Первый шаг перед запуском A/B-тестов приложений — изучить типичные ошибки.
Эксперименты в продукте помогают определить, какие изменения ведут к улучшению метрик. Получив конкретные данные и статистику, вы сможете повысить прибыльность вашего приложения.
Мы описали основные проблемы в A/B-тестировании и поделились рекомендациями по их устранению.
Это первая часть подборки ❗️ Скоро расскажем ещё 5 распространённых ошибок.
1. Неправильная сегментация
В разных вариантах эксперимента одна группа пользователей не должна сильно преобладать над другой.
Проверяйте, в каких пропорциях разбиты пользователи в выборке. Аудитория должна иметь схожий состав.
2. Бездумный запуск тестов
Это отсутствие чёткой проблемы/гипотезы и широкий набор альтернативных вариантов. К примеру, тестируя 10 вариантов экранов подписки, вероятность получить неверный результат выше.
Сфокусируйтесь на задаче. Если важно включить в A/B-тест несколько тестовых вариантов — используйте статистические поправки.
3. Игнорирование внешних факторов
Поведение пользователей может меняться: доставку еды или такси заказывают интенсивнее в плохую погоду, dating-приложения используют активнее в пятницу.
Учитывайте внешние факторы вашего продукта, сравнивайте выборки как минимум из одного сезонного диапазона, где представлена основная аудитория.
4. Пренебрежение статистикой
После разбивки пользователей на группы мало посчитать метрики (например, конверсию или средний доход) и выбрать вариант с наибольшим значением.
Принимайте итоговое решение, основываясь на статистических методах, которые учитывают фактор случайности.
5. Тестирование гипотез на малом трафике
За время эксперимента может не накопиться достаточное число пользователей для получения статистически значимого результата.
Рассчитайте необходимое количество пользователей, чтобы обнаружить минимальный предполагаемый эффект от изменений.
Больше о мобильном маркетинге в нашем блоге!