Результативное А/Б тестирование

09.04.2018 – 22.04.2018

О курсе

24 часа практики

Проведение А/Б тестов

Сертификат учебного центра

Хороший сайт или лендинг – это субъективное понятие, даже соблюдая все правила его построения, предсказать эффективность сложно. Лишь проводя тестирование мы сможем с достоверностью определить эффективность того или иного решения в нашем проекте. Мы подготовили интенсивный курс по A/B тестированию. Это три дня практической работы над созданием и проведением тестов. Вся работа проводится под чутким руководством опытного преподавателя. За 10 лет работы мы собрали лучшие практики тестирования различных изменений на сайте. И входе обучения мы поделимся этими знаниями. Вы научитесь самостоятельно проводить тесты, анализировать результаты, определять статистическую значимость и достоверность проведенных тестов, делать выводы и многое другое.

Чему мы научим
  • Проводить А/Б
    тесты
  • Анализировать
    данные
  • Формировать
    гипотезы
  • Создавать простые
    системы A/B тестов
    с помощью
    javascript
  • Создавать
    материально
    обоснованный план
    тестов
  • Оценивать
    статистическую
    вероятность победы
    вариантов
  • Математически
    доказывать
    правильность
    выбора
  • Отслеживать
    результат
    аналитическими
    системами
Программа курса

День первый 10:00 - 18:00

I. Введение.

• Эффективность сайта. Макро и микро конверсии.
• Отслеживание трафика, конверсий, звонков. Системы аналитики: Google Analytics, Яндекс Метрика, Calltouch.
• Что такое конверсионная оптимизация?
• Методы конверсионной оптимизации.

Знать: процессы оптимизации конверсии.

Уметь: определять применимость методов конверсионной оптимизации.

В этом блоке поговорим о конверсии, ее видах, понятии эффективности сайта. Рассмотрим основные методы, которые применяются для оценки эффективности и для оптимизации конверсии сайтов.

обед 13:00 - 13:50

II. A/B тесты как главный метод конверсионной оптимизации.

• Основные определения.
• Типы тестов: A/B, MVT.
• Способы проведения тестов: Server A/B vs JS A/B vs Split URL.
• Определение исходных гипотез.

Знать: преимущества и недостатки способов проведения тестов.

Уметь: определять оптимальный метод и тип теста для конкретной гипотезы.

Рассмотрим типы и способы проведения тестов. Поговорим о преимуществах и недостатках всех типов тестов. Научимся формулировать гипотезы и подбирать правильный метод теста для конкретной гипотезы.

День второй 10:00 - 18:00

III. Инструменты для тестов.

• Обзор популярных систем: VWO, Optimizely, GCE.
• Настройка систем.
• Работа с инструментами для тестов.
• Знакомство с собственными разработками.

Знать: сильные и слабые стороны популярных инструментов для A/B тестов.

Уметь: выбрать систему под свои задачи, и быстро запустить тест.

Сравним между собой популярные инструменты для A/B тестов. Узнаем о возможностях систем, рассмотрим сильные и слабые стороны инструментов.

обед 13:00 - 13:50

IV. Javascript тесты и Google Tag Manager.

• Технологии для деления пользователей на A/B группы. Примеры функций.
• Способы таргетинга по целевым признакам: desktop, mobile, sources, new, returning…
• Интеграция с Google Analytics и Яндекс Метрикой с целью передачи данных для анализа.

Знать: возможности таргетинга и правила деления и пометки пользователей для тестов.

Уметь: запускать собственные A/B тесты без каких-либо ограничений, качественно лучше, чем с использованием популярных систем.

Поговорим о технологиях проведения тестов с технической точки зрения. Изучим способы деления пользователей на группы, способы таргетинга тестов на определенные аудитории на реальных примерах. Научимся создавать простые и быстрые системы A/B тестов с помощью javascript, с отслеживанием результатов на базе систем аналитики. По итогам модуля мы завершаем все подготовительные работы и запускаем тест, после чего ждем сбора данных для последующего анализа.

