Учебники

A / B-тестирование — анализ результатов

После завершения эксперимента следующим шагом будет анализ результатов. Инструмент A / B Testing представит данные эксперимента и расскажет вам разницу между тем, как работают различные варианты на веб-странице, а также, если есть значительные различия между вариантами, с помощью математических методов и статистики.

пример

Если изображения на веб-странице снизили показатель отказов, вы можете решить, будет ли у них хорошая конверсия или нет, как только вы загрузите больше изображений на веб-страницу. Если вы не видите изменений в уровне отказов из-за этого, вернитесь к предыдущему шагу и создайте новую гипотезу / вариант, чтобы выполнить новый тест.

Такие инструменты, как VWO и Optimizely, используются для запуска тестов, но Google Analytics лучше всего подходит для проведения анализа после тестирования. Этот анализ используется, чтобы решить, как двигаться дальше. Инструменты A / B тестирования сообщают о результатах теста, но также необходимо выполнить пост-анализ. Для проведения пост-анализа вам необходимо интегрировать каждый тест с Google Analytics.

A / B-тестирование - анализ результатов

И VWO, и Optimizely предоставляют встроенную возможность интеграции с Google Analytics. Данные для каждого теста от обоих этих инструментов должны быть отправлены в Google Analytics. Делая это, он расширяет ваши возможности анализа и обеспечивает тестирование данных. Существует вероятность того, что ваш инструмент тестирования может записывать данные неправильно, и если у вас нет другого источника для ваших тестовых данных, вы никогда не сможете быть уверены, доверять им или нет.