A/B-тэставанне — гэта найважнейшы інструмент для паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX). Дык што такое A/B-тэставанне і чаму яно важнае? У гэтым пасце блога разглядаюцца асноўныя прынцыпы A/B-тэставання, яго розныя тыпы і роля ў разуменні паводзін карыстальнікаў. У ім прапануюцца парады па паспяховым A/B-тэставанні і разглядаюцца распаўсюджаныя прычыны няўдалых тэстаў. У ім тлумачацца найлепшыя інструменты і метады вымярэння і аналізу для A/B-тэставання, падкрэсліваючы ўплыў вынікаў на карыстальніцкі досвед. Ён дае карысныя парады па A/B-тэставанні для вашага шляху аптымізацыі, арыентаванай на карыстальніка.

A/B-тэсты: што гэта такое і чаму яны важныя?

A/B тэстыТэставанне — гэта магутны метад паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX) і павышэння каэфіцыента канверсіі. Па сутнасці, яго мэта — паказаць дзве розныя версіі вашага вэб-сайта або праграмы (A і B) выпадковым карыстальнікам, каб вызначыць, якая версія працуе лепш. Гэтыя тэсты дазваляюць вымераць уплыў змяненняў дызайну, кантэнту або функцыянальнасці на паводзіны карыстальнікаў з дапамогай канкрэтных дадзеных.

A/B-тэставанне дазваляе прымаць рашэнні на аснове рэальных дадзеных карыстальнікаў, а не абапірацца выключна на здагадкі ці інтуіцыю. Напрыклад, змяніўшы колер кнопкі «Купіць» на сайце электроннай камерцыі, вы можаце выкарыстоўваць A/B-тэставанне, каб вызначыць, які колер прыцягвае больш клікаў і, такім чынам, больш продажаў. Гэты падыход дапамагае зразумець, чаго хочуць карыстальнікі і на што яны рэагуюць найлепш.

Метрыка	Версія А	Версія В
Рэйтынг клікаў (CTR)	%2.5	%3.8
Каэфіцыент канверсіі	%1.0	%1.5
Паказчык адмоваў	%45	%38
Сярэдняя працягласць сеанса	2:30	3:15

Важнасць A/B-тэставання заключаецца ў тым, што яно дазваляе бізнесу пастаянна ўдасканальвацца і атрымліваць канкурэнтную перавагу. Улічваючы, што нават невялікія змены могуць мець значны ўплыў, A/B-тэставанне дазваляе пастаянна аптымізаваць карыстальніцкі досвед і хутчэй дасягаць вашых бізнес-мэтаў.

На працы A/B тэсты Вось некалькі ключавых прычын, чаму гэта так важна:

• Рашэнні, якія кіруюцца дадзенымі: Гэта дазваляе прымаць рашэнні, грунтуючыся на рэальных паводзінах карыстальнікаў, а не на здагадках.
• Паляпшэнне карыстацкага досведу: Гэта дазваляе карыстальнікам праводзіць больш прыемнага і прадуктыўнага часу на вашым сайце або ў дадатку.
• Павышэнне каэфіцыента канверсіі: Гэта дапамагае вам палепшыць продажы, колькасць рэгістрацый або іншыя ключавыя паказчыкі.
• Зніжэнне рызык: Гэта дазваляе выявіць патэнцыйныя праблемы пры невялікім тэсціраванні, перш чым уносіць сур'ёзныя змены.
• Пастаяннае паляпшэнне: Гэта дапамагае вам атрымаць канкурэнтную перавагу, пастаянна аптымізуючы ваш вэб-сайт або праграму.

A/B тэстыГэта важная частка паляпшэння карыстальніцкага досведу, павышэння каэфіцыента канверсіі і дасягнення бізнес-мэтаў. Гэты метад дапамагае зразумець, чаго хочуць карыстальнікі, і забяспечыць ім лепшы досвед.

Якія асноўныя прынцыпы A/B-тэставання?

A/B тэстыA/B-тэставанне — гэта магутны метад паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX) і павышэння каэфіцыента канверсіі. Гэтыя тэсты параўноўваюць дзве розныя версіі (A і B) вэб-старонкі, праграмы або маркетынгавага матэрыялу, каб вызначыць, якая версія працуе лепш. Аднак, каб A/B-тэставанне было эфектыўным, важна прытрымлівацца некаторых асноўных прынцыпаў. Гэтыя прынцыпы дапамагаюць гарантаваць, што тэсты правільна распрацаваны, выкананы і прааналізаваны, што прывядзе да значных вынікаў.

Адзін з найважнейшых прынцыпаў A/B-тэставання: гэта стварыць гіпотэзуКожны тэст павінен мець прычыну, і гэтая прычына павінна грунтавацца на гіпотэзе, прызначанай для вырашэння канкрэтнай праблемы або ўнясення канкрэтнага паляпшэння. Напрыклад, гіпотэза можа заключацца ў тым, што змена колеру кнопкі «Купіць» на нашай галоўнай старонцы з чырвонага на зялёны павялічыць паказчыкі клікаў. Гіпотэза выразна вызначае мэту тэсту і спрашчае інтэрпрэтацыю вынікаў. Таксама важна мець дадзеныя для падтрымкі вашай гіпотэзы; паводзіны карыстальнікаў, маркетынгавыя даследаванні або вынікі папярэдніх тэстаў могуць стаць асновай вашай гіпотэзы.

