Split тестирование что это
Сплит-тестирование от А до Ю
Сплит-тестирование заслуженно считается самым надежным инструментом оптимизации конверсии. Любое изменение на сайте необходимо проверить. Интуитивно понять, каким будет результат ваших правок, невозможно. При этом необходимо учесть ряд важных моментов: какие элементы тестировать, сколько времени, на каком трафике.
В этой статье вы узнаете ответы на 10 часто задаваемых вопросах о сплит-тестировании.
Когда необходим тест?
Как правило, у маркетолога несколько версий заголовков, тематического изображения, лид-формы, цвета кнопки CTA и т.д. Это только основные варианты, а на практике целевая страница подобна пазлу с сотнями вариантов сборки. Тесты необходимы всегда. Конечно, если вы заинтересованы в повышении конверсии.
Нет предела совершенству, и с текущего показателя 1% можно спокойно «прыгнуть» до 10%. Лидеры рынка берут планку в 20-25%. При том, что ничем сверхъестественным они не занимаются. Просто тестируют. Постоянно.
Безусловно, в начале следует четко поставить цель – что вы хотите изменить и какого результата добиться. Что это даст посетителям страницы, как облегчит совершение целевого действия? Помните правило арифметики: «От перестановки мест слагаемых сумма не меняется». Поэтому тестируемые изменения должны быть значимыми.
Сколько элементов следует тестировать?
Дело в том, что у вас должна быть полная ясность: как изменение конкретного блока повлияло на конверсию. При тесте двух и более элементов это невозможно.
Сколько версий страницы запускать одновременно?
Еще один количественный вопрос: у вас есть 4 версии заголовка, как их тестировать? Опубликуйте одновременно 2 варианта, затем еще 2 и в конце сравните победителей каждой пары. Как на чемпионате мира – игра на выбывание.
Но если у вас достаточное количество трафика и времени на эксперимент, можно запустить мультитестинг. Сразу 4 версии и более. Важно, чтобы они отличались только по одному параметру.
Какой трафик необходим для достоверных результатов?
Большинство экспертов рекомендуют 2,5-3 000 конверсий на каждую из версий. Для многих бизнесов это абсурдно, потому что придется ждать результатов полгода, а может, и больше. Сплошь и рядом лендинги со 100 целевыми действиями в месяц. Представляете, сколько времени им потребуется на 3 000?
Дело даже не в количестве трафика, а в статистической значимости теста. Когда вероятность превосходства одного варианта над другим свыше 95%.
Мы уже рассматривали проблему оптимизации конверсии при низком трафике. Напомним, что сервис Yagla позволяет определить победителя уже при 20 достижениях цели благодаря методике «жадного» A/B тестинга.
Как A/B тест влияет на SEO?
Расхожее мнение о дурном влиянии сплит-тестирования на позиции в поисковиках совершенно беспочвенно. Поисковые роботы не воспринимают 2 версии страницы как дублированный контент. В конце концов у того же Google есть инструмент для экспериментов Website Optimizer.
Если уж совсем боитесь, закройте контент одной из версий тегом «noindex».
Когда останавливать тест?
Обычно инструменты A/B тестинга автоматически сигнализируют о достижении статистической значимости, которая является «финишной чертой». Ни в к коем случае не делайте выводов после 3-4 дней эксперимента.
Дело в том, что еще спустя еще несколько дней показатели могут выровняться. В конечном итоге нужно убедиться в четкой взаимосвязи результата с внесенными изменениями.
Что нужно тестировать?
В 95% случаев существенное повышение конверсии приносят правки следующих элементов:
Также значимы: объем текстовых блоков; наличие или отсутствие видео; наличие и качество отзывов и прочих социальных доказательств.
Что еще проверить с помощью сплит-тестов, кроме целевой страницы?
Вы можете проверить:
Таким образом, тестирование касается двух стратегий маркетинга:
С помощью каких сервисов проводится сплит-тест?
Мы рекомендуем тестирование с помощью нашего сервиса Yagla для тех, у кого настроена контекстная реклама. Он позволяет определить наиболее конверсионный вариант и при малом трафике, а изменение элементов происходит на одной и той же странице.
Также маркетологи используют эксперименты Google Analytics, Optimizely, ABTest.ru, VisualWebsiteOptimizer.
Как поделить тестовый трафик 50/50?
Для достоверности необходимо, чтобы каждый из вариантов получил одинаковое количество переходов. Тестовая платформа может поделить трафик поровну, а может, и нет. В частности, через контекстную рекламу идет очень неоднородный трафик. Так что, добиться нужной пропорции практически невозможно.
