Методы анализа A B тестов: как выбрать правильный метод для каждого типа метрик и размера выборки Хабр

Методы анализа A B тестов: как выбрать правильный метод для каждого типа метрик и размера выборки Хабр

Если отвергнуть гипотезу Н0 не получилось, то это не значит, что она верна. С точки зрения математической логики, суждения «Н0 не опровергнута» и «Н0 верна» не тождественны друг другу. Меняться в ту же сторону при внешнем воздействии, что и целевая. Еще один принципиальный момент — бизнес должен быть согласен с прокси-метрикой в качестве целевой. Внутри каждого этапа мы будем разбирать более подробно понятия, относящиеся к этому Методология программирования этапу.

Выберите элементы, которые будут тестироваться

Даже незначительное дополнительное изменение может дискредитировать итоги тестирования. Например, протестировав изменение формы объекта, можно в следующей итерации проверять изменение размера или цвета. Последовательно изменяя объект, можно найти его максимально конверсионный для пользователя вариант. Чтобы делать выводы о том, повлияло ли какое-то изменение на поведение пользователей в целом, необходимо, чтобы достаточное количество людей нужной категории его увидело и протестировало. Чтобы определить, сколько a/b testing это мнений и от каких именно людей вам нужно для чистоты эксперимента, обратимся к статистике.

Как сделать А Б тестирование

Сплит-тест и А/В-тест. Что выбрать?

Тогда удастся сделать вывод, стоит ли всё-таки вносить изменения. А/Б-тест простыми словами — это маркетинговый метод, с помощью которого оценивают эффективность ресурса или рекламной кампании в Интернете. https://deveducation.com/ Данный тест также нередко называют сплит-тестированием. 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.

Методы анализа A/B тестов: как выбрать правильный метод для каждого типа метрик и размера выборки

  • Таким образом можно найти оптимальные варианты интернет-продвижения товаров и услуг вашего бренда.
  • Но достоверность такого эксперимента будет иметь заметные погрешности.
  • От верно взятой выборки зависит достоверность и успешность теста.
  • Вкусы вашей аудитории могут не совпасть с вашими, а прогадать — значит, потерять часть лидов.
  • Например, менять тему письма в email-рассылках, увеличивать количество карточек товара в объявлении ВКонтакте.
  • В случае с первым вариантом нужно запускать новую итерацию теста и добиваться еще более высоких результатов, в другом случае нужно завершать тест и пробовать иной вариант страницы Б.

Этот маркетинговый метод помогает настраивать и совершенствовать страницы, улучшая различные метрики. 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. Подобный тест могут использовать маркетологи, продакт-менеджеры, веб-мастера, продуктовые дизайнеры.

Как сделать А Б тестирование

При запуске теста нужно удостовериться, что барьерных метрик нет или они есть, но изменение в тесте на них не влияет или влияет положительно. В качестве примера такой метрики может выступать маржа. Однако, если вы хотите включить в тестирование 2+ набора страниц, тогда нужно проводить сплит тестирование и использовать несколько URL. В основе любого A/B теста лежит проблема, которую нам надо решить, или некое поведение пользователя, которое нам нужно изменить/закрепить.

Вы можете, например, использовать предыдущий тест или сконцентрироваться на другой области, требующей оптимизации. В процессе исследования воронки вы замечаете, что 60% пользователей уходят до завершения регистрации. Это означает, что можно повысить количество регистраций, изменив страницу регистрации, что, в свою очередь, должно помочь увеличить количество активных пользователей. Опять же, в интернете полно сайтов с онлайн‑калькуляторами, которые позволят это сделать, например, вот этот. Если же вы решите провести тест используя python, то вот пример скрипта, который позволит это сделать.

К тому же у бизнеса появилась следующая гипотеза, которую очень хотелось проверить. В каждом кейсе не первый по счету сплит-тест сразу приносил кратное увеличение значения метрики. К этому нужно быть готовым и продолжать искать, следуя методике.

Поэтому мы смотрим на изменения в целом, но не пытаемся найти «хоть что-то», когда статистической значимости при оценке целевой метрики нет. С другой — все предложения по улучшению игры важно приоритизировать по уровню эффекта, оказываемого на целевую метрику. Поэтому сначала составляем план запуска сплит-тестирования от наиболее приоритетной гипотезы до наименее. Здесь тоже не требуется знание html для управления интерфейсом. Сделан удобный графический редактор, в котором можно вносить изменения любых элементов страницы.

После этого воспользоваться одним из специальных сервисов. Оценку итогов можно проводить через две недели после запуска теста или дольше, если тест опирается на небольшой объем данных. Не всегда есть возможность ждать результатов по целевой метрике.

Чтобы Вам было не скучно, мы нашли калькулятор, благодаря которому Вы сможете рассчитать оптимальную продолжительность для тестирования сайта – vwo.com/ab-split-test-duration/ . Чаще всего такие гипотезы рождаются из данных, общения с пользователями, результатов опросов и анализа конкурентов. Во Flocktory мы пользуемся всеми перечисленными, а каждую новую гипотезу заносим в бэклог. Мы проверили гипотезу и выяснили, что второй вариант приносит на 10% больше заказов — это десятки тысяч новых клиентов в год. Тема тестов, как и тема аналитики, постоянно находит меня в работе. Когда впервые я столкнулась с задачей проведения A/B тестов, то терялась в книгах по анализу данных и статистике.

Например, проведите A/B-тестирование с Google Analytics — если их счетчики установлены у вас на сайте. В Google Analytics есть отдельный функционал, целиком посвященный сплит-тестированию страниц — Google Optimize. Чтобы провести тестирование, на этом этапе надо четко сформулировать гипотезу и определить, как мы будем измерять результат.

A/B-тестирование позволяет узнать, какие слова, фразы, изображения, видео, отзывы и прочие элементы работают лучше всего. И как показывает практика, даже самые простые изменения могут повлиять на коэффициент конверсии, повысить количество продаж и тем самым увеличить вашу прибыль. 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 выборки и полученных результатов он помогает определить, можно ли считать результаты теста достоверными. A/B тестирование (AB testing, а-б тест) или сплит-тестирование — это метод исследования, при котором тестируется эффективность двух вариантов.

Например, интересует результат в деньгах, но чтобы увидеть статистически значимый эффект необходимо собирать данные три месяца. Поэтому, как один из вариантов, можно рассмотреть прокси-метрику «конверсия», для получения результатов по которой необходимо только две недели. В классическом A/B тесте, мы первым делом определяем, что будем тестировать и какова наша задача. Далее мы создаем одну или несколько вариаций исходного (контрольного) веб-элемента. Спустя какое-то время, мы анализируем данные и оставляем ту версию, которая отработала лучше, а менее удачную — выключаем. Также можно начать с вопроса «почему моя посадочная страница не приносит продаж?

Deja un comentario