День третий 10:00 - 19:00

V. Математика тестов. Краткая теория.

• Биноминальное распределение конверсий по визитам.
• Нормальное распределение вероятностей коэффициента конверсии.
• Плотность вероятности и доверительные интервалы.
• Оценка вероятности победы варианта.
• Расчеты в Excel.
• Online-калькуляторы тестов.

Знать: о статистической достоверности при анализе результатов теста.

Уметь: рассчитать вероятность превосходства одного варианта над другим.

Разберем минимально необходимый набор математических знаний для анализа A/B тестов. Поговорим об основных статистических понятиях. Научимся математически доказывать обоснованность выбора того или иного варианта.

кофе-брейк

VI. Анализ данных.

• Пред-тест анализ: оценка перспективности гипотезы, оценка времени проведения теста.
• Анализ хода теста. Изменение гипотезы во время теста.
• Пост-тест анализ. Статистическая оценка результатов, выводы, действия.
• Проблемы анализа: ложные результаты, A/A тесты.
• Проблемы трафика: недостаток трафика, шум, погрешности.

Знать: проблемы анализа, типы анализа.

Уметь: избегать заведомо ложных результатов, достоверно анализировать данные, делать правильные выводы.

Научимся определять потенциал гипотезы, время проведения теста, необходимый объем трафика для теста. Разберем правила контроля текущего теста. Научимся подводить итоги тестов на реальных примерах, оценивать статистическую вероятность победы вариантов, делать выводы. Рассмотрим основные ошибки анализа.

обед 13:30 - 14:20

VII. Планирование тестов.

• Поиск гипотез: где брать хорошие гипотезы?
• Построение плана тестов.
• Распределение приоритетов на основе перспективности, трафика и доли в общем доходе.

Знать: что делать, если уже протестировали красную и зеленую кнопку?

Уметь: Находить перспективные гипотезы и выстраивать их в правильном порядке.

Поговорим о важности правильного планирования тестов. Научимся делать материально обоснованный план тестов с потенциалом по эффективности и приоритетами. Рассмотрим методы и источники получения новых гипотез.

кофе-брейк

VIII. Примеры, кейсы, решения экспертов

• Примеры тестов с успешным результатом.
• Примеры тестов с отсутствием результата.
• Примеры тестов с отрицательным результатом.

Знать: как это делали другие? Сколько денег это может принести?

Уметь: вы уже всё умеете, примеры просто так, чтобы воодушевиться и много тестировать.

Рассмотрим результаты реальных тестов. Проанализируем правильность принятых по результатам тестов решений.

Преподаватель
Артём Николенко Руководитель направления аналитики.
Кокос.сом

«Веб-аналитик должен разбираться во всем, что связано с вебом: веб-разработка, веб-дизайн, интернет-реклама, SEO, а так же понимать специфику бизнеса, который стоит за сайтом», – Артем Николенко.

Артём Николенко по образованию инженер и программист с двумя красными дипломами, более 5 лет работает в области веб-аналитики. Артем в совершенстве понимает технические принципы работы систем веб-аналитики. В Kokoc Group отвечает за рост конверсии сайтов клиентов компании, используя для этого все известные аналитические сервисы и инструменты, а также разрабатывая собственные.

Сертифицированный специалист Google Analytics (6 разных сертификатов GA) и Яндекс.Метрика; сертифицированный тренер Google по Google Analytics. Неоднократно выступал в качестве спикера по Google Analytics и GTM на семинарах Google Partners в Нижнем Новгороде и Москве. В Kokoc Group Артём работал более чем со 170 проектами, среди которых все крупнейшие клиенты компании. Артём Николенко - эксперт своего дела с большим практическим опытом в области построения нестандартных моделей веб-аналитики, в его портфолио множество успешных кейсов A/B тестов.