И здесь помогает Yagla: после минимальной статистики (от 20 конверсий) она прогнозирует победителя. В результате более эффективные варианты получают большее количество переходов.
Вместо заключения
Почему наш материал назван «Сплит-тестирование от А до Ю»? Тестирование – это целая наука. Причем, практическая наука с ежедневными изменениями. Даже в самом объемном материале невозможно предусмотреть все нюансы. Поэтому мы оставили последнюю букву алфавита для ваших собственных открытий.
А/B-тестирование в социальной сети: как правильно его провести
Вы узнаете, как запустить А/В-тестирование и оценить, какое рекламное объявление оказалось самым эффективным.
Что такое сплит-тестирование
(А/В-тестирование)
Сплит-тестирование (А/В-тестирование) в таргетинге — метод исследования, помогающий выбрать самый эффективный вариант рекламы или подобрать более платёжеспособную аудиторию.
Например, можно протестировать одинаковое рекламное объявление на пяти разных аудиториях, чтобы увидеть, люди из какой аудитории чаще всего переходят по ссылкам, заказывают товары, просматривают видео или лайкают. Либо можно показать четыре разных изображения одной аудитории, чтобы определить, которое из них привлекает людей лучше всего. И в дальнейшей кампании используется объявление, показавшее лучший результат.
Автор статей по SMM, практикующий таргетолог, в прошлом — продакт-менеджер диджитал-проектов.
Какие параметры можно тестировать
Тексты. Экспериментируйте! Создавайте неформальные или более официальные варианты текста. Учтите, что в каждом тексте должен быть одинаковый оффер. Например, ошибкой будет сделать два текста объявления, предложив в одном скидку 10%, а в другом — 50%.
Картинки. По моему опыту, люди лучше всего реагируют на изображения девушек и вообще людей, лица, снятые вблизи, графику и фотографию товара. Идеальный вариант, если вы можете показать товар на человеке — например, колье или очки.
Заголовки или их отсутствие. Можете запустить несколько вариантов заголовков и одно объявление без заголовка.
Геоданные. Тестируйте разные регионы, города и (если нужно) страны. Рекомендую выделять в отдельный сегмент Москву и Санкт-Петербург — показ рекламы на жителей этих городов дороже. Возможно, эффективнее будет показывать рекламу жителям регионов, исключая СПб или Москву. Посмотрите в настройках аналитики сайта, пользователи каких городов или областей чаще всего заказывают продукты, и настраивайте показ рекламы на них. Например, можно выделить три сегмента: Санкт-Петербург, Москва и регионы, которые чаще всего у вас заказывают.
Возраст. По моему опыту, дороже всего рекламу показывать людям среднего возраста (25–35 лет), но чаще всего именно она оказывается наиболее эффективной.
Пол. Настройте показ разной рекламы на женщин и мужчин.
Интересы. Выдвигайте гипотезы, людям с какими интересами нужен ваш продукт, и тестируйте каждую. Как определять интересы аудитории в Facebook и Instagram и составлять гипотезы — читайте здесь.
Это основные параметры, которые можно тестировать.
Как тестировать несколько параметров
Тестирование нескольких параметров происходит поэтапно. Например, вы хотите протестировать текст и изображение. Тогда сперва вам следует протестировать изображение и определить лучший вариант.
Затем — протестировать текст с победившим вариантом изображения.
Вы также можете параллельно тестировать несколько вариантов креатива на разные аудитории, если эти аудитории не пересекаются. Например, вам нужно протестировать три аудитории и пять вариантов картинки. Тогда на каждую аудиторию вам нужно запустить пять вариантов картинки с одинаковым текстом. Объявление, которое показало лучшие результаты, будет победителем.
Шаги в сплит-тестировании
1. Выдвигаем предположение, что может увеличить конверсию. Например, новый заголовок.
2. Создаём несколько вариантов рекламного объявления или выбираем разные аудитории. Рекомендую тестировать не менее пяти вариантов для каждого предположения.
3. Если тестируем креатив (изображение, видео, текст или заголовок), делим аудиторию на равные части. В Facebook и Instagram это можно сделать внутри рекламного кабинета — Ads Manager — c помощью опции «Сплит-тест»:
У «ВКонтакте» такой возможности нет. Для запуска теста вам нужно собрать аудиторию с помощью парсера (например «Церебро») и разделить аудиторию там.
4. Измеряем конверсию для каждого варианта рекламного объявления.
