Jak obliczyć wielkość próbki do testu A/B w 5 prostych krokach

Testy A/B to podstawowy proces, który pozwala przetestować obszary różnych elementów witryny, aby zobaczyć, które techniki lub projekty zapewniają najlepsze wyniki dla Twojej firmy.

Jednak aby przeprowadzić test, który umożliwi zebranie danych potrzebnych do optymalizacji zwiększających przychody, musisz wybrać najlepszą wielkość próbki do testu A/B.

Na szczęście dla Ciebie, w tym poście na blogu omawiamy, jak obliczyć wielkość próbki do testów A/B, więc po prostu czytaj dalej!

I nie zapomnij zapisać się do naszego bezpłatnego biuletynu, gdy jesteś tutaj, aby dołączyć do ponad 200 000 innych marketerów, którzy otrzymują porady ekspertów marketingowych i aktualizacje wysyłane bezpośrednio do ich skrzynek pocztowych!

Nie przegap naszych e-maili od Insiderów ds. Marketingu!

Dołącz do 200 000 inteligentnych marketerów i otrzymuj najgorętsze wiadomości i spostrzeżenia marketingowe miesiąca bezpośrednio na swoją skrzynkę odbiorczą!

Wpisz swój e-mail poniżej:

Składać

(Nie martw się, nigdy nie udostępnimy Twoich danych!)

Zrozumienie rozmiarów próbek i ram czasowych testów A/B

Dopracowanie planu testów A/B nie jest łatwym zadaniem. Zanim więc zagłębimy się w sposób obliczania wielkości próbki do testu A/B, opiszemy, jak działa proces testowania.

Kiedy przeprowadzasz test A/B, zasadniczo testujesz obszar swojej witryny lub strategię marketingową.

Załóżmy na przykład, że chcesz przetestować dwie wersje tematu wiadomości e-mail, aby zobaczyć, która z nich ma najwyższy wskaźnik otwarć.

W takim przypadku pierwszy wiersz tematu zostanie wyświetlony w części listy e-mailowej oznaczonej jako „A”. Następnie wyślesz drugi wiersz tematu do innej części listy e-mailowej oznaczonej jako „B”.

Po teście wyślesz wiersz tematu o najwyższym współczynniku otwarć do reszty listy subskrybentów.

Gdy już zdecydujesz, co chcesz przetestować, następnym krokiem jest określenie wielkości próbki i ram czasowych.

Jaka jest wielkość próbki do testów A/B?

Wielkość próbki do testów A/B to liczba osób, które zobaczą element, który chcesz przetestować. Z powyższego przykładu wiersza tematu wielkość próby to liczba subskrybentów wiadomości e-mail, do których wyślesz dwie odmiany tematu.

Wielkość próbki może się różnić w zależności od elementu, który chcesz przetestować. Na przykład możesz mieć większą próbkę podczas testowania elementów swojej witryny, takich jak grafika wezwania do działania (CTA) lub tekst nagłówka.

Z drugiej strony, jeśli testujesz wiersz tematu wiadomości e-mail, możesz chcieć zmniejszyć rozmiar próbki, aby wiersz tematu o najwyższym współczynniku otwarć trafił do większości subskrybentów.

Co to jest przedział czasowy testów A/B?

Ramy czasowe testów A/B to czas trwania testu. Podobnie jak wielkość próbki, ramy czasowe mogą się różnić w zależności od elementu, który chcesz przetestować.

Na przykład możesz testować nowy kolor przycisku CTA przez miesiąc lub dłużej. Z drugiej strony, prawdopodobnie przeprowadziłbyś test tematu tylko przez godzinę lub dwie, zanim wysłałbyś zwycięski tekst do pozostałych subskrybentów.

Jak obliczyć wielkość próby w teście A/B

Jak wspomnieliśmy powyżej, jeden rozmiar próbki lub przedział czasowy nie będzie pasował do każdego przeprowadzanego testu. Przyjrzyjmy się zatem, jak właściwie określić najlepszy rozmiar próbki i ramy czasowe.

Oto jak obliczyć wielkość próby w teście A/B:

1. Zastanów się, czy masz wystarczająco dużą listę kontaktów dla próbki
2. Skorzystaj z kalkulatora wielkości próbki do testu A/B
3. Wprowadź do kalkulatora swój współczynnik konwersji i minimalny wykrywalny efekt
4. Zobacz swoje wyniki
5. W razie potrzeby oblicz procent wielkości próbki

1. Zastanów się, czy masz wystarczająco dużą listę kontaktów dla próbki

Kluczem do udanego testu A/B jest uzyskanie statystycznie istotnych wyników, które umożliwią zebranie dogłębnych informacji.

Innymi słowy, jeśli przeprowadzisz test na bardzo małej liczbie odwiedzających witrynę lub subskrybentów poczty e-mail, nie będziesz w stanie zebrać wystarczającej ilości znaczących danych, aby określić, która wersja testu była najbardziej skuteczna.

Niezbędne jest również przetestowanie najmniejszej części całej listy e-mailowej lub odwiedzających witrynę, aby uzyskać znaczące wyniki, aby można było zastosować zwycięski test dla większości odbiorców.

Tak więc, aby przetestować A/B próbkę Twojej listy lub odwiedzających witrynę, która da Ci znaczące wyniki, będziesz potrzebować przyzwoitej wielkości listy e-mailowej lub ilości ruchu w sieci.

Aby przeprowadzić test A/B, zalecamy mieć co najmniej 1000 widzów. W przypadku czegoś mniejszego wielkość próby musiałaby stanowić większość całkowitej liczby odbiorców, aby uzyskać wystarczająco miarodajne wyniki.

