Определение: A / B тест

A / B-тестирование - это процедура, используемая в маркетинге, которая измеряет влияние изменения версии переменной на достижение цели (щелчок, проверка, заполнение формы и т. Д.). ..). Строго говоря, тест A / B позволяет протестировать 2 версии переменной, тест A / B / C "3 версии и т. Д.
A / B-тесты долгое время использовались в области маркетинга и особенно в области маркетинга по почте. Тем не менее, рост цифрового маркетинга значительно расширил возможности использования, расширив возможности измерения и упростив внедрение тестов с точки зрения времени внедрения и внедрения.
A / B-тестирование используется в области цифрового маркетинга для тестирования электронных писем, веб-страниц, целевых страниц, форм, рекламных визуальных элементов и т. Д. На крупных коммерческих сайтах есть команды, посвященные непрерывному внедрению A / B-тестов и многовариантные тесты ,
Тест A / B может сравнить 2 начальных варианта равных или 1 вариант претендента с уже использованным вариантом.
Например, A / B-тест можно использовать для проверки 2 объектов на одно и то же сообщение электронной почты, наблюдая за количеством открытий и кликов, а также за 2 цвета или 2 текста для кнопки проверки. В последнем случае мера лучшей формулы выполняется с помощью инструмента веб-аналитики.
Решения для веб-аналитики и решения для доставки по электронной почте часто предлагают дополнительные функции или модули для целей тестирования. Также появилось множество специализированных тестовых платформ, позволяющих проводить тесты без необходимости изменения кода сайта.
A / B-тесты относительно просты в настройке (особенно для объектов электронной почты), но необходимо убедиться, что разница статистически значима и что эксперимент был проведен «при прочих равных» ».
Когда желательно протестировать несколько переменных одновременно, тогда мы говорим о многомерный тест ,
глоссарий A / B тестирования содержит более 50 конкретных терминов.
Интересный пример A / B-теста, проведенного в поисковой системе, предложенной на домашней странице Figaro Student (Source case study) Kameleoon ):


Пример инструмента для измерения статистической значимости теста A / B.