Этапы A/B-тэставання

1. Стварэнне гіпотэзы: Вызначце вобласць, якую вы хочаце палепшыць, і сфармулюйце гіпотэзу.
2. Пастаноўка мэт: Выразна вызначце паказчык поспеху тэсту (напрыклад, паказчык клікаў, каэфіцыент канверсіі).
3. Дызайн тэсту: Стварыце дзве розныя версіі (A і B) і вызначце, якія карыстальнікі будуць бачыць якую версію падчас тэсту.
4. Збор дадзеных: Запусціце тэст і збярыце дастаткова дадзеных. Важна ахапіць дастатковую колькасць карыстальнікаў, каб атрымаць статыстычна значныя вынікі.
5. Аналіз: Прааналізуйце сабраныя дадзеныя і вызначце, якая версія працуе лепш.
6. УЖЫВАННЕ: Укараніце пераможную версію і працягвайце пастаянна ўдасканальваць карыстальніцкі досвед.

Яшчэ адзін важны прынцып, які варта ўлічваць пры A/B-тэставанні: гэта вызначыць правільную мэтавую аўдыторыюВынікі вашых тэстаў могуць адрознівацца ў залежнасці ад характарыстык вашай мэтавай аўдыторыі. Таму распрацоўка тэстаў для карыстальнікаў з пэўнымі дэмаграфічнымі дадзенымі, інтарэсамі або паводзіннымі мадэлямі дасць больш дакладныя і значныя вынікі. Акрамя таго, падзяліўшы тэсты на розныя сегменты, вы можаце вызначыць, якія сегменты больш адчувальныя да якіх змен. Гэта дапаможа вам стварыць персаналізаваны карыстальніцкі досвед і яшчэ больш павялічыць каэфіцыент канверсіі.

бесперапыннае тэсціраванне і навучанне Прынцып «A/B-тэставання» мае вырашальнае значэнне для поспеху A/B-тэставання. A/B-тэставанне — гэта не аднаразовае рашэнне; гэта частка працэсу пастаяннага ўдасканалення. Уважліва аналізуючы вынікі тэставання, вы можаце атрымаць каштоўную інфармацыю аб паводзінах карыстальнікаў і адпаведна адаптаваць будучыя тэсты. Паспяховае тэставанне не толькі паляпшае карыстальніцкі досвед і павялічвае каэфіцыент канверсіі, але і дапамагае зразумець, чаго хочуць і цэняць вашы карыстальнікі. Гэта, у сваю чаргу, павышае лаяльнасць кліентаў і каштоўнасць брэнда ў доўгатэрміновай перспектыве.

Парады для паспяховага A/B-тэставання

A/B тэстыГэта адзін з найбольш эфектыўных спосабаў пастаяннага паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX) і павышэння каэфіцыента канверсіі. Аднак ёсць некалькі ключавых момантаў, якія варта ўлічваць, каб забяспечыць паспяховыя вынікі. Выконваючы гэтыя парады, вы можаце гарантаваць, што вашы тэсты даюць больш эфектыўныя і значныя вынікі.

Адзін з ключоў да поспеху ў A/B-тэставанні — гэта фармуляванне дакладных гіпотэз. Гэтыя гіпотэзы павінны грунтавацца на аналізе дадзеных і паводзінах карыстальнікаў. Напрыклад, вы можаце выказаць гіпотэзу, што больш прывабны загаловак галоўнай старонкі можа павялічыць паказчык клікаў. Памятайце, што добрая гіпотэза дазволіць лягчэй інтэрпрэтаваць і прымяняць вынікі тэставання.

Патрабаванні да тэсціравання

• Стаўце дакладныя і вымяральныя мэты.
• Генераваць гіпотэзы, аналізуючы паводзіны карыстальнікаў.
• Тэстуйце толькі адну зменную за раз.
• Пераканайцеся, што ў вас дастаткова трафіку.
• Правільна ўсталюйце перыяд тэсціравання (звычайна 1-2 тыдні).
• Уважліва прааналізуйце і інтэрпрэтуйце вынікі тэстаў.

Паспяховае A/B-тэставанне таксама залежыць ад выкарыстання правільных інструментаў. Такія платформы, як Google Optimize, Optimizely і VWO, дазваляюць лёгка ствараць, кіраваць і аналізаваць A/B-тэсты. Гэтыя інструменты дазваляюць больш падрабязна аналізаваць вынікі тэставання і лепш разумець паводзіны карыстальнікаў. Акрамя таго, гэтыя інструменты часта прапануюць функцыі сегментацыі, што дазваляе праводзіць асобныя тэсты для розных груп карыстальнікаў.