5. Определяем победителя и откручиваем полный бюджет.
Как долго нужно тестировать
Нет чётких правил, сколько времени продолжать сплит-тестирования. Вам нужно запустить рекламу и следить за её результатами.
Facebook рекомендует проводить тестирование не менее четырёх дней для социальных сетей Instagram и Facebook, но не позволит задать время сплит-теста более 30 дней и менее суток.
В этих социальных сетях чаще всего я тестирую 3-4 дня. Но иногда уже через сутки понятно, какое объявление приносит лучший результат. В таком случае я останавливаю явно неудачные рекламные кампании.
«ВКонтакте» не даёт рекомендаций по продолжительности сплит-тестирования. Чаще всего я останавливаю показ каждого рекламного объявления «ВКонтакте», когда количество показов достигнет 15 тысяч. После этого я оцениваю эффективность рекламного объявления и останавливаю показ наименее эффективных.
Какого размера должна быть аудитория
Аудитория должна быть достаточно большой. Я рекомендую использовать аудиторию от 5000 человек. При тестировании не следует показывать рекламное объявление той же аудитории, которая уже используется в другой рекламной кампании. Наложение аудиторий исказит результаты тестирования.
Как определить победителя сплит-тестирования: разбираемся с CTR, CPC и CPA
Чтобы определить победителя сплит-тестирования, вам необходимо оценить эффективность каждого рекламного объявления. Оценивать их можно по параметрам CTR, CPC и CPA. Разберёмся, что скрывается за каждой аббревиатурой.
CTR — коэффициент кликабельности, считается в процентах. Рассчитывается по формуле: CTR = количество кликов / количество показов * 100%.
Например, количество кликов — 100, количество показов — 10 000. Тогда CTR = 100 / 10 000 * 100% = 1%.
Хорошей кликабельностью считается CTR больше 1%.Учтите, CTR не отражает эффективность рекламного объявления — оно может быть кликабельным, но посетитель не будет конвертироваться в заявки.
CPC — стоимость клика. Рассчитывается по формуле: CPC = стоимость размещения рекламного объявления / количество кликов.
Например, стоимость размещения рекламного объявления в тестовый период — 100 рублей, количество кликов — 50. Тогда CPC = 100 / 50 = 2 рубля.
Стоимость клика для разных регионов и разных тематик будет отличаться. Также она будет зависеть и от самого рекламного предложения. Например, стоимость клика у приглашения на бесплатный вебинар будет ниже, чем у приглашения на платное обучение.
CPA — цена за целевое действие. При этом целевое действие может быть любым: например звонок, заявка на сайте, подписка на аккаунт в социальной сети. Рассчитывается по формуле: CPA = стоимость размещения рекламного объявления / количество целевых действий.
Например, стоимость размещения рекламного объявления в тестовый период — 300 рублей, количество целевых действий — 10. Тогда CPA = 300 / 10 = 30 рублей.
При тестировании объявлений задавайте целевое действие, которое можно отследить: например, заполнение формы на сайте. По UTM-меткам вы сможете понять, с какого объявления пользователи пришли на сайт и заполнили форму. UTM-метка — фрагмент кода, который добавляется в URL-ссылки. Эту ссылку вы размещаете в рекламном объявлении. Аналитика сайта показывает, сколько пользователей пришло по этой ссылке на сайт и что они там делали.
Оценивая эффективность рекламных объявлений и определяя объявление-победителя, отталкивайтесь от того, какого результата хотели достичь, и ориентируйтесь на CPA. Бывает, что кликабельность объявления хорошая, стоимость клика низкая, но пользователи не совершают нужных целевых действий. Тогда мы не можем считать такую рекламу успешной.
Бывает, напротив, при высокой стоимости клика CPA показывает лучший результат. Однако мы не всегда можем отследить целевое действие: например, когда не настроена аналитика на сайте, нужно ориентироваться и на стоимость клика, и на кликабельность объявления.
Если в сплит-тесте несколько объявлений показали хороший результат, следует оставить их все, чтобы они меньше приедались аудитории.
Пример анализа победителя
сплит-тестирования
Рассмотрим анализ сплит-тестирования трёх объявлений. Параметр, который тестируем, — изображение. Пусть CPA будет заполненная заявка на сайте. Это основной параметр, по которому будем оценивать объявление.
Из таблицы видно, что у второго объявления выше CTR и CPC, но цена за целевое действие — заполнение заявки на сайте — ниже, чем у первого. Поэтому первое объявление считается самым эффективным. И показ этого объявления нужно запускать на весь бюджет.
