Запуская свои первые эксперименты, я считала, что все эти «три / пять / семь самых популярных ляпов», о которых читала в статьях и слушала на конференциях — уж точно не про меня. Тем более в дизайне теста помогал большой красивый шаблон исследований, принятый в компании.
Но на практике ждали подводные камни. Давайте поговорим, что может случиться, если вы немного налажаете в дизайне или недоработаете заполнение своего шаблона. И как все это исправлять.
Читать полностью »
Когда вы разрабатываете продукт, каждая новая итерация — это риск уронить метрики и потерять пользователей. Тем не менее иногда, особенно на начальных этапах, компании неосознанно идут на этот риск — меняют продукт, полагаясь только на свои инстинкты и гипотезы.
Мы в Badoo не доверяем ощущениям, зато верим цифрам. Суммарно у наших сервисов больше 500 миллионов пользователей, и свой фреймворк для тестирования мы написали довольно давно. За шесть лет через него прошло 2962 теста, и A/B-тестирование доказало свою важность, надёжность и результативность.
Но в этой статье я расскажу не о том, как работает наша система. На это не хватит одной статьи. Кроме того, многие вещи специфичны для нашей компании и не подойдут другим. Сегодня я расскажу об эволюции наших представлений об A/B-тестах: на какие грабли мы наступали в процессе и как проверяли корректность работы тестов. Это статья для тех, кто ещё не начал тестировать, но думает об этом, а также для тех, кто не уверен в своей системе тестов.
Читать полностью »
Всем привет! Меня зовут Саша Зимин, я работаю iOS-разработчиком в лондонском офисе Badoo. В Badoo очень тесное взаимодействие с продуктовыми менеджерами, и я перенял у них привычку проверять все гипотезы, которые возникают у меня относительно продукта. Так, я начал писать сплит-тесты для своих проектов.
Фреймворк, о котором пойдет речь в этой статье, был написан с двумя целями. Во-первых, чтобы избежать возможных ошибок, ведь лучше отсутствие данных в системе аналитики, чем данные некорректные (или вообще данные, которые можно неверно интерпретировать и наломать дров). Во-вторых, чтобы упростить внедрение каждого последующего теста. Но начнём, пожалуй, с того, что представляют из себя сплит-тесты.
Читать полностью »
Что дает добавление еще одной буквы «А» в старый, добрый АБ-тест и почему этого тоже бывает недостаточно для оценки изменений.
ААБ-тест или ABA-тест — это когда трафик делят на три части: первую и вторую направляют на сайт без изменений, а третью с изменениями.
Умение генерировать блестящие и оригинальные идеи говорит о талантливости маркетолога. В email маркетинге эта способность также высоко ценится. Цель маркетолога в email кампании — разработать идеи, которые покажут наилучший результат, то есть максимальный показатель открытий, кликабельности, а также высокий коэффициент конверсии.Читать полностью »
Пошаговый процесс увеличения конверсии: анализ текущего сайта и целевой аудитории > поиск идеи для тестирования > создание тестового варианта > результат – увеличение регистраций на 11.6 %.
Piktochart – один из самых крутых сервисов для создания инфографики. Сам лично пробовал все инструменты и, в конце концов, остановился именно на нём. Как по мне, так это отлично сделанный продукт.
Многие на этом этапе (когда достигают определенного успеха) перестают работать над сайтом, сервисом, ведь всё и так хорошо. Но это не тот случай. Ребята не остановились на достигнутом и продолжили работать над увеличением конверсии посадочной страницы. Что и как они делали, вы узнаете дальше.
Читать полностью »
![Как увеличить конверсию — 30 коротких советов для [интернет-маркетологов] - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/01/05/kak-uvelichit-konversiyu-30-korotkih-sovetov-dlya-internet-marketologov.jpg "Как увеличить конверсию — 30 коротких советов для [интернет-маркетологов] - 1")
На ваш сайт каждый день приходит много посетителей, но подавляющее большинство не конвертируется в клиентов? Что делать в таком случае? Прислушаться к этим советам.
1. Тестируйте текстовые элементы на сайте. Они реально имеют значение. Хороший заголовок может привлечь внимание и «подцепить» посетителя на крючок. А такие слова, как «бесплатно», «дешевле» могут увеличить конверсию (а могут и уменьшить). В одном A/B тесте текст СТА-кнопки «Start my free trial» конвертировал лучше, чем «Start your free trial». А разница лишь в одном местоимении.
Кейсы тестирования текстов можно изучить здесь.
2. Все тесты и изменения на сайте должны происходить на основе количественного (Google Analytics, Яндекс.Метрика) и/или качественного анализа (опросы, общение с целевой аудиторией). Тесты, основанные на данных, имеют больше шансов на успех. А каждый проваленный тест – это потраченное время и упущенная возможность.
3. Будьте терпеливы при A/B тестировании. То, что статистическая достоверность в эксперименте превысила 95 % — ещё ни о чём не говорит. Сколько тестов было загублено тем, что люди просто ориентировались на этот показатель (хотя большинство даже и не подозревает об этом).
Из документации ведомства по патентам и товарным знакам США следует, что «Академия Хана» (Khan Academy) патентует системы и методы для обучающих видео с использованием AB-тестирования.
Читать полностью »
Хотите иметь сайт с высокой конверсией? Все хотят. Но многие допускают эту ошибку. Ошибку, которая вводит их в заблуждение и приводит к печальному результату.
Ребята из Popcorn Metrics – совершили эту ошибку в A/B тестировании. И чтобы помочь другим не попасть впросак, написали об этом статью. А мы её оперативно перевели, чтобы предостеречь вас от этой ошибки!
Давайте представим ситуацию
Вы проводите A/B тестирование сайта. У вас есть две версии – оригинальная и тестовая. В результате тестирования вы получаете такие результаты: конверсия в регистрацию на оригинальной странице – 2.3 %, в тестовом варианте – 3.2 %. Какая из этих страниц победила в эксперименте?
Конечно, тестовая страница более эффективна. С этим нельзя не согласиться на данном этапе. Почему? Потому что цифры не врут. 3.2 % больше, чем 2.3 %.
И здесь начинается самое интересное. Когда люди проводят A/B тестирование, они фокусируются только на одном этапе воронки продаж. В нашем примере – на конверсии в регистрацию.
Этим вопросом задаются многие. Одни утверждают, что это миф, другие – наоборот. В этой статье, на основе успешных кейсов, вы узнаете, в каких случаях A/B тесты с совсем небольшими изменениями CTA-кнопки могут быть очень эффективны.
A/B тестирование – совсем непростой инструмент для повышения конверсии. И новичкам бывает очень сложно создать хороший, обдуманный и обоснованный эксперимент. А ведь так хочется запустить небольшой A/B тест, повысить конверсию и положить дополнительную 1 000 $ к себе в карман через недельку. И именно в этом случае начинается тестирование всех элементов подряд. Безусловно, это ошибка.
Вполне логично, что радикальные изменения могут сильно влиять на показатель конверсии. Тем не менее, не существует абсолютно прямой связи между большими изменениями и большими успехами. Более того, совсем незначительные изменения могут быть очень эффективны. Но только при одном условии – изменения должны касаться тех элементов, которые оказывают наибольшее влияние на конверсию.
Для наглядности рассмотрим 4 кейса
