А/Б тестирање је кључни алат за побољшање корисничког искуства (UX). Дакле, шта су А/Б тестови и зашто су важни? Овај блог пост се бави основним принципима А/Б тестирања, његовим различитим врстама и његовом улогом у разумевању понашања корисника. Нуди савете за успешно А/Б тестирање и бави се уобичајеним узроцима неуспешних тестова. Објашњава најбоље алате и методе мерења и анализе за А/Б тестирање, истичући утицај резултата на корисничко искуство. Води ваше путовање оптимизације усмерене на корисника корисним саветима о А/Б тестирању.

А/Б тестови: Шта су они и зашто су важни?

А/Б тестовиТестирање је моћна метода за побољшање корисничког искуства (UX) и повећање стопе конверзије. У суштини, циљ му је да прикаже две различите верзије вашег веб-сајта или апликације (А и Б) насумичним корисницима како би се утврдило која верзија боље функционише. Ови тестови вам омогућавају да измерите утицај промена дизајна, садржаја или функционалности на понашање корисника помоћу конкретних података.

А/Б тестирање вам омогућава да доносите одлуке на основу стварних података корисника, уместо да се ослањате искључиво на нагађања или интуицију. На пример, променом боје дугмета „Купи“ на сајту за е-трговину, можете користити А/Б тестирање да бисте утврдили која боја привлачи више кликова и, самим тим, више продаје. Овај приступ вам помаже да разумете шта корисници желе и на шта најбоље реагују.

Метриц	Верзија А	Верзија Б
Стопа учесталости кликова (ЦТР)	1ТП3Т2.5	%3.8
Стопа конверзије	1ТП3Т1.0	1ТП3Т1.5
Боунце Рате	%45	%38
Просечно трајање сесије	2:30	3:15

Значај А/Б тестирања лежи у чињеници да омогућава предузећима да се континуирано унапређују и стичу конкурентску предност. С обзиром на то да чак и мале промене могу имати значајан утицај, А/Б тестирање вам омогућава да континуирано оптимизујете корисничко искуство и брже постигнете своје пословне циљеве.

На послу А/Б тестови Ево неких кључних разлога зашто је то толико важно:

• Одлуке засноване на подацима: Омогућава доношење одлука на основу стварног понашања корисника, а не нагађања.
• Побољшање корисничког искуства: Омогућава корисницима да проводе пријатније и продуктивније време на вашој веб страници или апликацији.
• Повећање стопе конверзије: Помаже вам да постигнете побољшања у продаји, регистрацијама или другим кључним метрикама.
• Смањење ризика: Омогућава вам да идентификујете потенцијалне проблеме са тестирањем малог обима пре него што направите веће промене.
• Континуирано побољшање: Помаже вам да стекнете конкурентску предност континуираном оптимизацијом вашег веб-сајта или апликације.

А/Б тестовиТо је суштински део побољшања корисничког искуства, повећања стопе конверзије и постизања пословних циљева. Ова метода вам помаже да разумете шта корисници желе и да им пружите боље искуство.

Који су основни принципи А/Б тестирања?

А/Б тестовиА/Б тестирање је моћна метода за побољшање корисничког искуства (UX) и повећање стопе конверзије. Ови тестови упоређују две различите верзије (А и Б) веб странице, апликације или маркетиншког материјала како би се утврдило која верзија има боље резултате. Међутим, да би А/Б тестирање било ефикасно, неопходно је следити неке основне принципе. Ови принципи помажу у осигуравању да су тестови правилно дизајнирани, извршени и анализирани, што резултира значајним резултатима.

Један од најважнијих принципа А/Б тестирања је, јесте створити хипотезуСваки тест треба да има разлог, а тај разлог треба да буде заснован на хипотези осмишљеној да реши одређени проблем или направи одређено побољшање. На пример, хипотеза може бити да ће промена боје дугмета „Купи“ на нашој почетној страници из црвене у зелену повећати стопу кликова. Хипотеза јасно дефинише сврху теста и олакшава тумачење резултата. Такође је важно имати податке који поткрепљују вашу хипотезу; понашање корисника, истраживање тржишта или претходни резултати тестова могу бити основа ваше хипотезе.

