Что такое А/В-тест и как сделать оценку

В мире цифрового маркетинга и продуктового дизайна есть множество инструментов и техник, которые помогают предприятиям оптимизировать свои продукты и услуги для потребителей. Одним из таких инструментов является А/В-тестирование - мощный подход к оптимизации сайтов, мобильных приложений и других цифровых продуктов.

Что такое А/В-тест и как сделать оценку

А/В-тестирование - это метод, позволяющий сравнить два различных варианта веб-страницы или другого цифрового продукта, чтобы определить, какой из них лучше работает. В основном, это процесс, при котором вы создаете две версии одного элемента (например, заголовка страницы или кнопки вызова к действию) и показываете эти варианты случайно выбранной группе пользователей, чтобы увидеть, какой из них приводит к лучшему вовлечению или конверсии.

Проведение А/В-теста

Существуют различные инструменты для проведения А/В-тестирования, такие как Google Optimize, Optimizely, VWO и другие, которые вы можете узнать на одном из курсов Skypro. Обычно процесс включает в себя следующие шаги.

Выбор метрики: определите ключевую метрику, которую вы хотите улучшить, например, конверсию, время проведенное на странице или количество просмотров страницы.

Создание гипотезы: на основе анализа данных и исследований пользователя выдвигается гипотеза об изменении, которое может улучшить ключевую метрику.

Разработка вариантов: создайте две версии элемента - оригинал (A) и измененный вариант (B).

Тестирование: показывайте эти два варианта случайным посетителям и отслеживайте их взаимодействие с каждым из них.

Анализ результатов: cравните результаты и определите, какой вариант приводит к лучшим результатам.

1. Amazon

Amazon известен своими непрерывными А/В-тестами. Одним из наиболее интересных примеров было тестирование различных вариантов местоположения кнопки "Купить сейчас". В одном из тестов они испытали следующие варианты:

A. Кнопка "Купить сейчас" находилась прямо под описанием продукта.

B. Кнопка "Купить сейчас" была размещена в боковой панели.

Результаты показали, что вариант B привел к увеличению конверсии на 10%. Это показывает, что даже небольшие изменения в дизайне могут иметь значительное влияние на конверсию.

2. Netflix

Netflix использует А/В-тестирование для оптимизации пользовательского интерфейса и определения, какие изображения и видео-превью наиболее эффективно привлекают пользователей к просмотру контента. Одним из примеров является тестирование различных изображений для представления фильмов и сериалов.

A. Изображение с главным актером в главной роли.

B. Изображение сцены из фильма или сериала.

В этом конкретном случае, результаты показали, что изображение с главным актером приводило к большему количеству кликов и просмотров. Это помогло Netflix определить, как лучше представлять свой контент, чтобы увлечь зрителей.

Эти примеры показывают, что А/В-тестирование может быть использовано для оценки различных аспектов продукта или сервиса. Оно может помочь улучшить все, от дизайна и расположения элементов на странице, до представления контента.

А/В-тестирование - это мощный инструмент для улучшения цифровых продуктов и услуг. Оно позволяет предприятиям принимать обоснованные решения на основе данных, а не предположений, и постоянно улучшать свои продукты для удовлетворения потребностей пользователей. Независимо от того, работаете ли вы в стартапе или в крупной корпорации, А/В-тестирование может быть ценным инструментом в вашем арсенале.

99
2 комментария

Привет, Коллеги!
АБ-тесты это хороший инструмент. Вам стоило подробно рассказать, почему нельзя сравнить результаты "в лоб". Поэтому дополню ваш пост.

Почему нельзя сравнить конверсию прямо:

1. Статистическая значимость. Вы должны быть уверены, что полученный результат лежит за пределами погрешности измерений. Чтобы не заморачиваться используйте калькулятор АБ-тестов. Под капотом этого сервиса лежит математическая модель проверяющая результат на достоверность - http://hungrysites.ru/ab

2. Есть еще "эффект подглядывания".

Почти всегда в любой выборке при тестировании можно найти интервал, где будет достоверно выигрывать то "оригинал", то "новый вариант". Поэтому бывает, что "экспериментатор" следит за результатами и как только видит результат, который ему нравится (например подтверждение гипотезы) тест останавливает. И хлопает в ладоши с воплями "Ну я же говорил!!!".

Тут надо подход разворачивать на изнанку. Гипотезу изменений необходимо дополнить предположением на какую величину ожидаем изменения целевого показателя. Например так: "изменение положение кнопки "Купить" должно увеличить конверсию в переход на страницу "оформить заказ" на 10%". В этом случае, можно посчитать размер выборки(читай как посетителей) и длительность эксперимента. Опять же чтобы без формул есть калькуляторы выборок.
Посчитать можно здесь - https://mindbox.ru/academy/ab-test-calculator/


Всем высоких конверсий и достоверных результатов!

4
Ответить

Дополню еще. Если изучить "подкапотную математику" аб-тестов, то будет понятно, что чем менее значимые изменения мы хотим оттестировать, те больше нам надо выборку для тестов(трафик).
Ловить прирост конверсии на 1% при средних 20% при небольшом входящем трафике в 100 уникальных посетителей в сутки придется, наверно, годами. (подвигайте движки на в калькуляторе майндбокс ссылка выше).

Эта пища для размышлений, а стоит ли гипотезу тестировать....

1
Ответить