Документ описывает важность A/B тестирования как метода оптимизации конверсии, позволяя сравнивать изменения в дизайне и содержании, чтобы выявить, какие из них улучшают целевые показатели. Основное внимание уделяется различным элементам, которые стоит тестировать, таким как макет, элементы взаимодействия и тексты, а также инструментам для проведения тестирования. Обсуждаются примеры успешных кейсов и ресурсы для создания лендингов и анализа данных.

1. Нам нужно больше золота. CROчно!
Несколько слов о оптимизации конверсии и
А/Б тестировании

2. Что такое А/Б-тестирование?
Метод маркетингового исследования, суть
которого заключается в том, что
контрольная группа элементов
сравнивается с набором тестовых групп, в
которых один или несколько показателей
были изменены, для того, чтобы выяснить,
какие из изменений улучшают целевой
показатель. Примером может служить
исследование влияния цветовой схемы,
расположения и размера элементов
интерфейса на конверсию сайта
Иными словами...
Есть продукт и аудитория? Хотите выжать из них больше?
Меняйте визуальные части (по одной за раз) и поймёте на что
ваши посетители ведутся лучше всего.

3. Как понять, что уже пора?
Есть аудитория и есть продукт,
но не хватает денег...
Если вы не можете что-то
посчитать, то, скорее
всего – это какая-нибудь
фигня.

4. Что тестировать в первую очередь?
Макет и дизайн страницы
Размеры и расположение элементов
взаимодействия
Заголовки, текст, количество
Элементы бизнес-предложений
Изображения

5. Чем тестировать в первую очередь?
Optimizely.com
Unbounce.com
Google Analytics

6. Кейс «Кнопка»

7. Кейс «Форма регистрации»

8. Кейс «Форма регистрации»

9. Кейс «Форма регистрации»

10. Кейс «60 000 000»

11. Кейс «60 000 000»

12. Кейс «Не все тесты одинаково полезны»

13. Кейс «Не все тесты одинаково полезны»

14. Где взять лендинги для тестирования?
www.templatemonster.com

15. Вариант «А можно без денег?»
www.motocms.ru

16. Вариант «А можно без денег?»
www.motocms.ru

17. Google Analytics

18. Google Analytics

19. Google Analytics

20. Чек лист
Какова была первоначальная гипотеза?
Как долго проводился тест?
Каков размер выборки?
Какова аудитория эксперимента?
Какой инструмент использовался для A/B-
тестирования?
Проводилось ли повторное
тестирование для проверки устойчивости
результатов?

21. Дополнительный инструментарий
Калькулятор Эвана Миллера – показывает сколько
посетителей нужно для выполнения теста . Просто
вбиваете в него базовые метрики сайта и получаете
необходимый размер выборки.

22. Спасибо, что не ушли
n.prosto@templatemonster.com
www.prostoprosto.org