A/B-тест страницы товара: протокол, измерение и решение

Кратко

A/B-тест сравнивает варианты со случайным распределением подходящих единиц. Он может измерить разницу в проверяемых условиях, но не гарантирует рост продаж или переносимость на весь сайт.

Вымышленная сцена: две одинаковые упаковки цвета слоновой кости, с бирюзовой и латунной полосами, на одинаковых тёмных подставках
В этой статье

A/B-тест сравнивает варианты со случайным распределением подходящих единиц. Он может измерить разницу в проверяемых условиях, но не гарантирует рост продаж или переносимость на весь сайт.

Определить протокол до запуска

Выберите единицу распределения, основную метрику, минимальный интересующий эффект и правило остановки. Сохраняйте группу пользователя и исследуйте расхождения планового и фактического распределения. Редизайн можно сравнить целиком, но это не выделяет эффект каждого компонента.

Читать пример, не объявляя победителя

В вымышленном примере в каждой группе 2000 пользователей: 100 покупателей в A и 120 в B. Наблюдаемые доли — 5 % и 6 %. Оценённая разница — 1 процентный пункт, или 20 % относительно A; ещё нужно изучить неопределённость и защитные метрики.

Вымышленный пример: две независимые группы
ВариантПользователиПокупатели / доля
A2000100 (5 %)
B2000120 (6 %)

Использовать актуальные инструменты и критерии

Google Optimize и Optimize 360 закрылись 30 сентября 2023 года. Выбирайте решение, совместимое с протоколом, доступом и обязанностями при сборе данных. Одна-две недели не гарантируют мощности; проверяйте ошибки, возвраты и влияние на путь пользователя.

Источники и проверка

Экспериментируйте на страницах товаров, не скрывая вреда.

Изменение конверсии на странице товара следует рассматривать вместе с ошибками выбора, возвратами и точностью отображаемого предложения. Вариант, который приводит к большему количеству кликов, но большему количеству неправильных покупок, не обязательно лучше.

  • Поддерживайте стабильное назначение, чтобы один и тот же клиент не видел противоречивых предложений.
  • Отслеживайте ошибки добавления в корзину, покупки, отказа и ошибки вариантов отдельно.
  • Проверяйте изображения, цены и наличие на мобильных устройствах для обоих вариантов.

Первичный источник: Microsoft Research — Online experimentation. Связанный метод: прочитать практическое руководство.