A/B-тестирование — это важная часть работы над продуктом и специальный эксперимент, который помогает сравнить две версии чего-либо и выяснить, какая из них работает лучше. Вам когда-нибудь приходило в голову, стоит ли делать картинку корзины в онлайн магазине зеленой или синей? Или какой способ навигации по сайту действительно удобнее для пользователей? A/B-тестирование поможет вам получить ответы на эти вопросы.
Кто нуждается в A/B-тестировании
Продакт-менеджеры могут использовать тесты для проверки изменений в ценовых моделях, чтобы повысить доход, или оптимизировать воронку продаж для увеличения конверсии.
Маркетологи могут изучать, какие изображения, призывы к действию или другие элементы рекламы лучше работают с точки зрения повышения показателей.
Продуктовые дизайнеры могут протестировать свои дизайнерские решения, например, проверить, какого цвета должна быть кнопка оформления заказа, и получить данные, которые помогут понять, насколько удобна новая функция.
Шаги для проведения A/B-тестирования
1. Определите цели. Начните с определения основных бизнес-целей вашей компании. Убедитесь, что задачи A/B-тестирования адресуют эти цели.
2. Установите метрику. Выберите метрики, по которым будете оценивать успех новой версии. Обычно это коэффициент конверсии, но можно использовать и промежуточные метрики, такие как показатель кликабельности (CTR).
3. Разработайте гипотезу. Сформулируйте гипотезу о том, что вы ожидаете увидеть в результате изменений. Например: «Если мы изменим главную страницу сайта, то число новых пользователей, зарегистрировавшихся в продукте, увеличится, потому что новое расположение меню и других объектов лучше отражает его ценности».
Также необходимо определить две гипотезы:
— Нулевая гипотеза: результаты A и B не отличаются, и все наблюдаемые изменения случайны. Эта гипотеза является той, которую мы стремимся опровергнуть.
— Альтернативная гипотеза: версия B действительно отличается от версии A, и мы хотим подтвердить её истинность.
Чтобы провести успешный эксперимент, необходимо учитывать несколько ключевых элементов, которые помогут обеспечить точность и надежность полученных данных.
Прежде всего, важно решить, будет ли ваш тест односторонним или двусторонним. Односторонний тест позволяет выявить изменения только в одном направлении, тогда как двусторонний способ дает возможность обнаружить изменения как в положительном, так и в отрицательном направлении.
4. Подготовка эксперимента
Создание новой версии: Разработайте измененную версию (B), которая будет отражать усовершенствования, которые вы хотите протестировать.
Определение групп: Решите, каких пользователей вы будете тестировать. Это могут быть все пользователи на всех платформах или только пользователи из одной страны. Обратите внимание на типы пользователей, используемую платформу и географические показатели. Убедитесь, что контрольная группа (A) и экспериментальная группа (B) имеют одинаковый размер.
Случайный выбор: Пользователи должны видеть версии A и B в случайном порядке, чтобы каждый имел равные шансы получить ту или иную версию.
Уровень статистической значимости: Определите уровень α (обычно 0,05), который будет означать, что в 5% случаев результаты могут быть случайными. Чем ниже уровень значимости, тем меньше риск ложных выводов.
Минимальный размер выборки: Обратите внимание на нужный размер выборки, который зависит от различных факторов. Достаточно большой объем выборки необходим для получения статистически значимых результатов.
Временные рамки: Подсчитайте необходимое время для тестирования. Разделите общий размер выборки на ваш ежедневный трафик, чтобы понять, сколько дней потребуется для эксперимента. Обычно это составляет одну или две недели.
5. Проведение эксперимента
Не забудьте осуществить важные шаги для успешного завершения тестирования:
— Обсуждение параметров эксперимента с командой исполнителей.
— Проведение начального теста на закрытой площадке, если таковая доступна, чтобы проверить корректность данных. Если платформы нет, проверьте данные по результатам первого дня.
— В начале эксперимента убедитесь, что он функционирует должным образом.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете провести эксперимент, результаты которого будут иметь высокую степень надежности и достоверности.
6. Анализ результатов A/B-тестирования
Когда вы провели A/B-тест, важно получить и проанализировать данные, чтобы понять, как обе версии (A и B) справляются с заданной метрикой успеха. Это помогает определить, есть ли значительные отличия между ними и какие выводы можно сделать для дальнейших шагов.
Начните с расчета значений выбранной метрики успеха для обеих версий. Сравните эти значения и обратите внимание на разницу. Если разница незначительна, не спешите с выводами. Возможно, стоит сегментировать данные по различным параметрам, например, платформам, источникам трафика или географическому положению. Это может помочь выявить, что версия B может работать лучше или хуже в определённых сегментах.
Следующим шагом будет проверить, насколько значима полученная разница. Здесь важно пойти дальше простого сравнения. Статистический анализ поможет вам определить, была ли разница между версиями A и B случайной или обусловленной тестируемыми изменениями. Это можно сделать, вычисляя тестовые статистики и определяя p-значение.
Если ваше p-значение меньше выбранного уровня значимости, то у вас есть основание отвергнуть нулевую гипотезу. Это означает, что между версиями есть значимые различия. В противном случае, если p-значение выше или равно уровню значимости, вы не сможете утверждать, что версии A и B различаются.
Возможные результаты A/B-тестирования
Результаты тестирования могут привести к различным выводам:
— Контрольная версия A выигрывает. Если версия A показывает лучшие результаты, возможно, стоит провести детальный анализ, чтобы понять, почему новая версия не удалась. Это поможет выявить слабые места в коммуникации или клиентском опыте, и даст идеи для будущих тестов.
— Версия B выигрывает. Если результаты подтверждают вашу гипотезу о превосходстве версии B, можно смело публиковать результаты и запустить новый эксперимент на всей аудитории. Это даст возможность получить новые данные и оптимизировать вашу стратегию.
Важно помнить, что каждый тест — это возможность узнать больше о своих пользователях и улучшить общение с ними. Делая выводы из ваших данных, вы движетесь к успеху.
Список открытых источников:
1)
(Дата обращения 19.11.2024).
2)
(Дата обращения 19.11.2024).