Оглавление
Группа авторов. Тестируй, а не гадай: Как проводить А/В-тесты правильно
Введение
Что такое А/В-тестирование и зачем оно нужно
Мифы и заблуждения об А/В-тестах
Основные цели проведения А/В-экспериментов
Когда А/В-тесты действительно полезны
Почему интуиция часто подводит без тестов
Как выбрать правильный показатель успеха
Риски от неверного выбора метрик в тестах
Определение критериев и границ тестирования
Планирование эксперимента шаг за шагом
Как правильно формировать тестовые сегменты
Ошибки при разделении пользователей на группы
Сколько людей нужно для достоверного результата
Ключ к статистически значимым результатам тестов
Контроль переменных для минимизации влияния шума
Продолжительность теста и ее значение для итогов
Ошибки при преждевременном завершении теста
Роль сезонности и внешних факторов в тестах
Какие инструменты помогут автоматизировать тесты
Анализ результатов эксперимента без ошибок
Как интерпретировать статистические данные теста
Что делать, если результаты теста противоречивы
Почему иногда тесты не приносят ожидаемого эффекта
Практическое применение выводов из тестирования
Создание культуры экспериментов в организации
Заключение
Отрывок из книги
A/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование, представляет собой научный метод, используемый для сравнения двух или более вариантов с целью определить, какой из них эффективнее в отношении определенной метрики. Основная цель такого тестирования – получить данные и фактическую обратную связь о том, как изменения влияют на поведение пользователей или достижение бизнес-целей.
Для наглядности рассмотрим пример. Допустим, вы разрабатываете веб-сайт для интернет-магазина. Один из элементов, который можно протестировать, – это кнопка «Купить». Вы создаете две версии: первая версия – синяя кнопка с текстом «Купить», а вторая – зеленая кнопка с текстом «Купить сейчас». Проводя A/B-тестирование, вы случайным образом делите трафик вашего сайта на две группы: одна группа увидит синюю кнопку, а другая – зеленую. После установления статистически значимой выборки можно анализировать, какая из кнопок обеспечила больше конверсий, и действовать на основе полученных данных.
.....
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.
.....