Кораци А/Б тестирања

1. Генерисање хипотезе: Идентификујте област коју желите да побољшате и креирајте хипотезу.
2. Постављање циља: Јасно дефинишите метрику успеха теста (нпр. стопу кликова, стопу конверзије).
3. Дизајн теста: Направите две различите верзије (А и Б) и одредите који ће корисници видети коју верзију током теста.
4. Прикупљање података: Покрените тест и прикупите довољно података. Важно је досегнути довољан број корисника да би се добили статистички значајни резултати.
5. Анализа: Анализирајте прикупљене податке и утврдите која верзија боље функционише.
6. ПРИЈАВА: Имплементирајте победничку верзију и наставите да континуирано побољшавате корисничко искуство.

Још један важан принцип који треба узети у обзир код А/Б тестирања је: јесте одређивање праве циљне публикеРезултати ваших тестова могу да варирају у зависности од карактеристика ваше циљне публике. Стога, дизајнирање тестова за кориснике са специфичним демографским подацима, интересовањима или обрасцима понашања даће тачније и значајније резултате. Штавише, дељењем тестова на различите сегменте, можете идентификовати који су сегменти осетљивији на које промене. Ово ће вам помоћи да креирате персонализована корисничка искуства и додатно повећате стопе конверзије.

континуирано тестирање и учење Принцип „А/Б тестирања“ је кључан за успех А/Б тестова. А/Б тестирање није једнократно решење; то је део процеса континуираног побољшања. Пажљивом анализом резултата тестова можете стећи вредне увиде у понашање корисника и прилагодити будуће тестове у складу са тим. Успешно тестирање не само да побољшава корисничко искуство и повећава стопе конверзије, већ вам помаже и да разумете шта ваши корисници желе и цене. Ово, заузврат, повећава лојалност купаца и вредност бренда на дужи рок.

Савети за успешно А/Б тестирање

А/Б тестовиТо је један од најефикаснијих начина за континуирано побољшање корисничког искуства (UX) и повећање стопе конверзије. Међутим, постоје неке кључне тачке које треба узети у обзир како би се осигурали успешни резултати. Пратећи ове савете, можете осигурати да ваши тестови производе ефикасније и значајније резултате.

Један од кључева успеха у А/Б тестирању је формулисање тачних хипотеза. Ове хипотезе треба да се заснивају на анализи података и понашању корисника. На пример, можете претпоставити да би привлачнији наслов почетне странице могао повећати стопу кликова. Запамтите, добра хипотеза ће олакшати тумачење и примену резултата теста.

Захтеви за тестирање

• Поставите јасне и мерљиве циљеве.
• Генеришите хипотезе анализирајући понашање корисника.
• Тестирајте само једну променљиву истовремено.
• Уверите се да имате довољан обим саобраћаја.
• Правилно подесите период тестирања (обично 1-2 недеље).
• Пажљиво анализирајте и интерпретирајте резултате теста.

Успешно А/Б тестирање такође зависи од коришћења правих алата. Платформе попут Google Optimize, Optimizely и VWO вам омогућавају да лако креирате, управљате и анализирате А/Б тестове. Ови алати вам омогућавају да детаљније анализирате резултате тестова и боље разумете понашање корисника. Штавише, ови алати често нуде функције сегментације, што вам омогућава да спроведете одвојене тестове за различите групе корисника.

Цлуе	Објашњење	Важност
Правилно постављање циљева	Јасно дефинишите сврху теста (нпр. стопу кликова, стопу конверзије).	Високо
Тест једне променљиве	Промените само један елемент по тесту (нпр. наслов, боју дугмета).	Високо
Довољан саобраћај	Уверите се да има довољно посетилаца за тест.	Високо
Статистички значај	Уверите се да су резултати статистички значајни.	Високо

Важно је обратити пажњу на статистичку значајност приликом процене резултата А/Б тестирања. Статистичка значајност указује на то да добијени резултати нису случајни и да имају стварни ефекат. Стога, требало би да проверите интервале поверења и p-вредности приликом процене резултата теста. А/Б тестирањеје део процеса континуираног учења и усавршавања.

А/Б тестови: Које су различите врсте А/Б тестова?

А/Б тестовиА/Б тестирање је моћна метода за побољшање корисничког искуства (UX) и повећање стопе конверзије. Међутим, нису сва А/Б тестирања једнака. Постоје различите врсте А/Б тестирања погодне за различите циљеве и сценарије. Ова разноликост омогућава маркетиншким стручњацима и програмерима производа да ефикасније управљају и оптимизују своје процесе тестирања.

