Содержание
Практически любое «идеальное объявление» можно улучшить, ведь нет предела совершенству. Увеличить показатели эффективности помогает проведение сплит-тестов в контекстной рекламе. Когда тестирование закончится — проанализируйте, была ли гипотеза удачной, как она повлияла на показатель конверсий. Выбирайте лучший из вариантов и продолжайте работу с ним, запуская новые и новые тесты.
Кроме классических А/В-тестов в сервисе Optimize доступен запуск мульти-теста и редирект-теста. Мультивариантное тестирование предназначенное для проверки эффективности меняющихся элементов и разнообразие комбинаций. Редирект-тест предназначен для страниц с различным дизайном и URL адресам. Благодаря такому шагу вы будете не так сильно рисковать трафиком, если гипотеза не слишком надежная. Современный маркетинговый инструментарий предусматривает множество точек взаимодействия с потенциальными и постоянными клиентами.
Тестирование текстовых элементов
Используемые здесь инструменты могут включать инструменты для количественной аналитики веб-сайтов, такие как Google Analytics, Omniture, Mixpanel и прочие. Они помогут определить наиболее посещаемые страницы, страницы с наибольшим количеством затраченного времени или с самым высоким показателем отказов. Другим примером модификации с низким риском может быть введение новой функции изменения. Прежде чем вводить новую функцию, стоит провести ее запуск в виде A/B-теста в копии веб-страницы. В итоге удастся сделать полученный результат намного более предсказуемым. После того, как вы выбрали целевой показатель, подумайте о том, насколько значительными должны быть ваши результаты, чтобы оправдать выбор одного варианта из другого.
После рассмотрения этих чисел, если тест пройден успешно, разверните выигрышный вариант. Согласно подходу Frequentist, важно определить продолжительность вашего A/B теста на основе размера выборки, чтобы получить правильные выводы теста. Следовательно к этому подходу требуется больше внимания уделить деталям каждого запущенного теста.
Подготовка контрольных данных
Она очень четко выделяется на фоне всей страницы — уже не путается с другими красными элементами, потому что их практически нет. И вот такое незначительное изменение увеличило кликабельность на 21%. Тест должен длиться не менее 7 дней, потому что пользователи могут совсем по-разному вести себя в течение недели. Например, в понедельник, сидя на работе, они могут выбирать товар в интернет-магазине. Поэтому, чтобы охватить разные дни, лучше сделать эксперимент на все 7 дней, в идеале — на 14–15. И если вы под него не подпадаете, то экспериментировать с сайтом будет затруднительно.
- Для быстрой оценки тестов с количеством групп две и более используйте A/B Testing Calculator от Neilpatel.
- Еще один элемент вашего сайта, который вы можете оптимизировать с помощью A/B-тестирования, — это навигация сайта.
- В результате возникают вопросы и сомнения в интерпретации результатов.
- После рассмотрения этих чисел, если тест пройден успешно, разверните выигрышный вариант.
- Для начала нам понадобится рекламный кабинет Facebook и парочка рекламных кампаний.
- Чем больше людей примут участие в эксперименте, тем более достоверные данные вы получите.
Статистическая достоверность должна быть не менее 95%. Она рассчитывается в зависимости от количества конверсий, разницы между ними в обоих вариантах и количества посетителей. Если вы используете Google Analytics или другие системы аналитики, то там есть алгоритмы, которые автоматически посчитают этот показатель. Например, здесь «Изменение текста на кнопке «Купить» на «Получить» повлияет на ее кликабельность» меняется только один элемент — текст. Если форму с двумя полями люди заполняют лучше, то такой вариант и нужно ставить на сайте.
Преимущества A/B тестирования.
Для запуска A/B теста вам нужно создать две разные версии одного фрагмента контента с изменениями в одной переменной . Затем вы покажете эти две версии двум аудиториям одинакового размера. Далее проанализируете, какая из них работала лучше в течение определенного периода времени, достаточно долго, чтобы делать точные выводы о ваших результатах. Разные аудитории веб-ресурсов ведут себя по-разному.
