A/B тестування дозволяє окремим особам, командам і компаніям вносити обережні зміни у свій досвід користувачів, збираючи дані про вплив, який він справляє. Це дозволяє їм будувати гіпотези та дізнаватися, які елементи та оптимізація їх досвіду найбільше впливають на поведінку користувачів.

Тестування A/B є найпростішим і найефективнішим засобом визначення найкращого вмісту для перетворення відвідувань на реєстрації та покупки. Знання того, що працює, а що ні, допомагає збільшити кількість потенційних клієнтів.

4 причини не проводити тест

1. Не проводите тест A/B, коли: у вас ще немає значного трафіку. …
2. Не тестуйте A/B, якщо: ви не можете безпечно витрачати час. …
3. Не проводите тест A/B, якщо: у вас ще немає обґрунтованої гіпотези. …
4. Не проводите A/B-тестування, якщо: немає ризику вжити заходів негайно.

A/B тестування налаштування може зайняти набагато більше часу, ніж інші форми тестування. Налаштування системи A/B може потребувати ресурсів і часу, хоча сторонні служби можуть допомогти. Залежно від розміру компанії можуть відбуватися нескінченні зустрічі щодо того, які змінні включити в тести.

Середній рівень успішності більшості програм тестування AB коливається 12%. Так, на кожні 100 проведених вами експериментів лише 12 із них призведуть до збільшення конверсій. Це гірше, ніж підкидання монети. '

Тестування A/B дозволяє окремим особам, командам і компаніям вносити обережні зміни в їхній досвід користувачів, збираючи дані про вплив, який він справляє. Це дозволяє їм будувати гіпотези та дізнаватися, які елементи та оптимізація їх досвіду найбільше впливають на поведінку користувачів.

Кожне спостереження — це часовий інтервал між натисканням учасником Netflix кнопки відтворення та початком відтворення, тобто затримка відтворення. Ці спостереження є результатом певного типу тесту A/B, який проводить Netflix, який називається програмною канарейкою або експериментом, керованим регресією..