A/B-тесты: как развивать бизнес с помощью экспериментов
Для всех, кто думает, как зарабатывать больше на своем интернет-магазине. Рассказываем, зачем A/B-тесты нужны ecommerce, когда их проводить и как избежать ошибок.
Немного о Growth marketing или Growth hacking
Четкого определения термина Growth hacking нет. Впервые он был озвучен относительно недавно, в 2010 году, Шоном Эллисом, маркетологом Dropbox. В своей статье о старт-апах он упомянул о гроу хакере, как о специалисте, который с помощью нестандартных решений и тестов находит наилучшие решения, позволяющие проектам расти.
Growth hacking (гроу хакинг) — это подход, который позволяет с помощью быстрых экспериментов над разными составляющими бизнеса определить самые эффективные пути развития.
Объектом эксперимента может выступать что-угодно: от самого продукта до отдельного этапа воронки продаж. Главное, чтобы на основе полученных данных, можно было формировать стратегии роста. И если в оффлайне проведение маркетингового исследования может стоит десятки тысяч долларов, то экспериментировать онлайн не только бюджетно, но и доступно.
В интернет-маркетинге эксперименты проводятся с помощью а\б-тестов.
A/B-тестирование (оно же сплит-тестирование или аб-тестирование) — это метод исследования, который позволяет оценить эффективность различных элементов путем сравнения. Такой тест показывает, какой вариант лучше решает поставленные задачи.
Мы проводим тесты с помощью Google Optimize. Можно использовать и другие сервисы, но GO совершенно бесплатный. К тому же, интеграция с Google Analytics обеспечивает сохранность данных (не нужно предоставлять доступ сторонним сайтам).
A/B-тесты позволяют найти способ, как улучшить конверсию, экономические показатели и поведенческие факторы.
Главные преимущества A/B-тестов — это доступность и относительная малобюджетность. В зависимости от изменений, которые будут тестироваться, при малых затратах можно достигнуть больших результатов.
Увеличить объем продаж или количество регистраций, задержать клиента на странице магазина — все это и намного больше можно сделать благодаря сплит-тестированию.
Например, тестируя более заметный СТА-элемент, мы увеличили количество регистраций на сайте клиента на 9%.
В интернет-магазине можно тестировать расположение элементов, дизайн, надписи и тексты. Если говорить о страницах, то чаще всего это корзина, карточка товара и разные формы захвата (регистрация, подписка на новости).
АБ-тесты помогают оставаться конкурентоспособными, подстраиваясь под изменения рынка и пожелания клиентов, с наибольшей выгодой для компании.
Идеального времени, чтобы начать тестирование нет. Проводить тесты необходимо непрерывно, при условии, что у компании есть четкие цели и ресурсы. У приемов, которые позволяют бизнесу расти, есть жизненный цикл. Те тактики, которые приносили вам деньги год назад с каждым днем становятся менее эффективными. Во-первых, потому что пользователи быстро привыкают к любым изменениям и перестают обращать на них внимание. Во-вторых, потому что игроки рынка копируют работающие приемы. Для того чтобы проекты росли, необходимо постоянно развиваться.
Стоит учесть, что нежелательно одновременно тестировать гипотезы, которые касаются пересекающихся элементов (например, изменение цвета кнопки и текста). Это влияет на продолжительность экспериментов. По этой причине в крупных компаниях, тесты проводятся постоянно.
Идеи для тестирования берутся из аналитики (скажем, определяются слабые места сайтов) или из бизнес-задачи (например, увеличить количество транзакций). Можно подсматривать идеи у конкурентов, но то, что сработало для другой компании и аудитории, может не сработать у вас.
Крупные онлайн-ритейлеры проводят эксперименты самостоятельно, ведь на проектах такого масштаба чаще всего есть выделенная команда, которая состоит из специалистов по маркетингу, веб-аналитике, дизайну, копирайтингу и разработке.
На практике, средним и мелким ecommerce проектам проводить тестирование внутри компаний бывает тяжело из-за отсутствия кадров и опыта. Именно по этим причинам обращаются в агентства. Владельцу или менеджеру достаточно прийти с запросом формата хочу увеличить объемы продаж, а команда агентства сама просчитает возможные варианты, протестирует и презентует результат.
Если ваша компания обладает временными и кадровыми ресурсами, то можно провести исследования самостоятельно. Важно понимать, что отсутствие опыта влечет за собой риски, в том числе финансовые.