Падказка	Тлумачэнне	Важнасць
Правільная пастаноўка мэты	Выразна вызначце мэту тэсту (напрыклад, паказчык клікаў, каэфіцыент канверсіі).	Высокі
Тэст з адной зменнай	Змяняйце толькі адзін элемент у кожным тэсце (напрыклад, загаловак, колер кнопкі).	Высокі
Дастатковы трафік	Пераканайцеся, што для тэсту дастаткова наведвальнікаў.	Высокі
Статыстычная значнасць	Пераканайцеся, што вынікі статыстычна значныя.	Высокі

Важна звяртаць увагу на статыстычную значнасць пры ацэнцы вынікаў A/B-тэставання. Статыстычная значнасць паказвае, што атрыманыя вынікі не з'яўляюцца выпадковымі і маюць рэальны эфект. Таму пры ацэнцы вынікаў тэставання варта праверыць даверныя інтэрвалы і p-значэнні. Тэставанне A/Bз'яўляецца часткай працэсу бесперапыннага навучання і ўдасканалення.

A/B-тэсты: якія існуюць розныя тыпы A/B-тэстаў?

A/B тэстыA/B-тэставанне — гэта магутны метад паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX) і павышэння каэфіцыента канверсіі. Аднак не ўсе A/B-тэсты аднолькавыя. Існуюць розныя тыпы A/B-тэставання, прыдатныя для розных мэтаў і сцэнарыяў. Гэтая разнастайнасць дазваляе маркетолагам і распрацоўшчыкам прадуктаў больш эфектыўна кіраваць сваімі працэсамі тэсціравання і аптымізаваць іх.

A/B тэсты Выбар найбольш падыходнага для вас тыпу мае вырашальнае значэнне для поспеху вашага тэсту. Пры прыняцці гэтага рашэння важна ўлічваць мэту тэсту, даступныя рэсурсы і меркаваныя вынікі. Напрыклад, традыцыйнага A/B-тэсту можа быць дастаткова для вымярэння ўплыву простай змены загалоўка, у той час як шматмерны тэст можа быць больш прыдатным для разумення ўплыву больш складанага дызайну старонкі.

• Тыпы A/B-тэставання
• Класічныя A/B-тэсты
• Шматмерныя тэсты
• Шматстаронкавыя тэсты
• Тэсты на баку сервера
• Персаналізаваныя тэсты

У табліцы ніжэй параўноўваюцца ключавыя асаблівасці розных тыпаў A/B-тэставання і калі іх выкарыстоўваць. Гэта параўнанне дапаможа вам вызначыць, які тып тэсціравання найлепш падыходзіць для вашага праекта.

Тып тэсту	Асноўныя характарыстыкі	Калі выкарыстоўваць?	Прыклад сцэнарыя
Класічнае A/B-тэставанне	Параўноўвае дзве розныя версіі адной зменнай.	Каб вымераць уплыў простых змен.	Змена колеру кнопкі.
Шматмернае тэсціраванне	Правярае камбінацыі некалькіх зменных.	Для аптымізацыі складанага дызайну старонак.	Тэставанне камбінацый загалоўкаў, малюнкаў і тэксту.
Шматстаронкавы тэст	Ён правярае паводзіны карыстальніка на серыі старонак.	Для аптымізацыі варонкі продажаў.	Этапы тэсціравання ў працэсе афармлення замовы.
Тэсціраванне на баку сервера	Тэстуе ўплыў змяненняў, зробленых на баку сервера.	Для вымярэння ўплыву алгарытмаў або функцый бэкенда.	Тэставанне прадукцыйнасці рэкамендацыйнага механізму.

Класічныя A/B-тэсты

Класічная A/B тэстыA/B-тэставанне — гэта найбольш базавы і шырока выкарыстоўваны тып тэсціравання. Пры гэтым метадзе асобны элемент вэб-старонкі або праграмы (напрыклад, загаловак, кнопка або выява) правяраецца ў параўнанні з рознымі версіямі. Мэта складаецца ў тым, каб вызначыць, якая версія працуе лепш (напрыклад, мае больш высокі паказчык клікаў або каэфіцыент канверсіі). Класічнае A/B-тэставанне звычайна пераважнейшае, таму што яно хуткае і простае ў рэалізацыі.

Шматмерныя A/B-тэсты

Шматмерны A/B тэстыБольш складаны тып тэсціравання прадугледжвае адначасовае тэставанне некалькіх зменных. Гэты метад прадугледжвае стварэнне розных камбінацый розных элементаў (напрыклад, загалоўка, выявы і тэксту) і знаёмства карыстальнікаў з гэтымі рознымі варыяцыямі. Мэта складаецца ў тым, каб вызначыць, якая камбінацыя працуе найлепш. Шматмернае тэсціраванне асабліва карысна для аптымізацыі складанага дызайну старонак або маркетынгавых кампаній.

