A/B testování je metoda, která porovnává dvě verze webové stránky, aplikace nebo jiný produkt se záměrem zjistit, která verze je efektivnější ve splnění stanovených cílů.
Tento proces umožňuje tvůrcům a programátorům lépe porozumět chování uživatelů a optimalizovat uživatelskou zkušenost.
Provedením A/B testu, který přímo srovnává variantu s aktuálním prostředím, získáte možnost položit cílené otázky ohledně změn na vašem webu či aplikaci a následně shromáždit data týkající se dopadu těchto změn.
Toto testování eliminuje nejistoty spojené s optimalizací webových stránek a umožňuje data-driven rozhodování, což přesměrovává obchodní diskuze z "domníváme se" na "víme". Měřením dopadu, které změny mají na vaše metriky vliv, můžete zajistit, že každá změna přinese pozitivní výsledky.
Proč byste měli dělat A/B testování?
A/B testování poskytuje jednotlivcům, týmům a společnostem možnost provádět promyšlené úpravy ve svých uživatelských zkušenostech, zatímco zároveň shromažďují data o jejich dopadech.
Tímto způsobem mohou formulovat hypotézy a zjišťovat, které prvky a optimalizace jejich zkušeností nejvíce ovlivňují uživatelské chování. Také umožňuje ověřit, zda byly jejich předpoklady o nejlepší zkušenosti pro daný cíl správné.
Místo jednorázového zodpovězení otázky nebo urovnání neshody může být A/B testování využito k neustálému vylepšování dané zkušenosti nebo dosahování konkrétního cíle, jako je optimalizace konverzního poměru (CRO), postupem času.
Jaké jsou nejlepší postupy pro A/B testování?
A/B testování vyžaduje pečlivou přípravu, provedení a vyhodnocení.
Mezi nejlepší postupy pro A/B testování patří:
- Stanovit si jasný a měřitelný cíl testování a zvolit si vhodnou metriku pro jeho hodnocení.
- Vytvořit si hypotézu, která vysvětluje, proč se očekává, že jedna varianta bude lepší než druhá, a jaká je předpokládaná velikost rozdílu.
- Zvolit si cílovou skupinu návštěvníků nebo uživatelů, kterým se budou zobrazovat testované varianty, a zajistit jejich náhodné rozdělení.
- Spočítat si minimální zjistitelný efekt, nutnou velikost vzorku a délku testu, aby byl test statisticky významný a spolehlivý.
- Nechat běžet test po celou spočítanou dobu a teprve poté ho vyhodnotit, aby se předešlo falešným závěrům z nedostatečných dat.
- Zkoušet jen jednu změnu najednou, aby bylo možné přesně určit, co způsobilo rozdíl v metrice. Pokud je potřeba testovat více změn současně, je lepší použít multivariantní testování.
- Kontrolovat, zda neexistují další faktory, které by mohly ovlivnit výsledky testu, například sezónnost, konkurence, technické problémy nebo chyby v měření.
- Interpretovat výsledky testu s ohledem na kontext a podnikatelské cíle a rozhodnout se, zda implementovat vítěznou variantu, provést další test nebo zamítnout hypotézu.
Zdroje článku:
What is A/B testing? With examples - Optimizely [online]. [cit. 28. 12. 2023]. Dostupné z: https://www.optimizely.com/optimization-glossary/ab-testing/
A Refresher on A/B Testing [online]. [cit. 28. 12. 2023]. Dostupné z: https://hbr.org/2017/06/a-refresher-on-ab-testing
How to Do A/B Testing: 15 Steps for the Perfect Split Test [online]. [cit. 28. 12. 2023]. Dostupné z: https://blog.hubspot.com/marketing/how-to-do-a-b-testing
Hledáte inspiraci? Přečtěte si náš SEO slovník pojmů nebo Marketingový slovník pojmů.
Naše služby: