A/B тестирование

Когда А/В тест запущен, и трафик пошел – от вас уже ничего не зависит. Окажется эксперимент полезным, или станет пустой тратой времени и денег? Смотря что вы вложили в него перед запуском – какие элементы, гипотезы, идеи.

В этой статье вы узнаете, какие правила нужно соблюдать при подготовке теста. Это поможет повысить его эффективность минимум в три раза.

А/В тесты – самый популярный инструмент для оптимизации конверсии. Но не единственный. Есть ситуации, когда гораздо эффективнее мультивариантное тестирование (MVT). Из этой статьи вы узнаете, в чем их различия, и когда целесообразнее применять MVT, а когда – простые сплит-тесты.

Социальные кнопки стали привычным элементом на сайтах, лендингах, интернет-магазинах. При этом мало кто задумывается об их эффективности. Не с точки зрения подогрева интереса к своим сообществам ВКонтакте и Facebook, а с позиции влияния на конверсию. 

В этой статье мы разберем показательный кейс: Как интернет-магазин стройматериалов повысил конверсию карточки товара на 12%, избавившись от социальных виджетов.

Примеры A/B тестов полезно изучать каждому маркетологу. Можно не ломать голову «что бы мне проверить на своем сайте?», а взять опыт экспертов и протестировать ту или иную фишку. Многие специалисты именно так находят идеи для повышения конверсии.

В этой статье вы узнаете о кейсе компании Corcentric: как изменение всего 1 слова на кнопке CTA привело к увеличению конверсии на 99%.

Сплит-тестирование заслуженно считается самым надежным инструментом оптимизации конверсии. Любое изменение на сайте, лендинге необходимо проверить. Интуитивно понять, каким будет результат ваших правок, невозможно. При этом необходимо учесть ряд важных моментов: какие элементы тестировать, сколько времени, на каком трафике. 

В этой статье вы узнаете ответы на 10 часто задаваемых вопросах о сплит-тестировании.

Как правило, сплит-тесты подтверждают закономерности. Например, короткая форма конвертирует лучше длинной, а страница с видео лучше, чем без него. Но из каждого правила есть исключения. Поэтому в интернет-маркетинге не стоит полагаться на интуицию и необходимо проверять самые очевидные предположения.

В этой статье вы узнаете результаты сплит-тестов, которые сильно удивили даже опытных экспертов.

В последнее время наблюдается  разочарование в эффективности цифровой рекламы. Особенно дурная репутация у медиа-баннеров и всплывающих (pop-up) окон. Однако статистика говорит обратное.

Например, в Великобритании затраты на интернет-рекламу в первой половине 2014 года выросли на 435 млн евро. Из них 44% приходится на тизеры и баннеры. И эти показатели будут расти.

Цифровая реклама была и остается одним из самых доступных способов рассказать потенциальным покупателям о вашем товаре, раскрутить бренд, повысить трафик и, в конечном счете, продажи.

Причина низкой эффективности – не в рекламе как таковой, а в неумении правильно ее использовать, в отсутствии правильной стратегии.

В этой статье вы получите несколько проверенных рекомендаций, как выстроить грамотную стратегию и повысить ROI интернет-рекламы.

Предположим, вы изменили сайт. Как понять эффективность внесенных изменений? Большинство владельцев поступают так: замеряют уровень конверсии на старой версии в течение, скажем, месяца. Потом запускают новый вариант и через месяц снова измеряют конверсию. Если продажи повысились, значит, все хорошо.

На самом деле это не так. Полученные результаты трудно назвать точными и, следовательно, нельзя использовать для  дальнейшего развития сайта. Потому что слишком много факторов влияют на конверсию.

Учесть все до единого почти невозможно. Наконец, ошибочно тестировать две разных версии ресурса в разные периоды. Это все равно что сравнивать продажи вязаных шапочек в сентябре и шапок-ушанок в декабре.

В этой статье вы узнаете о простой и точной методике A/B тестирования в качестве оценки эффективности изменений на сайте.

Для многих маркетологов оптимизация конверсии становится непосильной задачей из-за низкого трафика. И это объяснимо, поскольку до получения статистической значимости через обычные A/B тесты придется  ждать два года.