А/Б тестови Одлучивање о томе који тип вам највише одговара је кључно за успех вашег теста. Приликом доношења ове одлуке, важно је узети у обзир сврху теста, расположиве ресурсе и жељене резултате. На пример, традиционални А/Б тест може бити довољан за мерење утицаја једноставне промене наслова, док би мултиваријантни тест могао бити погоднији за разумевање утицаја сложенијег дизајна странице.

• Врсте А/Б тестирања
• Класични А/Б тестови
• Мултиваријантни тестови
• Вишестрани тестови
• Тестови на страни сервера
• Персонализовани тестови

Доња табела упоређује кључне карактеристике различитих врста А/Б тестирања и када их користити. Ово поређење ће вам помоћи да одлучите која врста тестирања је најбоља за ваш пројекат.

Тест Типе	Кључне карактеристике	Када користити?	Пример сценарија
Класично А/Б тестирање	Упоређује две различите верзије једне променљиве.	Да би се измерио утицај једноставних промена.	Промена боје дугмета.
Мултиваријантно тестирање	Тестира комбинације више променљивих.	За оптимизацију сложених дизајна страница.	Тестирање комбинација наслова, слика и текста.
Вишестрани тест	Тестира понашање корисника на низу страница.	За оптимизацију продајног левка.	Кораци тестирања у процесу плаћања.
Тестирање на страни сервера	Тестира ефекат промена направљених на страни сервера.	Да би се измерио утицај алгоритама или бекенд функција.	Тестирање перформанси система за препоруке.

Класични А/Б тестови

Класична А/Б тестовиА/Б тестирање је најосновнији и најшире коришћени тип тестирања. Код ове методе, један елемент веб странице или апликације (на пример, наслов, дугме или слика) се тестира у односу на различите верзије. Циљ је утврдити која верзија има боље резултате (на пример, већу стопу кликова или стопу конверзије). Класично А/Б тестирање је генерално пожељније јер је брзо и лако за имплементацију.

Мултиваријантни А/Б тестови

Мултиваријантно А/Б тестовиСложенији тип тестирања подразумева истовремено тестирање више варијабли. Ова метода подразумева креирање различитих комбинација различитих елемената (нпр. наслов, слика и текст) и излагање корисника овим различитим варијацијама. Циљ је да се утврди која комбинација најбоље функционише. Мултиваријантно тестирање је посебно корисно за оптимизацију сложених дизајна страница или маркетиншких кампања.

Разумевање понашања корисника помоћу А/Б тестирања

А/Б тестовиМоћан начин да разумете како корисници интерагују са вашом веб страницом, апликацијом или маркетиншким материјалима. Креирањем две верзије (А и Б) и посматрањем која боље функционише, можете стећи вредне увиде у понашање корисника. Ове информације се могу користити за повећање стопе конверзије, побољшање задовољства корисника и постизање ваших укупних пословних циљева.

А/Б тестирање не само да помаже у одређивању који дизајн изгледа боље, већ вам помаже и да разумете зашто се корисници понашају на одређени начин. На пример, можете видети како промена боје дугмета утиче на стопе кликова или како другачији наслов мења колико дуго корисници проводе на страници. Ово дубље разумевање вам омогућава да доносите информисаније будуће одлуке о дизајну.

Метриц	Варијација А	Варијација Б	Закључак
Стопа учесталости кликова (ЦТР)	1ТП3Т5	1ТП3Т7	B varyasyonu %40 daha iyi
Стопа конверзије	1ТП3Т2	1ТП3Т3	B varyasyonu %50 daha iyi
Боунце Рате	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
Трајање боравка на страници	2 минута	3 минута	B varyasyonu %50 daha iyi

Подаци из А/Б тестирања вам омогућавају да предузмете конкретне кораке за побољшање корисничког искуства. Ови подаци вам омогућавају да боље разумете шта корисници цене, где имају проблема и шта их покреће. Користећи ове информације, можете оптимизовати своју веб страницу или апликацију на основу потреба и очекивања ваших корисника.

