Kas ir A/B testēšana?
A/B testēšana, kas pazīstama arī kā dalīta testēšana, ir metode, ar kuras palīdzību salīdzina divas tīmekļa vietnes vai lietotnes versijas, lai noteiktu, kura no tām darbojas labāk. To veic, rādot versiju A vienai lietotāju grupai un versiju B citai lietotāju grupai, pēc tam mērot katras versijas efektivitāti, pamatojoties uz konkrētiem rādītājiem, piemēram, konversiju rādītājiem, klikšķu skaitu vai iesaistīšanās līmeni.
Kāpēc A/B testēšana ir svarīga?
A/B testēšana ir būtisks optimizācijas aspekts, jo tā ļauj pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, kas var uzlabot lietotāja pieredzi un palielināt konversiju rādītājus. Testējot dažādas lapas vai elementa versijas, jūs varat noteikt, kas jūsu auditorijai darbojas vislabāk, un ieviest izmaiņas, kurām ir pierādīta pozitīva ietekme.
A/B testēšanas galvenie ieguvumi:
- Uz datiem balstīti lēmumi: Tā vietā, lai paļautos uz minējumiem vai intuīciju, A/B testēšana sniedz konkrētus datus, kas palīdz pieņemt lēmumus.
- Uzlabota lietotāja pieredze: Nosakot, ko lietotāji izvēlas, varat uzlabot vispārējo lietotāja pieredzi savā vietnē vai lietotnē.
- Lielāki konversijas rādītāji: Optimizējiet tādus elementus kā virsraksti, attēli, aicinājuma uz darbību pogas un izkārtojumi, lai noskaidrotu, kas veicina vairāk konversiju.
- Samazināts atteikumu skaits: Atklājiet, kuras jūsu lapu versijas notur apmeklētājus aizrautīgus un samazina to tūlītējas aiziešanas iespējamību.
Kā veikt A/B testēšanu
1. Identificēt mērķi
Izlemiet, ko vēlaties sasniegt ar A/B testu. Tas varētu būt klikšķu skaita palielināšana uz pogas, konversijas rādītāja uzlabošana mērķlapā vai iesaistīšanās palielināšana ar konkrētu funkciju.
2. Izveidot variācijas
Izstrādājiet divas testējamā elementa versijas. Versija A ir kontrole (sākotnējā versija), bet versija B ir variants ar izmaiņām, ko vēlaties testēt.
3. Sadaliet savu auditoriju
Izlases veidā sadaliet auditoriju divās grupās. Viena grupa redzēs A versiju, bet otra - B versiju.
4. Palaistiet testu
Parādiet dažādas versijas attiecīgajām grupām noteiktā laikposmā. Pārliecinieties, ka tests tiek veikts pietiekami ilgi, lai iegūtu pietiekamu datu daudzumu ticamu rezultātu iegūšanai.
5. Mērījumu rezultāti
Analizējiet katras versijas veiktspēju, pamatojoties uz iepriekš noteiktiem rādītājiem. Izmantojiet statistisko analīzi, lai noteiktu, vai veiktspējas atšķirības ir būtiskas.
6. Izmaiņu ieviešana
Ja viena versija ievērojami pārspēj otru, ievietojiet uzvarētāju versiju visai auditorijai.
A/B testēšanas labākā prakse
1. Testējiet pa vienam elementam
Lai precīzi noteiktu, kas izraisa veiktspējas atšķirības, testējiet tikai vienu elementu. Piemēram, ja testējat virsrakstu, vienlaikus nemainiet attēlu vai aicinājuma uz darbību pogu.
2. Izmantojiet pietiekami lielu izlases lielumu
Pārliecinieties, ka jūsu izlases lielums ir pietiekami liels, lai iegūtu statistiski nozīmīgus rezultātus. Maza parauga lielums var novest pie neuzticamiem secinājumiem.
3. Testu veikšana atbilstošā ilgumā
Pārāk īsu laiku veicot testu, var iegūt nepietiekamus datus, savukārt pārāk ilgs laiks var būt neefektīvs. Meklējiet tādu ilgumu, kas līdzsvaro šos faktorus.
4. Segmentēto datu analīze
Pārbaudiet, kā dažādi jūsu auditorijas segmenti reaģē uz izmaiņām. Dažkārt atsevišķi segmenti var reaģēt atšķirīgi, sniedzot dziļāku ieskatu.
5. Izvairieties no sezonālā aizspriedumainības
Veiciet testus periodos, kas raksturo tipisku lietotāju uzvedību, lai izvairītos no izkropļotiem rezultātiem, ko rada sezonāli vai neparasti datplūsmas modeļi.
Secinājums
A/B testēšana ir spēcīgs rīks tīmekļa lapu un lietotņu optimizēšanai, kas ļauj pieņemt pamatotus lēmumus, pamatojoties uz faktiskajiem lietotāju datiem. Ievērojot paraugpraksi un rūpīgi analizējot rezultātus, varat ievērojami uzlabot lietotāju pieredzi un sasniegt augstāku konversiju līmeni. Sāciet ar skaidriem mērķiem, sistemātiski testējiet un izmantojiet iegūto informāciju, lai pastāvīgi uzlabotu savas digitālās stratēģijas.