На посадочной странице A используется некликабельное изображение товара. Маркетолог предполагает, что наличие возможности увеличить картинку и рассмотреть продукцию более детально может повысить конверсию и стимулировать рост объёмов продаж. Он создаёт копию страницы A и меняет https://deveducation.com/ статичное изображение на объект, который может быть увеличен по клику или при наведении мыши. Одна версия вашего веб-сайта может выигрывать в течение первых нескольких дней после начала теста. Но это не означает, что вы должны отменить ее раньше времени и объявить победителя.
Кстати, там, где кожа у него была светлее, конверсия была выше. Рассмотрим условия, которые позволяют сделать тестирование реально успешным и эффективным. Чтобы решить все эти проблемы и было создано А/В тестирование.
Чтобы получить более четкое представление об этих двух аспектах, взгляните на приведенное сравнение. Это называется воронкообразным многостраничным тестированием. Качественные и количественные инструменты исследования могут помочь только в сборе данных о поведении посетителей. Теперь вы несете ответственность за анализ и анализ этих данных.
Многофакторный тест помогает определить, какой элемент веб-страницы оказывает наибольшее влияние на коэффициент конверсии. Прежде чем перейти к этому шагу, сначала нужно выяснить, сколько существует типов тестирования и когда использовать какой метод. A/B-тестирование, многовариантное тестирование, Split URL-тестирование и многостраничное тестирование — это 4 различных типа тестирования.
Решение болей для посетителей.
Получить статистически значимый результат можно в том случае, если количество уникальных посетителей будет достаточным. Для этого можно воспользоваться любым онлайн-калькулятор для а/б тестов. Для этого нужно выбрать существующий проект или создать новый и выбрать группу объявлений, которая будет тестироваться. Продолжительность a/b тестирования в Google выбирается вручную, желательно, чтобы она составляла не меньше 14 дней, иначе вы не получите достоверных результатов. Для сравнения одну и ту же страницу создают в двух вариантах – a и b.
Попросите отзывы реальных пользователей.
Будьте особенно внимательны при оценке результатов. Представим, вы тестировали показатель конверсии и увидели, что синюю кнопку нажимают охотнее. При этом не забудьте проверить экономические показатели.
Однородные группы пользователей
Создание вариантов для теста, которые будут представлены пользователю. Цвет, размер, текст и место на странице конверсионных элементов, кнопок и форм. Формы — это средства, с помощью которых потенциальные клиенты связываются с вами.
Клиенты приходят на ваш сайт из различных источников, интересуются и покупают различные товары и услуги. Поэтому следует систематизировать информацию и использовать ее для распределения пользователей на множество групп. Благодаря такому подходу вы сможете проследить особенности поведения людей, пришедших из разных мест и подстроить контент персонально для каждой из групп. Есть и другие значимые элементы, от которых зависят действия пользователей и успешные продажи. Важно и то, что этот метод хорошо работает и увеличивает товарооборот или действия посетителей без повышения их количества на сайте. Уровень достоверности — процент времени, в течение которого статистический результат будет правильным, если вы взяли множество случайных выборок.
Шаг 5: Анализ результатов
Лучший способ использовать каждый бит собранных данных — это проанализировать их, провести тщательные наблюдения за ними. Затем нарисовать веб-сайт, а также информацию для пользователей, чтобы сформулировать гипотезы на основе данных. Для электронной коммерции это может быть продажа продуктов, а для B2B — генерация квалифицированных клиентов. A/B-тестирование один из компонентов процесса оптимизации a/b тестирование коэффициента конверсии , с помощью которого вы можете собирать как качественные, так и количественные данные о пользователях. А после использовать их для понимания ваших потенциальных клиентов и оптимизации своей воронки конверсии на основе этих данных. A/B-тестирование позволяет узнать, какие слова, фразы, изображения, видео, отзывы и другие элементы сайта работают лучше всего.
Внесите незначительные, постепенные изменения в вашу веб-страницу с помощью A/B-тестирования, вместо того, чтобы перепроектировать всю страницу. Это поможет избежать рисков с вашим текущим коэффициентом конверсии. Как правило, в A/B-тестировании выигрывает вариант, который дает более высокие конверсии, и этот вариант может помочь вам оптимизировать свой сайт для достижения лучших результатов. Метрики для конверсии уникальны для каждого сайта. Прежде чем вы сможете проверить результаты A/B теста, вы должны убедиться, что он достиг статистической значимости. Во многих сервисах есть специальный калькулятор.