Подаци добијени А/Б тестирањем

• Који елементи дизајна су најпривлачнији корисницима?
• Који наслови привлаче више пажње?
• Који су позиви на акцију (CTA) ефикаснији?
• Које кораке на веб локацији корисници имају потешкоћа да заврше
• Разлике у понашању међу различитим демографским групама

А/Б тестовиТо је вредан алат који вам омогућава да усмерите приступ на корисника и континуирано побољшавате корисничко искуство. Правилном анализом добијених података можете боље разумети понашање корисника и побољшати перформансе своје веб странице или апликације.

Уобичајени узроци неуспешних А/Б тестова

А/Б тестовиА/Б тестирање је моћан алат за побољшање корисничког искуства и повећање стопе конверзије. Међутим, ако се не имплементирају правилно, ови тестови могу дати обмањујуће резултате и довести до лоших одлука. Уобичајени узроци неуспешних А/Б тестова укључују недовољну величину узорка, избор погрешних метрика, кратко време тестирања и грешке у сегментацији. Идентификација и спречавање ових грешака је кључно за повећање успеха А/Б тестова.

А/Б тест мора прикупити податке од довољног броја корисника да би се добили поуздани резултати. Недовољна величина узорка отежава добијање статистички значајних резултата и може довести до обмањујућих резултата. На пример, чак и ако А/Б тест на малом сајту за е-трговину покаже високу стопу конверзије у кратком временском периоду, ови резултати можда неће бити генерализовати. Стога, пре почетка теста, статистичка анализа снаге Важно је одредити одговарајућу величину узорка.

Еррор Типе	Објашњење	Могући исходи
Недовољна величина узорка	Не прикупља се довољно корисничких података за тестирање.	Статистички безначајни резултати, погрешне одлуке.
Погрешан избор метрике	Коришћење метрика које нису усклађене са циљевима теста.	Нетачни резултати, неуспех оптимизације.
Кратко време тестирања	Завршавање теста у кратком времену без узимања у обзир сезонских промена или спољних фактора.	Нетачни резултати, игнорисање сезонских ефеката.
Грешке сегментације	Корисници нису правилно сегментирани или сегменти нису узети у обзир.	Нетачни резултати, игнорисање понашања различитих корисничких група.

Избор правих метрика је такође кључан за успех А/Б тестова. Коришћење метрика које нису у складу са сврхом теста може довести до обмањујућих резултата. На пример, фокусирање искључиво на стопе попуњавања обрасца приликом тестирања дизајна обрасца може превидети које области обрасца представљају изазов за кориснике. Уместо тога, разматрање метрика као што су стопе грешака и време проведено на свакој области обрасца пружиће свеобухватнију анализу.

Ствари које треба узети у обзир код А/Б тестова

• Генерисање хипотезе: Јасно дефинишите сврху теста и очекивани исход.
• Величина узорка: Прикупите довољно корисничких података да бисте добили статистички значајне резултате.
• Период тестирања: Спроводите тест током довољно дугог временског периода, узимајући у обзир сезонске промене и спољне факторе.
• Сегментација: Анализирајте понашање различитих група прецизним сегментирањем корисника.
• Тачне метрике: Изаберите метрике које су у складу са циљевима теста и редовно их пратите.
• Статистичка значајност: Уверите се да су резултати статистички значајни.

Још један кључни аспект А/Б тестирања је трајање теста. Кратко трајање теста може довести до обмањујућих резултата, посебно када су сезонске промене или спољни фактори утицајни. На пример, компанија за одећу може приметити повећану продају одређеног производа током А/Б теста спроведеног лети. Међутим, ови резултати можда неће бити толико ефикасни зими. Стога је важно узети у обзир сезонске промене и спољне факторе приликом одређивања трајања теста.

грешке сегментације Ово такође може довести до неуспешних А/Б тестова. Неправилна сегментација корисника или игнорисање сегмената може довести до превиђања понашања различитих група корисника. На пример, понашање нових и постојећих корисника може се разликовати. Стога, приликом спровођења А/Б тестова, подела корисника на сегменте и извођење одвојених анализа за сваки сегмент даће тачније резултате.

Најбољи алати за А/Б тестирање

А/Б тестовиОптимизација корисничког искуства (UX) и повећање стопе конверзије су кључни за ефикасно спровођење ових тестова. Поседовање правих алата је неопходно. На тржишту постоји много алата за A/B тестирање, сваки са својим јединственим карактеристикама, предностима и манама. Ови алати помажу корисницима у креирању, управљању, анализирању и извештавању о тестовима.

