наилучшим результатам. В основе АБ тестирования лежит сравнение двух или более вариантов одного и того же элемента с целью определения, какой из них показывает лучшие показатели по определенным метрикам.
Зачем нужны АБ тесты?
Итак, представим ситуацию, наш проект запущен в жизнь, на нем собирается трафик, пользователи активно используют ресурс. И в один прекрасный день мы решили что-то поменять, например, разместить всплывающий виджет для удобства подписки на новости.
Наше решение — это интуитивное предположение о том, что пользователям ресурса станет проще подписываться на новые материалы, мы ожидаем повышения числа подписчиков.
Наши предположения и гипотезы строятся на основе личного опыта и наших взглядов, которые совсем не обязательно совпадают со взглядами аудитории нашего ресурса. Другими словами, наше предположение вовсе не означает, что после внесения изменений мы получим желаемый эффект. Для проверки таких гипотез мы и проводим A/B тесты.
Как проводим тесты?
Идея A/B тестирования очень проста. Пользователи ресурса случайным образом делятся на сегменты. Один из сегментов остается без изменений — это контрольный сегмент “A”, на основе данных по этому сегменту мы будем оценивать эффект от вносимых изменений. Пользователям из сегмента “B” показываем измененную версию ресурса.
Чтобы получить статистически значимый результат, очень важно исключить влияние сегментов друг на друга, т.е. пользователь должен быть отнесен строго к одному сегменту. Это можно сделать, например, записав метку сегмента в cookies браузера.
Для снижения влияния внешних факторов, таких как рекламные кампании, день недели, погода или сезонность, замеры в сегментах важно делать параллельно, т.е. в один и тот же период времени.
Кроме того, очень важно исключить и внутренние факторы, которые также могут существенно исказить результаты теста. Таким факторами могут быть действия операторов call-центра, служба поддержки, работа редакции, разработчики или администраторы ресурса. В Google Analytics для этого можно воспользоваться фильтрами.
Число пользователей в сегментах не всегда удается сделать равным, в связи с этим метрики, как правило, выбираются относительные, т.е. без привязки к абсолютным значениям аудитории.
Преимущества АБ тестирования
АБ тестирование является неотъемлемой частью процесса работы над продуктом. Это эксперимент, который позволяет сравнить две версии чего-либо, чтобы проверить гипотезы и определить, какая версия лучше.
АБ тестирование может быть полезно для разных специалистов:
- Продакт-менеджеры могут тестировать изменения ценовых моделей, направленные на повышение доходов, или оптимизацию части воронки продаж для увеличения конверсии.
- Маркетологи могут тестировать изображения, призывы к действию (call-to-action) или практически любые другие элементы маркетинговой кампании или рекламы с точки зрения улучшения метрик.
- Продуктовые дизайнеры могут тестировать дизайнерские решения (например, цвет кнопки оформления заказа) или использовать результаты тестирования для того, чтобы перед внедрением определить, будет ли удобно пользоваться новой функцией.
Заключение
АБ тестирование является эффективным инструментом для оптимизации веб-страниц и приложений. Оно позволяет проводить научные эксперименты и принимать решения на основе данных и фактов, а не на основе предположений и интуиции. Благодаря АБ тестированию можно повысить конверсию, улучшить пользовательский опыт и достичь лучших результатов в бизнесе.
Что нам скажет Википедия?
АБ тестирование (англ. A/B testing) – методика тестирования, используемая в маркетинге и веб-разработке с целью выяснения, какие изменения веб-страницы или приложения приводят к наилучшим результатам. В основе АБ тестирования лежит сравнение двух или более вариантов одного и того же элемента с целью определения, какой из них показывает лучшие показатели по определенным метрикам.
АБ тестирование может использоваться для оптимизации различных элементов, таких как заголовки, изображения, цвета кнопок и другие параметры, чтобы улучшить пользовательский опыт и повысить конверсию. Оно применяется в различных областях, включая интернет-магазины, веб-приложения, мобильные приложения и рекламные кампании.
Процесс АБ тестирования состоит из нескольких шагов. Сначала определяется основной элемент, который требует оптимизации. Затем создается несколько вариантов этого элемента, где каждый вариант имеет небольшие изменения по сравнению с оригиналом. Далее, пользователи случайным образом распределяются между различными вариантами, и их взаимодействие с каждым вариантом записывается и анализируется. Наконец, на основе полученных данных делается вывод о том, который вариант показал наилучший результат и может быть реализован как основной элемент.
АБ тестирование является эффективным инструментом для оптимизации веб-страниц и приложений, так как оно позволяет проводить научные эксперименты и принимать решения на основе данных и фактов, а не на основе предположений и интуиции.
