Следующим шагом является выбор метрики, по которой вы будете судить о результате. В примере с кнопками это может быть процент пользователей, которые кликнули на кнопку, или количество завершённых покупок. Важно выбрать значимую метрику, которая действительно отражает успех вашего бизнеса.
Как правильно проводить тест
После выбора метрики следует выбирать платформу, на которой вы будете проводить тест. Существуют различные инструменты для A/B-тестирования, такие как Google Optimize, Optimizely или VWO, которые предлагают удобные интерфейсы и аналитику. Выбор платформы зависит от ваших технических возможностей, бюджета и конкретных требований. Некоторые из этих инструментов требуют навыков программирования, в то время как другие предоставляют интерфейсы с минимальным уровнем сложности.
При запуске теста важно следить за несколькими параметрами: количеством участников, длительностью теста и размерами образцов. Рекомендуется, чтобы тест длился не менее пары недель, чтобы избежать искажения данных из-за краткосрочных колебаний (например, сезонности спроса). Также важно избегать «случайного» выбора аудитории для тестов – более правильным решением будет использовать рандомизацию на уровне пользователя.
Анализ результатов
После завершения теста начинается этап анализа данных. На данном этапе вы должны определить, какой из вариантов сработал лучше. Если результаты не являются статистически значимыми, можно провести дополнительные тесты с другими изменениями, чтобы улучшить ваше предложение. Используйте статистические методы, такие как критерий хи-квадрат или t-тест для анализа появившихся данных.
Примером может служить тест, который вы провели, изменив цвет кнопки. Если итоговая конверсия для зеленой кнопки составила 6%, а для синей – 4%, а при этом результат для зеленой кнопки оказался статистически значимым, вы можете принимать решение о её размещении на сайте.
Ошибки, которых следует избегать
Негативным аспектом A/B-тестирования являются распространенные ошибки. Одна из них заключается в потере фокуса на гипотезе. Если вы будете вносить слишком много изменений одновременно, возможно, вы не сможете точно определить, что именно повлияло на результаты. Другая частая ошибка – ненадлежащее определение целевой аудитории. Иногда малый размер выборки или несистематический подход при разделении пользователей могут привести к искажению результатов.