Teste A / B - Como funciona
Você pode monitorar as ações do visitante usando estatísticas e análises para determinar a versão que gera uma taxa de conversão mais alta. Os resultados dos testes A / B são geralmente dados fantasiososmathematical and statistical terms, mas o significado por trás dos números é bastante simples. Existem dois métodos importantes pelos quais você pode verificar as taxas de conversão usando o Teste A / B -
- Amostragem de Dados
- Intervalos de confiança
Vamos discutir esses dois métodos em detalhes.
Amostragem de Dados
O número de amostras depende do número de testes realizados. A contagem da taxa de conversão é chamada de amostra e o processo de coleta dessas amostras é chamado de amostragem.
Exemplo
Digamos que você tenha dois produtos A e B e queira coletar dados de amostra de acordo com sua demanda no mercado. Você pode pedir a algumas pessoas que escolham entre os produtos A e B e depois solicitar que participem de uma pesquisa. Conforme o número de participantes aumenta, ele começará a mostrar umrealistic conversion rate.
Existem várias ferramentas que podem ser usadas para determinar o número correto do tamanho da amostra. Uma dessas ferramentas gratuitas disponível é -
http://www.evanmiller.org
Intervalos de confiança em testes A / B
O intervalo de confiança é a medida do desvio da média no número múltiplo de amostras. Vamos supor que 22% das pessoas prefiram o produto A no exemplo acima, com ± 2% de intervalo de confiança. Esse intervalo indica o limite superior e inferior das pessoas que optam pelo Produto A e também é chamado de margem de erro. Para obter os melhores resultados nesta pesquisa média,the margin of error should be as small as possible.
Exemplo
Vamos supor que, no Produto B, adicionamos uma pequena alteração e, em seguida, realizamos o Teste A / B nesses dois produtos. Os produtos de intervalo de confiança A e B são de 10% com ± 1% e 20% com ± 2% respectivamente. Portanto, isso mostra que uma pequena alteração aumentou a taxa de conversão. Se ignorarmos a margem de erro, a taxa de conversão para a variação do teste A é de 10% e a taxa de conversão para a variação do teste B é de 20%, ou seja, um aumento de 10% na variação do teste.
Agora, se dividirmos a diferença pela taxa de variação de controle 10% ÷ 10% = 1,0 = 100%, mostra uma melhoria de 100%. Portanto, podemos dizer que o Teste A / B é uma técnica baseada em métodos e análises matemáticas. Existem várias ferramentas online que podem ser usadas para calcular a significância A / B.
http://getdatadriven.com