Разуменне паводзін карыстальнікаў з дапамогай A/B-тэставання

A/B тэстыМагутны спосаб зразумець, як карыстальнікі ўзаемадзейнічаюць з вашым вэб-сайтам, дадаткам або маркетынгавымі матэрыяламі. Стварыўшы дзве версіі (A і B) і назіраючы, якая з іх працуе лепш, вы можаце атрымаць каштоўную інфармацыю аб паводзінах карыстальнікаў. Гэтую інфармацыю можна выкарыстоўваць для павышэння каэфіцыента канверсіі, павышэння задаволенасці карыстальнікаў і дасягнення вашых агульных бізнес-мэтаў.

A/B-тэставанне не толькі дапамагае вызначыць, які дызайн выглядае лепш, але і дапамагае зразумець, чаму карыстальнікі паводзяць сябе пэўным чынам. Напрыклад, вы можаце ўбачыць, як змена колеру кнопкі ўплывае на паказчык клікаў або як розны загаловак змяняе час, які карыстальнікі праводзяць на старонцы. Гэта больш глыбокае разуменне дазваляе прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні адносна дызайну ў будучыні.

Метрыка	Варыяцыя А	Варыяцыя В	Заключэнне
Рэйтынг клікаў (CTR)	%5	%7	B varyasyonu %40 daha iyi
Каэфіцыент канверсіі	%2	%3	B varyasyonu %50 daha iyi
Паказчык адмоваў	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
Працягласць знаходжання на старонцы	2 хвіліны	3 хвіліны	B varyasyonu %50 daha iyi

Дадзеныя A/B-тэставання дазваляюць вам зрабіць канкрэтныя крокі для паляпшэння карыстальніцкага досведу. Гэтыя дадзеныя дазваляюць лепш зразумець, што цэняць карыстальнікі, дзе яны сутыкаюцца з цяжкасцямі і што імі рухае. Выкарыстоўваючы гэтую інфармацыю, вы можаце аптымізаваць свой вэб-сайт або праграму ў адпаведнасці з патрэбамі і чаканнямі вашых карыстальнікаў.

Дадзеныя, атрыманыя з дапамогай A/B-тэставання

• Якія элементы дызайну найбольш прывабліваюць карыстальнікаў?
• Якія загалоўкі прыцягваюць больш увагі?
• Якія заклікі да дзеяння (CTA) больш эфектыўныя?
• Якія крокі на сайце карыстальнікі маюць цяжкасці з выкананнем
• Паводніцкія адрозненні паміж рознымі дэмаграфічнымі групамі

A/B тэстыГэта каштоўны інструмент, які дазваляе вам выкарыстоўваць арыентаваны на карыстальніка падыход і пастаянна паляпшаць карыстальніцкі досвед. Правільна аналізуючы атрыманыя дадзеныя, вы можаце лепш зразумець паводзіны карыстальнікаў і палепшыць прадукцыйнасць вашага вэб-сайта або праграмы.

Распаўсюджаныя прычыны няўдалых A/B-тэстаў

A/B тэстыA/B-тэставанне — магутны інструмент для паляпшэння карыстальніцкага досведу і павышэння каэфіцыента канверсіі. Аднак, калі гэтыя тэсты не рэалізаваны правільна, яны могуць даваць падманлівыя вынікі і прыводзіць да няправільных рашэнняў. Да распаўсюджаных прычын няўдалых A/B-тэстаў адносяцца недастатковы памер выбаркі, выбар няправільных паказчыкаў, кароткі час тэставання і памылкі сегментацыі. Выяўленне і прадухіленне гэтых памылак мае вырашальнае значэнне для павышэння поспеху A/B-тэстаў.

A/B-тэст павінен збіраць дадзеныя ад дастатковай колькасці карыстальнікаў, каб атрымаць надзейныя вынікі. Недастатковы памер выбаркі ўскладняе атрыманне статыстычна значных вынікаў і можа прывесці да памылковых вынікаў. Напрыклад, нават калі A/B-тэст на невялікім сайце электроннай камерцыі паказвае высокі каэфіцыент канверсіі за кароткі час, гэтыя вынікі могуць не паддавацца абагульненню. Таму перад пачаткам тэсту, статыстычны аналіз магутнасці Важна вызначыць адэкватны памер выбаркі.

Тып памылкі	Тлумачэнне	Магчымыя вынікі
Недастатковы памер выбаркі	Недастаткова сабрана дадзеных карыстальнікаў для тэставання.	Статыстычна нязначныя вынікі, няправільныя рашэнні.
Няправільны выбар метрыкі	Выкарыстанне паказчыкаў, якія не адпавядаюць мэтам тэсту.	Няправільныя вынікі, збой аптымізацыі.
Кароткі час тэсціравання	Выкананне тэсту за кароткі час без уліку сезонных змен або знешніх фактараў.	Недакладныя вынікі з-за ігнаравання сезонных эфектаў.
Памылкі сегментацыі	Карыстальнікі сегментаваны няправільна або сегменты не ўлічваюцца.	Недакладныя вынікі, ігнараванне паводзін розных груп карыстальнікаў.

