5 ошибок, которых следует избегать при AB-тестировании вашего дизайна

AB-тестирование является эффективным инструментом для определения, какие варианты дизайна работают лучше и привлекают больше пользователей.​ Однако, при проведении AB-тестирования можно допустить некоторые ошибки, которые могут повлиять на достоверность результатов.​ В этой статье мы рассмотрим пять самых распространенных ошибок, которые следует избегать при AB-тестировании вашего дизайна.

1. Недостаточные образцы

Одной из наиболее серьезных ошибок, которую можно допустить при AB-тестировании, является использование недостаточного числа образцов.​ Чтобы получить достоверные результаты, необходимо провести тестирование на большой аудитории. В противном случае, статистическая значимость результатов может быть недостаточной, и вы не сможете сделать достоверные выводы.​

2.​ Неправильный выбор целевых метрик

Выбор правильных целевых метрик является важным шагом при AB-тестировании.​ Перед началом тестирования необходимо четко определить, какие метрики будут служить основными показателями успеха.​ Неправильный выбор метрик может привести к неверным выводам и определению неэффективного дизайна.

3.​ Нарушение принципа случайности

При проведении AB-тестирования, очень важно соблюдать принцип случайности.​ Рандомизация позволяет получить более точные результаты и уменьшить влияние факторов, которые могут исказить результаты тестирования.​ Нарушение принципа случайности может привести к неверным выводам и неправильному выбору дизайна.

4.​ Игнорирование контекста

При проведении AB-тестирования, необходимо учитывать контекст использования вашего дизайна. Различные факторы, такие как тип устройства, время суток, местоположение пользователя, могут влиять на эффективность дизайна.​ Игнорирование контекста может привести к неправильной интерпретации результатов и выбору неэффективного дизайна.​

5.​ Отсутствие анализа результатов

Проведение AB-тестирования – это только первый шаг к улучшению вашего дизайна.​ После получения результатов тестирования, необходимо провести анализ результатов и сделать выводы.​ Без анализа результатов, вы не сможете понять, какие изменения в дизайне сработали наилучшим образом и какие изменения стоит внести в будущем.​

AB Testing. Помогает улучшить дизайн веб-сайта. Даже минимальные изменения кнопок призыва к действию (например.Призыв к действию) может увеличить продажи на 35,6%. Действия. AB Testing можно использовать для того, чтобы убедиться в том, что внесенные вами изменения в конструкцию приведут к улучшению результатов.

Как веб-разработчик, пытающийся создать высокопроизводительный сайт, вы, возможно, уже знаете, чтоAB Testing.. Но если вы слышали оAB-тестирование . (также известное как сплит-тестирование) впервые, вам следует сначала прочитать эту вводную статью: Обзор сплит-тестирования веб-сайта.

Однако, если вы новичок вAB Testing. может показаться очень сложным для понимания, особенно когда есть множество полезных инструментов, таких какОптимизация, Тестирование контента Google Analytics изВизуальный оптимизатор веб-сайтов — Существует ряд распространенных ошибок, которые могут привести к нежелательным результатам.

Эти ошибки являютсяAB Testing. коэффициента конверсии сайта и может иметь катастрофические последствия.

Ошибки могут привести кAB-тестирование .которые будут обсуждаться позже, приведут, по меньшей мере, к отсутствию наиболее полных данных, необходимых для принятия обоснованных проектных решений.

Ошибка №1: Использование AB Testing., когда оно на самом деле не требуется

AB Testing. Это лучше всего использовать, когда вам нужно увидеть различия между двумя версиями одной и той же переменной.

Например, если вы хотите узнать, подчеркнута гиперссылка или нет, вы можете создать две версии веб-страницы. Если вы хотите узнать, подчеркнута ли гиперссылка (Версия Aверсия) и другая версия без подчеркнутых ссылок (Версия B). Управляемой переменной является оформление текста гиперссылки (подчеркнутый или не подчеркнутый).

Он может быть эффективно использован в таких ситуациях, какAB Testing.проверьте, какая версия лучше.

Однако, чтобы проверить несколько переменных, вы можете использоватьМногомерное тестирование (MVT);.

Продолжая пример с гиперссылками, вы должны использовать многомерное тестирование, если хотите найти наилучшее сочетание следующих трех переменных

Формат текста.Подчеркивание: с подчеркиванием или без него, иЦвет текста: синий или оранжевыйЦвет текста: синий, оранжевый или зеленый, с или безСтиль текста: полужирный или курсив.Полужирный, курсив или обычный.

В приведенном выше примере 18 (2х3х3) пробуются различные варианты для получения наилучшего результата.

Зачем вам нужно 18 различных версий? Дело в том, что на конверсию сайта может влиять взаимодействие всех трех переменных.

Например, зеленая ссылка может работать лучше, чем синяя, только если зеленая ссылка выделена жирным шрифтом и не подчеркнута. Однако если зеленая ссылка выделена курсивом и подчеркнута, она будет работать хуже, чем синяя.

Однако, поскольку многомерное тестирование требует разделения трафика между тестируемыми версиями, рекомендуется использовать этот метод тестирования только в том случае, если тестируемый сайт уже имеет значительный трафик. В противном случае пройдет много времени, прежде чем будут получены достоверные результаты теста.