A jeśli tak jest, pozostała liczba odbiorców, którzy zobaczą zwycięski element z Twojego testu, będzie tak mała, że ​​równie dobrze możesz wdrożyć nową zmianę w całej witrynie, aby wszyscy odbiorcy mogli zobaczyć, co się stanie.

2. Skorzystaj z kalkulatora wielkości próbki do testu A/B

Następnym krokiem w obliczaniu wielkości próby w teście A/B jest znalezienie kalkulatora wielkości próby w teście A/B. Zamiast uczyć się formuły wielkości próby w teście A/B, znacznie łatwiej jest skorzystać z darmowego kalkulatora, który wykona pracę za Ciebie.

Istnieje mnóstwo przydatnych kalkulatorów, które ułatwiają określenie wielkości próbki, na przykład ten z Optimizely.

Niektóre kalkulatory pomogą Ci również określić idealne ramy czasowe dla Twojego testu. Po znalezieniu kalkulatora, który Ci się podoba, nadszedł czas, aby wprowadzić kilka szczegółów, aby uzyskać wielkość próbki.

3. Wprowadź do kalkulatora swój współczynnik konwersji i minimalny wykrywalny efekt

Jeśli korzystasz z kalkulatora wielkości próbki do testu A/B z Optimizely, musisz wprowadzić dwie informacje, zanim poznasz najlepszą wielkość próbki do swojego testu:

• Podstawowy współczynnik konwersji: Podstawowy współczynnik konwersji to oczekiwany współczynnik konwersji Twojej grupy kontrolnej. Twoja grupa kontrolna to liczba osób, które zobaczą bieżący element w Twojej witrynie lub przekaz marketingowy.
• Minimalny wykrywalny efekt: minimalny wykrywalny efekt to minimalna względna zmiana współczynnika konwersji, którą chcesz wykryć z nowego elementu, który testujesz.

4. Wyświetl swoje wyniki

Następnym krokiem w obliczaniu wielkości próby w teście A/B jest przejrzenie wyników.

Po wprowadzeniu wszystkich niezbędnych elementów do wybranego kalkulatora, wskaże on optymalną wielkość próby dla Twojego testu.

Jest to łączna liczba odbiorców, na których będziesz chciał przetestować swój nowy element, aby uzyskać znaczące wyniki, które pozwolą Ci zoptymalizować strategie na przyszłość.

5. W razie potrzeby oblicz procent wielkości swojej próby

W zależności od testu A/B i używanego kalkulatora może być konieczne obliczenie procentowej wielkości próbki do testów A/B.

Na przykład, jeśli chcesz przeprowadzić test wiersza tematu wiadomości e-mail, może być konieczne wybranie odsetka wszystkich subskrybentów wiadomości e-mail, na których chcesz przeprowadzić test.

Aby obliczyć tę liczbę, użyj następującego wzoru na procentową wielkość próby w teście A/B:

Wielkość próby / 1000 = Procent wielkości próby

Ta-da! Masz już swoją próbkę i możesz rozpocząć test A/B, aby rozpocząć optymalizację witryny i strategii marketingowych pod kątem większej liczby potencjalnych klientów i konwersji!

Jak wybrać najlepsze ramy czasowe dla testu A/B

Teraz, gdy wiesz, jak określić najlepszą wielkość próbki do testu, jak możesz znaleźć idealne ramy czasowe dla tego, jak długo powinien trwać test?

Ramy czasowe testów A/B mogą się różnić w zależności od elementu, który chcesz przetestować, a także od własnych celów biznesowych.

Załóżmy na przykład, że chcesz wdrożyć nowy przycisk CTA na swojej stronie na początku nowego roku. W takim przypadku prawdopodobnie będziesz chciał zakończyć test A/B do października lub listopada, aby móc na czas zaimplementować zwycięską wersję w swojej witrynie.

Jeśli wysyłasz e-mailowy test A/B, zwykle dobrym pomysłem jest przejrzenie danych z poprzednich e-maili, aby znaleźć najlepsze ramy czasowe dla testu. Przyjrzyj się swoim danym, aby określić, kiedy liczba kliknięć i otwarć zaczyna spadać.

Następnie upewnij się, że uruchomiłeś test i wysłałeś zwycięską wersję e-maila do całej listy subskrybentów na kilka godzin przed tym czasem, aby zmaksymalizować liczbę kliknięć i otwarć.

Czas zwiększyć sprzedaż

Nasza długa lista usług pomaga rozwijać każdy aspekt Twojej firmy dzięki strategiom marketingowym, które, jak udowodniono, zwiększają wyniki finansowe, takie jak przychody i konwersje.

W ciągu ostatnich 5 lat zarządzaliśmy ponad 12,9 MILIONAMI transakcji w całej naszej bazie klientów.

Wyślij mi propozycję

Potrzebujesz pomocy w określeniu wielkości próbki do testu A/B?

Przeprowadzenie idealnego testu A/B, który ujawnia dane potrzebne do ulepszenia kampanii w celu uzyskania lepszych wyników, nie jest łatwym zadaniem.

Jeśli masz trudności z wybraniem najlepszego rozmiaru próbki do testów A/B lub po prostu nie masz czasu na przeprowadzanie i analizowanie testów, specjaliści ds. marketingu cyfrowego w WebFX mogą Ci pomóc.

Oszczędzaj cenny czas i wdrażaj strategie marketingowe poparte danymi z zespołem, który łącznie ma ponad 1,6 miliona godzin doświadczenia.

Skontaktuj się z nami online lub zadzwoń pod numer 888-601-5359 , aby dowiedzieć się więcej o tym, jak nasz zespół może pomóc Twojej firmie w opracowaniu strategii marketingowych, które zwiększą przychody!