Табела испод пружа упоредну анализу различитих алата за А/Б тестирање. Ова табела укључује њихове кључне карактеристике, моделе цена и циљну публику. Ово ће вам помоћи да изаберете алат који најбоље одговара вашим потребама.

Назив возила	Кључне карактеристике	Прицинг	Циљна група
Гоогле Оптимизе	Бесплатна верзија, прилагођавање, интеграције	Бесплатно / Плаћено (са Google Marketing Platform-ом)	Мала и средња предузећа
Оптимизовано	Напредно циљање, персонализација, тестирање мобилних уређаја	Плаћено (посебна цена)	Предузећа великих размера
ВВО (Визуелни оптимизатор веб локација)	Анализа понашања корисника, топлотне карте, анализа форме	Плаћена (месечна претплата)	Предузећа свих величина
АБ Тасти	Персонализација заснована на вештачкој интелигенцији, мултиваријантно тестирање	Плаћено (посебна цена)	Средња и велика предузећа

Алати за А/Б тестирање треба да се процењују не само на основу њихових техничких могућности, већ и на основу једноставности коришћења, опција интеграције и услуга подршке. На пример, Google Optimize је идеалан за почетнике, јер нуди бесплатну опцију и интегрише се са Google Analytics-ом. С друге стране, алати попут Optimizely-ја и AB Tasty-ја могу бити погоднији за већа предузећа којима су потребне напредније функције и опције прилагођавања.

Популарни алати за А/Б тестирање

• Google Optimize: Истиче се својим бесплатним и једноставним интерфејсом.
• Optimizely: Свеобухватна платформа за A/B тестирање са напредним функцијама.
• VWO (Визуелни оптимизатор веб страница): Моћан у анализи понашања корисника.
• AB Tasty: Идеално за персонализацију и мултиваријантно тестирање.
• Convert.com: Нуди флексибилне и прилагодљиве опције тестирања.
• Adobe Target: Напредно решење интегрисано са Adobe Marketing Cloud-ом.

Избор правог алата учиниће ваше тестирање ефикаснијим и ефективнијим. Међутим, важно је запамтити да нису сами алати, већ стратегија тестирања и исправне методе анализе оно што ће довести до правог успеха. А/Б тестови Требало би да их видите као помоћнике који подржавају и олакшавају ваш процес.

Мерење и анализа у А/Б тестовима

А/Б тестовије кључни алат за побољшање корисничког искуства, а успех ових тестова зависи од прецизног мерења и анализе. Ова фаза процеса тестирања нам омогућава да разумемо која варијанта боље функционише. Мерења и анализа не само да одређују која верзија побеђује, већ и понашање корисника пружа вредне информације о вашем послу. Ове информације чине основу за будуће стратегије оптимизације.

Једна од најважнијих ствари коју треба узети у обзир приликом мерења у А/Б тестовима је, исправне метрике Избор метрика које нису у складу са вашим циљевима може довести до обмањујућих резултата. На пример, ако желите да повећате стопе конверзије на сајту за е-трговину, потребно је да пратите метрике као што су стопа додавања у корпу и стопа завршетка куповине. Ове метрике вам помажу да боље разумете понашање корисника током процеса куповине.

Кораци мерења пре А/Б тестирања

1. Постављање циља: Сврха теста треба да буде јасно дефинисана.
2. Избор метрике: Треба одредити метрике које ће се користити за мерење успеха.
3. Одређивање основне вредности: Мора се мерити учинковитост тренутне ситуације.
4. Генерисање хипотезе: Мора се формирати хипотеза о очекиваном исходу теста.
5. Сегментација: Требало би анализирати различите сегменте циљне публике.

Приликом анализе резултата А/Б тестирања, статистичка значајност Важно је напоменути да статистички безначајни резултати могу бити последица случајних флуктуација и могу бити обмањујући. Стога је неопходно прикупити довољно корисничких података и користити поуздане статистичке методе. Штавише, кључно је осигурати да су подаци прикупљени током тестирања тачни и потпуни.