Выбар правільных паказчыкаў таксама мае вырашальнае значэнне для поспеху A/B-тэстаў. Выкарыстанне паказчыкаў, якія не адпавядаюць мэце тэсту, можа прывесці да памылковых вынікаў. Напрыклад, калі засяродзіцца выключна на паказчыках запаўнення формы пры тэсціраванні дызайну формы, можна не ўлічваць, якія вобласці формы з'яўляюцца складанымі для карыстальнікаў. Замест гэтага, улік такіх паказчыкаў, як узровень памылак і час, затрачаны на кожную вобласць формы, забяспечыць больш поўны аналіз.

Што трэба ўлічваць пры A/B-тэставанні

• Стварэнне гіпотэзы: Дакладна акрэсліце мэту тэсту і чаканы вынік.
• Памер узору: Збярыце дастаткова дадзеных карыстальнікаў, каб атрымаць статыстычна значныя вынікі.
• Тэставы перыяд: Праводзьце тэст на працягу дастатковага перыяду часу, улічваючы сезонныя змены і знешнія фактары.
• Сегментацыя: Аналізуйце паводзіны розных груп, дакладна сегментуючы карыстальнікаў.
• Правільныя паказчыкі: Выберыце паказчыкі, якія адпавядаюць мэтам тэсту, і рэгулярна адсочвайце іх.
• Статыстычная значнасць: Пераканайцеся, што вынікі статыстычна значныя.

Яшчэ адзін важны аспект A/B-тэставання — гэта працягласць тэставання. Кароткая працягласць тэставання можа прывесці да памылковых вынікаў, асабліва калі ўплываюць сезонныя змены або знешнія фактары. Напрыклад, швейная кампанія можа назіраць павелічэнне продажаў пэўнага прадукту падчас A/B-тэставання, праведзенага летам. Аднак гэтыя вынікі могуць быць не такімі эфектыўнымі зімой. Таму пры вызначэнні працягласці тэставання важна ўлічваць сезонныя змены і знешнія фактары.

памылкі сегментацыі Гэта таксама можа прывесці да няўдалых A/B-тэстаў. Няправільная сегментацыя карыстальнікаў або ігнараванне сегментаў можа прывесці да таго, што паводзіны розных груп карыстальнікаў будуць прапушчаны. Напрыклад, паводзіны новых і існуючых карыстальнікаў могуць адрознівацца. Таму пры правядзенні A/B-тэстаў падзел карыстальнікаў на сегменты і правядзенне асобнага аналізу для кожнага сегмента дасць больш дакладныя вынікі.

Найлепшыя інструменты для A/B-тэставання

A/B тэстыАптымізацыя карыстальніцкага досведу (UX) і павышэнне каэфіцыента канверсіі маюць вырашальнае значэнне для эфектыўнага правядзення гэтых тэстаў. Наяўнасць правільных інструментаў вельмі важная. На рынку існуе мноства інструментаў для A/B-тэставання, кожны з якіх мае свае ўнікальныя функцыі, перавагі і недахопы. Гэтыя інструменты дапамагаюць карыстальнікам ствараць, кіраваць, аналізаваць і складаць справаздачы па тэстах.

У табліцы ніжэй прыведзены параўнальны аналіз розных інструментаў A/B-тэставання. У гэтай табліцы паказаны іх асноўныя характарыстыкі, мадэлі цэнаўтварэння і мэтавая аўдыторыя. Гэта дапаможа вам выбраць інструмент, які найлепшым чынам адпавядае вашым патрэбам.

Назва транспартнага сродку	Асноўныя характарыстыкі	Цэнаўтварэнне	Мэтавая група
Google Optimize	Бясплатная версія, налады, інтэграцыі	Бясплатна / Платна (з дапамогай Google Marketing Platform)	Малы і сярэдні бізнес
Аптымізавана	Пашыраны таргетынг, персаналізацыя, мабільнае тэставанне	Платна (спецыяльныя цэны)	Буйныя прадпрыемствы
VWO (Візуальны аптымізатар вэб-сайтаў)	Аналіз паводзін карыстальнікаў, цеплавыя карты, аналіз формы	Платна (штомесячная падпіска)	Бізнес усіх памераў
А. Б. Смачны	Персаналізацыя на базе штучнага інтэлекту, шматмернае тэсціраванне	Платна (спецыяльныя цэны)	Сярэднія і буйныя прадпрыемствы

Інструменты A/B-тэставання варта ацэньваць не толькі па іх тэхнічных магчымасцях, але і па прастаце выкарыстання, варыянтах інтэграцыі і паслугах падтрымкі. Напрыклад, Google Optimize ідэальна падыходзіць для пачаткоўцаў, бо ён прапануе бясплатны варыянт і інтэгруецца з Google Analytics. З іншага боку, такія інструменты, як Optimizely і AB Tasty, могуць лепш падысці для буйных кампаній, якім патрэбныя больш пашыраныя функцыі і магчымасці налады.

