АБ тест

Дмитрий Паригин, имеющий 11-летний опыт работы в маркетинге и более 500 проектов за плечами, представляет инструмент стратегического тестирования для маркетинга. Этот инструмент предназначен для существенного сокращения расходов на рекламу при одновременном увеличении количества качественных потенциальных клиентов. Это обеспечивает стабильный коэффициент конверсии веб-сайта и стабильные показатели продаж, позволяя превратить фиксированный рекламный бюджет в более эффективные возможности для продаж. В результате равные инвестиции в рекламу приносят больше потенциальных клиентов и более высокую прибыль.

Конструктор сайтов со встроенными возможностями A/B тестирования позволяет оптимизировать элементы веб-сайта в режиме реального времени. С помощью конструктора fxb тестируются два варианта, меняя местами такие элементы, как изображения, заголовки и даже форматы кнопок, чтобы определить, какая версия обеспечивает более высокую вовлеченность благодаря большему количеству приложений. Улучшенный вариант сохраняется, и непрерывное тестирование различных элементов постепенно повышает коэффициент конверсии сайта, что со временем приводит к значительной экономии рекламного бюджета.

Пример A/B-теста, который выполняется путем целенаправленного развертывания версии A. Этот процесс гарантирует, что версия доступна для просмотра и соответствует ожидаемым критериям. Это целенаправленное действие подчеркивает роль четкой дифференциации версий как краеугольного камня эффективного A/B-тестирования.

Конверсия определяется как отношение количества кликов к количеству заявок. В ходе эксперимента было проведено сравнение дизайна двух целевых страниц с одинаковым предложением — на одной из них была одна кнопка, а на другой - две. Вариант с использованием одной кнопки привел к появлению 100 заявок из 111 поданных на сайт, что свидетельствует о примерно 40%-ной конверсии и явном преимуществе. Этот анализ показывает, что даже незначительные изменения в дизайне могут существенно повлиять на конверсию.

Инвестирование с фиксированным бюджетом может дать совершенно разные результаты в зависимости от количества привлеченных клиентов. В одном случае, потратив 10 000 рублей, вы получите 5 потенциальных клиентов с более высокой стоимостью привлечения, в то время как удвоение количества потенциальных клиентов сокращает индивидуальные затраты вдвое. Это явное численное преимущество показывает, как стратегическое тестирование AB может оптимизировать расходы на рекламу, даже несмотря на то, что иногда статистика может быть не такой благоприятной, как ожидалось.

Продвинутый сервис тестирования AB демонстрирует, как быстро создать веб-страницу и собрать данные о конверсиях для полноценного анализа. Процесс включает в себя сбор данных о количестве посетителей и количестве конверсий, например, 763 посещения, которые дают 40 конверсий, для расчета статистической значимости. Моделирование с использованием больших выборок показывает, что даже небольшие различия в коэффициентах конверсии могут склонить шкалу достоверности в пользу одного варианта по сравнению с другим. Этот анализ подчеркивает важность либо увеличения продолжительности тестирования, либо изменения стратегий, когда результаты неубедительны, и, в конечном счете, подтверждения варианта А, когда данные подтверждают это.

A/B-тест показал, что мобильный дизайн с одной кнопкой превосходит вариант с двумя изображениями, поскольку более понятный макет приводит к большему количеству кликов. Тест показал, что непривлекательный макет с двумя изображениями затрудняет взаимодействие с пользователем, в то время как более простой дизайн повышает производительность. Такой подход эффективно сокращает расходы на рекламу, одновременно увеличивая количество запросов, продажи и общий доход. Полученные результаты подчеркивают практические преимущества непрерывного тестирования для оптимизации взаимодействия с цифровыми технологиями и повышения прибыльности.