Метриц	Варијација А	Варијација Б	Закључак
Стопа конверзије	1ТП3Т2	1ТП3Т3	Варијација Б је боља
Стопа одбијања	%50	%40	Варијација Б је боља
Стопа додавања у корпу	1ТП3Т5	1ТП3Т7	Варијација Б је боља
Просечна вредност поруџбине	₺100	₺110	Варијација Б је боља

Информације добијене из А/Б тестова континуирано побољшање Важно је користити га током целог циклуса тестирања. Без обзира на исход теста, добијени подаци пружају вредне увиде за будућа тестирања. Стога је неопходно редовно анализирати резултате тестова, разумети понашање корисника и сходно томе прилагођавати стратегије оптимизације. Овај приступ је кључан за континуирано побољшање корисничког искуства и постизање пословних циљева.

Утицај резултата на корисничко искуство

А/Б тестовиТо је један од најефикаснијих начина за побољшање корисничког искуства (UX). Резултати тестова откривају стварни утицај промена на вашој веб страници или апликацији на понашање корисника. Са овим подацима можете вршити оптимизације засноване на доказима уместо доношења одлука на основу претпоставки. Приликом побољшања корисничког искуства, пажљива евалуација резултата А/Б тестова је кључна за повећање стопе конверзије, повећање задовољства купаца и постизање ваших укупних пословних циљева.

Метриц	Варијација А (Тренутни статус)	Варијација Б (нови дизајн)	Закључак
Боунце Рате	%55	%45	Варијација Б је боља
Стопа конверзије	1ТП3Т2	1ТП3Т3.5	Варијација Б је боља
Просечно трајање сесије	2 минута	3 минута и 15 секунди	Варијација Б је боља
Стопа додавања у корпу	1ТП3Т8	%12	Варијација Б је боља

Правилно тумачење резултата А/Б тестирања помаже вам да разумете шта ваши корисници желе. На пример, ако промена боје дугмета повећава стопу кликова, можете схватити да су светле боје ефикасније у привлачењу пажње ваших корисника. Слично томе, ако другачија верзија наслова добије већу интеракцију, можете идентификовати теме и поруке које одјекују код ваших корисника. Ове информације се могу користити за побољшање корисничког искуства не само за елемент који тестирате, већ и за вашу веб страницу или апликацију у целини.

Области употребе за резултате А/Б тестирања

• Оптимизација дизајна веб странице
• Побољшање одредишних страница
• Развијање кампања е-маил маркетинга
• Учините интерфејс мобилне апликације једноставним за коришћење
• Оптимизација текста и слика огласа
• Фокусирање страница производа на конверзију

Међутим, приликом процене резултата А/Б тестирања буди опрезан Ово је важно. Фактори као што су статистичка значајност, трајање теста и величина узорка морају се узети у обзир. Резултате једног теста не треба узимати као дефинитивне. Уместо тога, најбољи приступ је посматрати А/Б тестирање као континуирани процес оптимизације и процењивати резултујуће податке заједно са другим методама анализе. А/Б тестови Правилно тумачење и примена резултата ће вам помоћи да континуирано побољшавате корисничко искуство и остварите своје пословне циљеве.

А/Б тестови То је суштински део приступа усмереног на корисника. Прикупљени подаци вам омогућавају да разумете понашање корисника и пружите им боље искуство. То, заузврат, повећава задовољство купаца, повећава стопе конверзије и доприноси расту пословања. Редовним спровођењем А/Б тестова и пажљивом анализом резултата, можете континуирано оптимизовати корисничко искуство и стећи конкурентску предност.

Забавне белешке о А/Б тестовима

А/Б тестови, не само да повећава стопу кликова већ пружа и дубок увид у ваше кориснике. Сваки тест је прилика за учење, а та сазнања могу обликовати ваше будуће стратегије дизајна и маркетинга. Успешан А/Б тест би могао да покрене вашу следећу велику иновацију.

Посматрање	Важност	Пример сценарија
Сегментација корисника	Имајте на уму да различите групе корисника могу реаговати различито.	Иако је нова функција популарна код млађих корисника, може бити збуњујућа за старије кориснике.
Значај времена тестирања	Прикупљање довољно података и постизање статистичке значајности.	Прекратак тест може довести до погрешних резултата.
Тест једне променљиве	Промена само једне променљиве да би се резултати правилно интерпретирали.	Истовремена промена и наслова и боје отежава процену која је промена била ефикасна.
Генерисање хипотезе	Разјасните зашто се тест ради и шта се очекује.	Јасна је хипотеза да ће промена боје дугмета повећати стопу кликова.