Папулярныя інструменты A/B-тэставання

• Google Optimize: Ён вылучаецца сваім бясплатным і простым у выкарыстанні інтэрфейсам.
• Optimizely: Комплексная платформа для A/B-тэставання з пашыранымі функцыямі.
• VWO (візуальны аптымізатар вэб-сайтаў): магутны інструмент для аналізу паводзін карыстальнікаў.
• AB Tasty: Ідэальна падыходзіць для персаналізацыі і шматмернага тэсціравання.
• Convert.com: Прапануе гнуткія і наладжвальныя варыянты тэсціравання.
• Adobe Target: пашыранае рашэнне, інтэграванае з Adobe Marketing Cloud.

Выбар правільнага інструмента зробіць ваша тэсціраванне больш эфектыўным і дзейсным. Аднак важна памятаць, што сапраўдны поспех забяспечаць не самі інструменты, а стратэгія тэсціравання і правільныя метады аналізу. A/B тэсты Вы павінны ўспрымаць іх як памочнікаў, якія падтрымліваюць і палягчаюць ваш працэс.

Вымярэнне і аналіз у A/B-тэстах

A/B тэстыз'яўляецца найважнейшым інструментам для паляпшэння карыстальніцкага досведу, і поспех гэтых тэстаў залежыць ад дакладных вымярэнняў і аналізу. Гэты этап працэсу тэставання дазваляе нам зразумець, які варыянт працуе лепш. Вымярэнні і аналіз не толькі вызначаюць, якая версія перамагае, але і паводзіны карыстальнікаў дае каштоўную інфармацыю пра ваш бізнес. Гэтая інфармацыя з'яўляецца асновай для будучых стратэгій аптымізацыі.

Адзін з найважнейшых момантаў, якія варта ўлічваць пры вымярэнні ў A/B-тэстах, гэта правільныя паказчыкі Выбар паказчыкаў, якія не адпавядаюць вашым мэтам, можа прывесці да памылковых вынікаў. Напрыклад, калі вы хочаце павялічыць каэфіцыент канверсіі на сайце электроннай камерцыі, вам трэба адсочваць такія паказчыкі, як узровень дадання ў кошык і ўзровень завяршэння пакупкі. Гэтыя паказчыкі дапамагаюць лепш зразумець паводзіны карыстальнікаў на працягу ўсяго працэсу пакупкі.

Этапы вымярэння перад A/B-тэставаннем

1. Пастаноўка мэт: Мэта тэсту павінна быць выразна акрэслена.
2. Выбар метрыкі: Неабходна вызначыць паказчыкі, якія будуць выкарыстоўвацца для вымярэння поспеху.
3. Вызначэнне асноўнай каштоўнасці: Неабходна ацаніць эфектыўнасць бягучай сітуацыі.
4. Стварэнне гіпотэзы: Неабходна сфармуляваць гіпотэзу адносна чаканага выніку тэсту.
5. Сегментацыя: Варта прааналізаваць розныя сегменты мэтавай аўдыторыі.

Пры аналізе вынікаў A/B-тэставання, статыстычная значнасць Важна адзначыць, што статыстычна нязначныя вынікі могуць быць выкліканы выпадковымі ваганнямі і могуць уводзіць у зман. Таму вельмі важна сабраць дастатковую колькасць дадзеных карыстальнікаў і выкарыстоўваць надзейныя статыстычныя метады. Акрамя таго, вельмі важна забяспечыць дакладнасць і поўнасць дадзеных, сабраных падчас тэсціравання.

Метрыка	Варыяцыя А	Варыяцыя В	Заключэнне
Каэфіцыент канверсіі	%2	%3	Варыянт B лепшы
Паказчык адмоваў	%50	%40	Варыянт B лепшы
Дадаць у кошык Стаўка	%5	%7	Варыянт B лепшы
Сярэдні кошт замовы	₺100	₺110	Варыянт B лепшы

Інфармацыя, атрыманая з A/B-тэстаў пастаяннае ўдасканаленне Важна выкарыстоўваць яго на працягу ўсяго цыклу тэсціравання. Незалежна ад выніку тэсціравання, атрыманыя дадзеныя даюць каштоўную інфармацыю для будучага тэсціравання. Таму важна рэгулярна аналізаваць вынікі тэсціравання, разумець паводзіны карыстальнікаў і адпаведна карэктаваць стратэгіі аптымізацыі. Гэты падыход мае вырашальнае значэнне для пастаяннага паляпшэння карыстальніцкага досведу і дасягнення бізнес-мэтаў.

Уплыў вынікаў на карыстальніцкі досвед

A/B тэстыГэта адзін з найбольш эфектыўных спосабаў паляпшэння карыстальніцкага досведу (UX). Вынікі тэставання паказваюць рэальны ўплыў змяненняў на вашым вэб-сайце або ў дадатку на паводзіны карыстальнікаў. З дапамогай гэтых дадзеных вы можаце рабіць аптымізацыю на аснове доказаў, а не прымаць рашэнні, заснаваныя на здагадках. Пры паляпшэнні карыстальніцкага досведу старанная ацэнка вынікаў A/B-тэстаў мае вырашальнае значэнне для павышэння каэфіцыента канверсіі, павышэння задаволенасці кліентаў і дасягнення вашых агульных бізнес-мэтаў.