АБ-тестирования — один из самых доступных методов маркетингового исследования, но есть определенные тонкости, которые делают проведение аб-тестирования невозможным.
1. Отсутствие целей, проблемы, гипотезы. Прежде, чем проводить тестирование, необходимо определить проблему или установить цель. Получать больше заказов или сократить отток клиентов? Например, если вы хотите получать больше заказов, то можете поработать с текстом и дизайном кнопки, которая за это отвечает. Затем формулируется гипотеза, например: «Красный цвет кнопки срабатывает лучше, чем зеленый, так как он заметней».
Важно понимать, что гипотеза — это не прогнозирование. Прогноз — это ваши предположения, если гипотеза оправдается.
2. Тестирование нескольких гипотез одновременно. АБ-тесты могут проводиться одновременно только если не касаются пересекающихся элементов или процессов. Иначе, нельзя будет определить, что привело к результату.
Приоритезируйте. У вас или компании наверняка есть первоочередные цели. Достигнуть их можно разными путями, но благодаря опыту и данным аналитики, специалисты помогут определиться, какой тест окажется эффективней.
3. Останавливать тест, когда захочется. Для проверки каждой гипотезы нужно свое время, это зависит от множества факторов: сезона, трафика, наличия промо-активностей и т.д. Даже если кажется, что один вариант явно лидирует. Остановив тестирование раньше, можно получить недостоверные результаты, которые повлекут неверные стратегические решения. Проводить тест нужно до тех пор, пока не будет достигнут минимальный результат.
4. Привязываться к одному показателю. Будьте внимательны при оценке результатов. Допустим, вы тестировали показатель конверсии и определили, что красную кнопку нажимают чаще. Не забудьте проверить экономические показатели. Средний чек или объем продаж мог упасть.
Обязательно убедитесь, что выполнили следующие действия:
Ecommerce рынок в Украине выроc практически на 30%, а это значит, что продавать становится тяжелее. Для того чтобы стать действительно крупным игроком рынка, необходимо постоянно развиваться и совершенствоваться. Благодаря своей бюджетности и доступности, AB-тесты становятся универсальным инструментом для поиска новых возможностей. Важно понимать, что не успешных аб-тестов не бывает. Данные полученные на их основе, позволяют бизнесу масштабироваться.
Делитесь своими успешными и не очень историями сплит-тестирования. Будет интересно почитать.
Очень мало практической информации. Пересказ каждой второй статьи про сплит-тесты. Если хотите поделиться экспертностью в теме, то лучше осветить вопросы:
1) Как эффективно организовать процесс генерации гипотез для тестов?
2) Как с помощью GO (или другого инструмента) тестировать более сложный гипотезы, чем замена цвета кнопки? Например, 2 варианта первого экрана на товарных страницах в интернет магазине, при условии что точкой входа может быть и товарная страница, и страница другого типа.
3) Как правильно проверять статистическую значимость тестов более сложных, чем замер конверсии? Например, для небинарных показателей типа среднего чека? Или как правильно принять решение о необходимости исключения из анализа статистических выбросов?
4) Нужны ли a/b тесты, если ты не яндекс или озон, а обычный региональный бизнес с 10к визитов и 100 лидами в месяц?
Дмитрий, спасибо за фидбек.
Эта статья — не техническая, мы не хотели рассказать механизм проведения тестирования, кстати, таких пересказов тоже хватает.
Данный материал мы готовили для владельцев бизнеса и специалистов, которые ищут возможные точки роста и не рассматривали аб-тесты в принципе.
Вы предложили отличные вопросы, будем думать над тем, чтобы написать вторую статью, более практичную.
Как всегда годный материал от вас. Спасибо!
Артур, спасибо за фидбек)
Будем стараться.
Недавно пробовал проводить тест через Google Experiments. Почему-то на странице «B» не работали ссылки. Они все вели на главную, не знаете почему так?
Сергей, вероятно была некорректная настройка. В целом, функционал Google Experiments считается устаревшим. Его перестали поддерживать с момента появления Google Optimize.
Рекомендуем настраивать тесты в нем.
Дмитрий Борзенко
Web-аналитик, Promodo
«Если вы сейчас смотрите это, значит вы в той невезучей группе, которую увольняют», — сказал работникам директор.
Я пришёл к вам с плохой новостью. Рынок изменился, как вы знаете, и мы должны двигаться за ним вперёд, чтобы выжить, процветать и исполнять нашу миссию. [. ] Я делаю это второй раз в своей карьере и не хочу повторять. В последний раз, я плакал, но на этот раз надеюсь быть сильнее. [. ] Если вы сейчас смотрите это, значит вы в той невезучей группе, которую увольняют.