Запамтите, сваки неуспешан тест је вредан. Неуспеси вам помажу да ефикасније користите своје ресурсе тако што вам показују који приступи не функционишу. Важно је, учите из тестова и да га укључи у процес континуираног побољшања.

Замислите А/Б тестове као експерименте. Пратећи научну методу, креирате хипотезе, спроводите тестове, анализирате податке и извлачите закључке. Овај процес не само да ће побољшати ваш производ или веб локацију, већ ће и изоштрити ваше вештине решавања проблема.

Кораци за извођење закључака

1. Прикупљање и организовање података.
2. Одређивање нивоа статистичке значајности.
3. Упоредите резултате са хипотезом.
4. Документовање добијених информација.
5. Учење лекција за будућа тестирања.

А/Б тестови То је процес који се никада не завршава. Пошто се понашање корисника стално развија, морате континуирано оптимизовати корисничко искуство сталним тестирањем. Овај приступ континуираног побољшања ће вас поставити испред конкуренције и повећати задовољство корисника.

Често постављана питања

Како ми А/Б тестирање може помоћи да повећам стопу конверзије моје веб странице?

А/Б тестирање вам омогућава да оптимизујете стопе конверзије мерењем утицаја различитих елемената на вашој веб страници (наслови, слике, дугмад итд.) на кориснике. Идентификовањем које промене најбоље функционишу, можете побољшати корисничко искуство и повећати стопе конверзије.

Колико често треба да покрећем А/Б тестове и колико дуго треба да их покрећем?

Учесталост и трајање А/Б тестова зависе од саобраћаја на вашој веб страници, важности промена које тестирате и потребе за статистички значајним резултатима. Генерално се препоручује да се тестови спроводе неколико дана или недеља како би се прикупило довољно података. Ако је ваш саобраћај велики, можете спроводити тестове чешће, али увек треба узети у обзир статистички значај.

Које метрике треба да пратим у А/Б тестирању?

Метрике које треба да пратите зависе од сврхе вашег теста. Уобичајене метрике укључују стопу конверзије, стопу кликова (CTR), стопу напуштања странице, време на страници и приход. Међутим, ако тестирате употребљивост обрасца, на пример, важно је пратити и стопу попуњавања обрасца.

Да ли је могуће тестирати више ствари истовремено у А/Б тестирању? Да ли је ово прави приступ?

Тестирање више ствари одједном (мултиваријантно тестирање) је могуће. Међутим, може бити теже утврдити које су промене утицале на резултате. У почетку је бољи приступ тестирање једне променљиве у А/Б тестовима и разјашњење резултата. Касније можете прећи на мултиваријантно тестирање.

Шта треба да урадим ако резултати А/Б теста нису статистички значајни?

Ако резултати А/Б теста нису статистички значајни, прво можете покушати да проширите тест и прикупите више података. Такође, прегледајте своју хипотезу и подешавање теста. Уверите се да правилно циљате своју циљну публику и да промене које тестирате имају значајан утицај на корисничко искуство.

Шта су „контрола“ и „варијација“ у А/Б тестирању?

У А/Б тестирању, „контролна“ верзија је оригинална, постојећа, неизмењена верзија. „Варијација“ је верзија која је измењена или додата да би се упоредила са контролном групом. А/Б тест има за циљ да утврди која верзија има боље перформансе упоређујући перформансе контролне групе и варијације.

Могу ли да користим А/Б тестирање и у мобилним апликацијама?

Да, А/Б тестирање се такође широко користи у мобилним апликацијама. Може се користити за мерење утицаја елемената у апликацији (боје дугмади, текст, распореди итд.) на ангажовање корисника и конверзије. Многи алати за мобилну аналитику нуде интегрисане функције за мобилно А/Б тестирање.

Да ли постоје нека етичка питања која треба узети у обзир приликом А/Б тестирања?

Да, постоје етичка разматрања која треба узети у обзир приликом А/Б тестирања. Важно је избегавати обмањујуће или манипулативне промене, бити транспарентан и заштитити приватност корисника. На пример, избегавајте коришћење обмањујућих наслова или обмањујућих понуда попуста које покушавају да обману кориснике.

Више информација: Сазнајте више о А/Б тестирању

Више информација: За више информација о А/Б тестирању, посетите VWO