Метрыка	Варыянт А (бягучы стан)	Варыянт B (новы дызайн)	Заключэнне
Паказчык адмоваў	%55	%45	Варыянт B лепшы
Каэфіцыент канверсіі	%2	%3.5	Варыянт B лепшы
Сярэдняя працягласць сеанса	2 хвіліны	3 хвіліны 15 секунд	Варыянт B лепшы
Дадаць у кошык Стаўка	%8	%12	Варыянт B лепшы

Правільная інтэрпрэтацыя вынікаў A/B-тэставання дапамагае зразумець, чаго хочуць вашы карыстальнікі. Напрыклад, калі змена колеру кнопкі павялічыла паказчыкі клікаў, вы можаце зразумець, што яркія колеры больш эфектыўна прыцягваюць увагу карыстальнікаў. Аналагічна, калі іншая версія загалоўка атрымлівае большую цікавасць, вы можаце вызначыць тэмы і паведамленні, якія рэзануюць у вашых карыстальнікаў. Гэтую інфармацыю можна выкарыстоўваць для паляпшэння карыстальніцкага досведу не толькі для тэставанага элемента, але і для вашага вэб-сайта або праграмы ў цэлым.

Сферы выкарыстання вынікаў A/B-тэставання

• Аптымізацыя дызайну вэб-сайта
• Паляпшэнне мэтавых старонак
• Распрацоўка маркетынгавых кампаній па электроннай пошце
• Зрабіць інтэрфейс мабільнага прыкладання зручным для карыстальніка
• Аптымізацыя тэкстаў і малюнкаў аб'яваў
• Арыентацыя старонак прадуктаў на канверсію

Аднак пры ацэнцы вынікаў A/B-тэставання будзьце асцярожныя Гэта важна. Неабходна ўлічваць такія фактары, як статыстычная значнасць, працягласць тэставання і памер выбаркі. Вынікі аднаго тэсту нельга ўспрымаць як канчатковыя. Замест гэтага найлепшы падыход — разглядаць A/B-тэставанне як бесперапынны працэс аптымізацыі і ацэньваць атрыманыя дадзеныя разам з іншымі метадамі аналізу. A/B тэсты Правільная інтэрпрэтацыя і прымяненне вынікаў дапамогуць вам пастаянна паляпшаць карыстальніцкі досвед і дасягаць вашых бізнес-мэтаў.

A/B тэсты Гэта важная частка арыентаванага на карыстальніка падыходу. Сабраныя даныя дазваляюць зразумець паводзіны карыстальнікаў і забяспечыць ім лепшы вопыт. Гэта, у сваю чаргу, павышае задаволенасць кліентаў, павялічвае каэфіцыенты канверсіі і спрыяе росту бізнесу. Рэгулярна праводзячы A/B-тэсты і старанна аналізуючы вынікі, вы можаце пастаянна аптымізаваць карыстальніцкі досвед і атрымліваць канкурэнтную перавагу.

Цікавыя заўвагі пра A/B-тэсты

A/B тэсты, не толькі павялічвае паказчык клікаў, але і дае глыбокае разуменне вашых карыстальнікаў. Кожны тэст — гэта магчымасць для навучання, і гэтыя веды могуць сфарміраваць вашы будучыя дызайнерскія і маркетынгавыя стратэгіі. Паспяховае A/B-тэставанне можа паслужыць штуршком да вашай наступнай буйной інавацыі.

Назіранне	Важнасць	Прыклад сцэнарыя
Сегментацыя карыстальнікаў	Зразумейце, што розныя групы карыстальнікаў могуць рэагаваць па-рознаму.	Нягледзячы на тое, што новая функцыя папулярная сярод маладых карыстальнікаў, яна можа бянтэжыць старэйшых.
Важнасць часу тэставання	Збор дастатковай колькасці дадзеных і дасягненне статыстычнай значнасці.	Занадта кароткі тэст можа прывесці да памылковых вынікаў.
Тэст з адной зменнай	Змена толькі адной зменнай для правільнай інтэрпрэтацыі вынікаў.	Адначасовая змена загалоўка і колеру абцяжарвае вызначэнне таго, якое змяненне было эфектыўным.
Стварэнне гіпотэзы	Растлумачце, чаму праводзіцца тэст і што ад яго чакаецца.	Гэта відавочная гіпотэза, што змена колеру кнопкі павялічыць паказчык клікаў.

Памятайце, што кожны няўдалы тэст каштоўны. Няўдачы дапамагаюць вам больш эфектыўна выкарыстоўваць свае рэсурсы, паказваючы, якія падыходы не працуюць. Галоўнае, вучыцца на тэстах і ўключыць яго ў працэс пастаяннага ўдасканалення.

Уявіце сабе A/B-тэсты як эксперыменты. Прытрымліваючыся навуковага метаду, вы ствараеце гіпотэзы, праводзіце тэсты, аналізуеце дадзеныя і робіце высновы. Гэты працэс не толькі палепшыць ваш прадукт або вэб-сайт, але і ўдасканаліць вашы навыкі рашэння праблем.