Сайты с низкой посещаемостью должны использоватьAB Testing.. Если количество просмотров страниц невелико, это самый практичный вариант.

Ошибка №2: Игнорирование размера выборки

Вы запустили AB-тест на своем сайте.

Через 2 часа были получены статистически достоверные результаты, показывающие 300%-ное увеличение числа подписчиков на версию дизайна с синей CTA-кнопкой.

Прыгайте от радости при виде новых открытий и будьте готовы одобрить изменения по всему сайту.

Держите лошадей!

Поскольку тестовый период был очень коротким, приведенные выше результаты основаны на недостаточной выборке посетителей.

Для тех, кто не знаком со статистикой, стоит пояснить следующееРазмер выборки. В данном случае в тестировании участвуют несколько посетителей.

Недостаточный размер выборки означает, что размер выборки статистически слишком мал, чтобы обеспечить точное представление всей совокупности (под совокупностью здесь понимаются посетители сайта).

Если на вашем сайте 50 000 посетителей в месяц, тест, проведенный на выборке из 30 посетителей (всего 0,06% от месячного числа), не даст надежных результатов.

Положительные результаты в таких случаях можно считать случайными или случайными.

Если внести изменения в сайт на основе недостаточного объема выборки, можно быстро обнаружить, что, вопреки ожиданиям, коэффициент конверсии сайта не увеличился.

Хуже того, в некоторых случаях она может его уменьшить. Почему; если размер выборки недостаточно велик, то улучшения, обнаруженные в результате тестового периода, могут быть случайными, а при достаточно большом размере выборки отображение версии может фактически ухудшиться.

Чтобы избежать этой ошибки, необходимо указать подходящий размер выборки для вашего теста. Для этого вы можете использоватьБесплатный компьютер Продолжительность компьютер. из Visual Website Optimiser.

Этот инструмент указывает количество тестов, необходимых для получения надежных результатов. При расчетах учитывайте количество версий, которые вы хотите протестировать, количество трафика на вашем сайте и текущую конверсию вашего сайта.

Ошибка №3: ловушка в метриках сайта

Существует несколько целевых показателей конверсии, которые можно использовать для оценки успеха кампании.[ctr] Ставка (ctr).количество новых пользователей приложения, показатель отказа от корзины и т.д.

Часто можно обнаружить, что существует корреляция между различными целями и измерениями. Поэтому использование данных изAB Testing.показатель может оказать негативное влияние на другие важные показатели.

Например, использование варианта дизайна, повышающего CTR кнопки призыва к действию, может одновременно повлиять на количество новых пользователей.

Изменение конструкции, которое снижает метрику, может быть принято, если оно значительно повышает другую важную метрику. Например, снижение CTR не так уж плохо, если количество новых пользователей значительно увеличивается.

Чтобы принимать документированные проектные решения, основанные на приоритетах проекта, необходимо полностью понимать метрики, которые могут повлиять на изменения.

Ошибка №4: Отсутствие сегментации тестов

Один из пользователей нашего продуктаВизуальный оптимизатор веб-сайтов проводил тест, чтобы посмотреть, как изменится его сайт, если убрать некоторые элементы навигации.

Разделите тест так, чтобы тестировались только новые посетители сайта.

Этот подход был использован для сайта видеопотока, который представляет собойNetflix. Поэтому большое количество посетителей, возвращающихся на сайт, уже были клиентами.

Это была отличная идея сегментации, потому что владельцы сайта были больше заинтересованы в преобразовании новых посетителей в клиентов сайта.AB Testing..

В этом случае тестирование всех посетителей сайта является неправильным.

Это меняет результаты, поскольку тестирование всех посетителей означает, что вы получаете данные, включающие посетителей, которые уже прошли через сайт".Воронка.'Воронки конверсии и они же клиенты'.

СплитAB Testing.Когда результаты конкретного выполняемого теста улучшаются.

Ошибка №5: Выбор эстетичности в ущерб результатам

Это первый выбор, с которым сталкиваются дизайнеры, когда начинаютAB Testing. их работы.

Вот гипотетический сценарий (излишне аргументированный): дизайнер считает, что выбранная им фотография продукта идеально вписывается в дизайн. aAB Testing.Убедитесь, что это подходящее дизайнерское решение.

Создайте две версии для тестирования: одну с фотографией продукта (версия a) и одну без фотографии (версия b).

Дизайнер находит кнопку".[купить'В версии b, версии без фотографии.

Но версия b видна".Уродливый.'По мнению дизайнера.

Что ему теперь делать? Игнорировать результаты и сохранить фотографию цветка и использовать другую фотографию или принять задокументированное дизайнерское решение, проверить рисунок и сделать так, чтобы он выглядел лучше без фотографии?

После обработки тестов научитесь находить баланс между эстетикой дизайна и данными тестов.

Сайт может быть не таким красивым, как вам хотелось бы, но если он не совсем ужасен, выберите наиболее удачный дизайн.

Кроме того.Веб-сайты — это инструменты.. Цель веб-сайта — не выглядеть красиво, а достичь нескольких целей, таких как увеличение онлайн-продаж или просмотров страниц.

Независимо от внешнего вида дизайна, необходимо использовать лучший вариант для целевой аудитории вашего сайта.