Modele demokracji test b

Le graphique ci-dessous peut vous aider à estimer le niveau de Difficulté lié à la taille de l`échantillon AB testing requise pour effectuer des tests AB fiables. La question qui vient souvent est « est AB testing possible avec moins de 100k visiteurs mensuels? ». Le principal facteur de décision est le volume de trafic allant à votre site Web (ou page), il est alors important de calculer la taille de l`échantillon AB test avant de lancer un test AB. Pour savoir combien de visiteurs sont requis pour un test et calculer la taille de l`échantillon AB testing, vous devrez fournir 3 éléments d`information: alors maintenant vous connaissez la taille d`échantillon AB testing nécessaire pour effectuer un test AB efficace sur votre site, mais ce qui se passe si le AM des visiteurs requis est plus grand que votre trafic réel? Les tests AB sont omniprésents maintenant. Mais beaucoup de ces tests sont proches d`être inutiles. Dans ce post, je vais vous montrer une représentation graphique de quand AB test fonctionne réellement et quand il s`agit d`une perte de temps et d`argent (ce qui signifie que la AB test taille de l`échantillon est plus élevé que le volume disponible de trafic). En utilisant ces valeurs, AB test guide vous donnera une durée d`estimation requise pour votre test, mais il est toujours important de vérifier que le test durera au moins 1 cycle de vente et devrait idéalement durer pour 2. Vous pouvez en savoir plus sur A/B testing sur notre blog, prendre les conjectures hors des tests avec nos tactiques de taux de conversion suggéré et de livrer automatiquement les pages gagnantes avec Convertiser pilote automatique™. Il existe de nombreux outils en ligne qui peuvent effectuer les calculs nécessaires pour vous. L`un des meilleurs est le Testguide AB. Avec entre 100 000 et 1 million visiteurs par mois, nous entrons dans la zone «passionnante»: il est nécessaire d`améliorer le taux de conversion de 2% à 9%, selon le nombre de visiteurs.

Cette calculatrice de signification statistique vous permet de calculer la taille de l`échantillon pour chaque variation de votre test, vous aurez besoin, en moyenne, pour mesurer la modification souhaitée dans votre taux de conversion. Dans de nombreux cas, si Optimizely détecte un effet plus grand que celui que vous recherchez, vous serez en mesure de mettre fin à votre test tôt. Le taux de conversion de la page testée: il s`agit souvent du ratio abonnement/visiteur ou du ratio ventes/visiteur. Gardez à l`esprit que l`importance statistique dans le moteur de stats d`Optimizely vous montre la chance que vos résultats seront jamais significatifs, pendant que l`expérience est en cours d`exécution. Si l`effet que notre moteur de stats observe est plus grand que l`effet détectable minimum que vous recherchez, votre test peut déclarer un gagnant ou un perdant jusqu`à deux fois plus vite que si vous avez dû attendre votre taille d`échantillon pré-réglée. Compte tenu de plus de temps, stats Engine peut également trouver un MDE plus petit que celui que vous attendez. En savoir plus sauf si vous êtes un statisticien, ces spécifications pourraient ne pas signifier grand chose pour vous, mais, ne vous inquiétez pas, continuez à lire cet article et tout deviendra clair! Le pouvoir statistique est essentiellement une mesure de savoir si votre test a des données adéquates pour atteindre un résultat concluant. Le nouveau moteur de stats d`Optimizely exécute des tests qui atteignent toujours une puissance d`un, ce qui signifie que le test a toujours des données adéquates pour vous montrer les résultats qui sont valides à ce moment, et finira par détecter une différence s`il y en a un. Cela signifie que vous pouvez prendre une décision dès que vos résultats atteignent l`importance sans vous soucier du pouvoir. Nombre de visiteurs hebdomadaires uniques sur la page testée. La fourniture de ces informations vous permettra de voir combien de jours votre test devra être exécuté afin d`atteindre un nombre statistiquement significatif de visiteurs. Si vous optimisez «trop» d`un côté, cela pourrait entraîner une diminution de la conversion de l`autre côté: par exemple, si vous suroptimisez une page par l`utilisation de messages motivants, mais que l`incitation promise n`est pas réalisée sur les pages suivantes, votre taux de conversion global est susceptible de baisser.

C`est ce qu`on appelle l`équilibre Roberval. Dans le 10 000 à 100 000 visiteurs par zone de mois, il est encore assez difficile: les tests itératifs ne sont pas très puissants et il devient donc nécessaire de créer des tests « innovants » afin d`obtenir des résultats fiables.