Крокі для высноў

1. Збор і арганізацыя дадзеных.
2. Вызначэнне ўзроўню статыстычнай значнасці.
3. Параўнайце вынікі з гіпотэзай.
4. Дакументаванне атрыманай інфармацыі.
5. Вывучэнне ўрокаў для будучых выпрабаванняў.

A/B тэсты Гэта бясконцы працэс. Паколькі паводзіны карыстальнікаў пастаянна змяняюцца, вы павінны працягваць аптымізаваць карыстальніцкі досвед шляхам пастаяннага тэсціравання. Гэты падыход да пастаяннага ўдасканалення дапаможа вам апярэдзіць канкурэнтаў і павысіць задаволенасць карыстальнікаў.

Часта задаюць пытанні

Як A/B-тэставанне можа дапамагчы мне павялічыць каэфіцыент канверсіі майго сайта?

A/B-тэставанне дазваляе аптымізаваць каэфіцыенты канверсіі, вымяраючы ўплыў розных элементаў вашага сайта (загалоўкаў, малюнкаў, кнопак і г.д.) на карыстальнікаў. Вызначыўшы, якія змены працуюць найлепш, вы можаце палепшыць карыстальніцкі досвед і павялічыць каэфіцыент канверсіі.

Як часта трэба праводзіць A/B-тэсты і як доўга?

Частата і працягласць A/B-тэставанняў залежаць ад трафіку вашага вэб-сайта, важнасці змен, якія вы тэстуеце, і неабходнасці атрымання статыстычна значных вынікаў. Звычайна рэкамендуецца праводзіць тэсты на працягу некалькіх дзён ці тыдняў, каб сабраць дастатковую колькасць дадзеных. Калі ваш трафік высокі, вы можаце праводзіць тэсты часцей, але заўсёды варта ўлічваць статыстычную значнасць.

Якія паказчыкі варта адсочваць пры A/B-тэставанні?

Паказчыкі, якія варта адсочваць, залежаць ад мэты вашага тэсту. Да распаўсюджаных паказчыкаў адносяцца каэфіцыент канверсіі, паказчык клікаў (CTR), паказчык адмоваў, час знаходжання на старонцы і даход. Аднак, калі вы, напрыклад, тэстуеце зручнасць выкарыстання формы, важна таксама адсочваць паказчык запаўнення формы.

Ці можна тэставаць больш за адзін элемент адначасова ў A/B-тэставанні? Ці гэта правільны падыход?

Тэставанне некалькіх рэчаў адначасова (шматмернае тэставанне) магчыма. Аднак можа быць складаней вызначыць, якія змены паўплывалі на вынікі. Спачатку лепшым падыходам з'яўляецца тэставанне адной зменнай у A/B-тэстах і ўдакладненне вынікаў. Пазней можна перайсці да шматмернага тэставання.

Што рабіць, калі вынікі A/B-тэставання не маюць статыстычнай значнасці?

Калі вынікі A/B-тэставання не маюць статыстычнай значнасці, спачатку можна паспрабаваць пашырыць тэст і сабраць больш дадзеных. Акрамя таго, праглядзіце сваю гіпотэзу і налады тэсту. Пераканайцеся, што вы правільна арыентуецеся на сваю мэтавую аўдыторыю і што змены, якія вы тэстуеце, аказваюць значны ўплыў на карыстальніцкі досвед.

Што такое «кантроль» і «варыяцыя» ў A/B-тэставанні?

У A/B-тэставанні «кантроль» — гэта арыгінальная, існуючая, нязмененая версія. «Варыяцыя» — гэта версія, якая была зменена або дададзена для параўнання з кантрольнай версіяй. Мэта A/B-тэставання — вызначыць, якая версія працуе лепш, шляхам параўнання прадукцыйнасці кантрольнай версіі і варыяцыі.

Ці магу я выкарыстоўваць A/B-тэставанне і ў мабільных праграмах?

Так, A/B-тэставанне таксама шырока выкарыстоўваецца ў мабільных праграмах. Яго можна выкарыстоўваць для вымярэння ўплыву элементаў у праграме (колераў кнопак, тэксту, макетаў і г.д.) на ўзаемадзеянне з карыстальнікамі і канверсіі. Многія інструменты мабільнай аналітыкі прапануюць інтэграваныя функцыі для мабільнага A/B-тэставання.

Ці ёсць якія-небудзь этычныя праблемы, якія варта ўлічваць пры A/B-тэставанні?

Так, пры A/B-тэставанні варта ўлічваць этычныя меркаванні. Важна пазбягаць падманных або маніпулятыўных змяненняў, быць празрыстымі і абараняць прыватнасць карыстальнікаў. Напрыклад, пазбягайце выкарыстання падманных загалоўкаў або падманных прапаноў са зніжкамі, якія спрабуюць падмануць карыстальнікаў.

Дадатковая інфармацыя: Даведайцеся больш пра тэсціраванне A/B

Дадатковая інфармацыя: Каб даведацца больш пра A/B-тэставанне, наведайце VWO