Что такое сплит-тестирование (a/b split-testing)
Создайте рассылку в конструкторе за 15 минут. Отправляйте до 1500 писем в месяц бесплатно.
Отправить рассылку
Сплит-тестирование (А/В тестирование, a/b split-testing) – это метод, который применяется для оценки эффективности веб-страниц. А/В тесты позволяют повысить конверсию целевых страниц, подобрать заголовки, контент в электронной рассылке, простимулировать сбыт и повысить доходность интернет-проекта.
Метод split-testing носит практический характер, поскольку при эксперименте оцениваются количественные показатели функционирования тестируемых страниц. На основании полученных результатов подбираются способы улучшения.
Зачем нужно А/В тестирование?
Представьте, что вы запустили образовательный проект. На сайте собирается определенный трафик и просматривается некая активность. Конверсионность посадочной страницы составляет 3%, но вы желаете увеличить показатель эффективности до 6%. Предполагаете, что, изменив цвет СТА-кнопки с нейтрально зеленого на яркий оранжевый, сделаете призыв к действию более заметным.
Просто изменить цвет в текущей версии посадочной страницы нельзя. Ведь ваше решение интуитивное, а также вы не можете знать, понравится ли оно пользователям Интернет-ресурса. Чтобы проверить свою гипотезу, вам следует создать тестовый вариант страницы и посмотреть, приведет ли оранжевый цвет кнопки к увеличению конверсии и продаж.
Таким образом, А/В тестирование позволит:
Как работает А/В тестирование?
Механизм метода А/В тестов достаточно прост – вы разделяете всех посетителей ресурса на группы и направляете на две разные страницы. Половине пользователей вы показываете контрольную страницу А, а другой – измененную страницу В.
Чтобы получить статически валидные результаты, необходимо исключить влияние частей сегментации друг на друга, то есть один пользователь должен принадлежать к одной аудитории. Сделать это можно, прописав сегментную метку в cookies браузера.
При этом важно учитывать все каналы трафика (социальный, поисковый, рекламный, email) и делать замеры в одно время. Желательно также снизить влияние внутренних факторов – любых действий операторов call-центра, сервисной службы, модераторов ресурса, сотрудников редакции и т.д. Помогут вам в этом специальные фильтры в Google Analytics.
Бывает затруднительно разделить число пользователей на равные части. Тогда стоит ориентироваться на относительные метрики количества просмотров страниц, CTR, среднего чека. На первом этапе можно тестировать небольшие сегменты, постепенно увеличивая их объем.
Какими инструментами пользоваться при А/В тестировании?
Для выполнения А/В тестирования необходимо воспользоваться специализированным сервисом, который позволит правильно разметить аудиторию и собрать статистические данные.
Наиболее популярным инструментом для А/В тестирования считается Google Analytics Experiements. С его помощью можно протестировать разные компоненты страницы и настроить полную автоматизацию эксперимента. Сервис бесплатный, но здесь необходимо работать в редакторе HTML.
Для проведения сплит-тестирования также можно применять:
Для проведения А/В тестирования рассылки можно воспользоваться сервисом UniSender. Он позволяет не только создавать серию электронных писем, но и тестировать их неограниченное количество раз.
Какие элементы можно тестировать?
А/В тестирование (a/b split-testing) – прикладной метод, который позволяет влиять на метрики Интернет-ресурса и рассылки. Поэтому выбор компонента тестирования зависит от ваших целей и задач.
Фактически каждый элемент веб-страницы, конвертирующий посетителя в клиента, может быть протестирован. В классическом варианте тестируют изменения одного компонента. Но существует мультивариантное А/В тестирование нескольких измененных элементов.
Чаще всего тестируются такие элементы:
Как провести сплит-тестирование?
При проведении А/В тестирования не стоит руководствоваться исключительно опытом и интуицией. Такой подход не принесет должного результата, а время и ресурсы будут потрачены впустую. Здесь применима определенная методология, которая включает следующие этапы:
Для сравнения случайных параметров оценивают средние показатели, поэтому потребуется 7–14 дней для накопления сведений. Следует отметить, что чем большая емкость сегмента, тем меньше разброс суточных показателей. При небольшом трафике тестирование может занять больше времени.
Сплит-тестирование – полезный инструмент маркетинга. Он позволяет оценивать результативность веб-проектов и разрабатывать эффективную маркетинговую стратегию бизнеса.