«Веб-аналитика не важна. Важны действия, которые предприняты благодаря аналитике. Действия бывают правильные, неправильные и случайные. Без веб-аналитики все действия по оптимизации конверсии либо неправильные, либо случайные», – Артем Николенко.

закрыть

«В течение трех дней активной работы вы научитесь тестировать различные изменения на сайте. Мы поэтапно на практике разберем сложнейший процесс тестирования и проведем несколько тестов самостоятельно. По итогам вы легко сможете проводить любого рода тестирования на сайте, в будущем это принесет вам дополнительный заработок и процветание вашему бизнесу.».

Артем Николенко, руководитель направления аналитики. Kokoc.com

Что мы дадим в процессе обучения

Получить скидку

После того как вы отправите форму заявки на ваш почтовый адрес будет направлено письмо с инструкциями о прохождении тестирования для получения скидки.

Заявка на обучение

Оставьте заявку на обучение, и наши специалисты свяжутся с вами!

Заявка на обучение

Не введено ваше имя
*Не введен телефон
Не введен e-mail
Стоимость курса 25 000 руб.
Что вы получите за эти деньги:

Созданный А/Б тест Вы сами создадите и проведете несколько А/Б тестов. Научитесь делать верные выводы.

Экономия Стоимость проведения А/Б теста агентством составляет 50 000 р. и более.

Уверенность Любое изменение или внедрение на сайте будет обоснованным цифрами и направлено во благо процветания бизнеса.

Отзывы наших студентов

  • «Уже в ходе обучения я поспорила с программистом, что смогу настроить эксперимент на сайте без его участия. После недели мучений и битв с JavaScript у меня все получилось. Спасибо за это курсам Unibrains. Больше всего понравилось ощущение победы: "Вау, я смогла все настроить сама!". Это принесет пользу сайту и бизнесу. Самое замечательное, что уже в ходе обучения ты испытываешь такие эмоции и запускаешь тесты на реальном проекте.»

    Наталья Веселова

    Интернет-маркетолог. ФЛ Сервис

  • «Мне, как оптимизатору, было очень полезно научиться тестировать различные изменения на сайте. В текущих реалиях это существенно помогает в продвижении и принятии решения, если ситуация спорная. На выходе я получил готовый инструмент для тестирования. Бесплатно, что не мало важно. Для того чтобы получить 100% отдачу от курса, рекомендую подучить GTM и JavaScript. Однозначно советую всем пройти данный курс.»

    Дмитрий Запорожец

    Оптимизатор. Кокос.com

  • «После прохождения курса у меня отпали все вопросы и сложности, связанные с проведением А/Б тестов, очень чётко и структурировано подан материал. Плюс индивидуальная помощь преподавателя по личным проектам. Здорово, что в процессе обучения мы в режиме реального времени запустили тест, который работал неделю. Анализ дальнейших показателей мы уже проводили на конкретном рабочем примере. Всем советую данный курс».

    Дарья Романовская

    Веб-аналитик. Кокос.com

  • «В очередной раз выдернула себя из зоны комфорта и получила взамен массу полезной информации, применимой на работе: готовые шаблоны, чек-листы, правила и алгоритмы. Объем знаний, который дается на интенсиве, такой большой, что и за годы практики не насобираешь».

    Юлия Аносенко

    Chief Executive Officer. IT 4U TECHNOLOGIES

  • «Данный курс - это решение ряда проблем клиентов, с которыми работает наш отдел. Я получил незаменимый опыт и навыки, позволившие существенно шагнуть выше по карьерной лестнице. Преподаватель научил нас корректно расшифровывать все полученные данные и не допускать ошибок. Теперь я уверен в своих решениях, на практике они приносят деньги моим клиентам».

    Андрей Ретивых

    Аналитик. BDBD

  • «Я уже давно работаю в интернет-маркетинге и достаточно активно использую различные аналитические системы. Данный курс помог мне восполнить ряд пробелов и помочь разобраться с непростой составляющей проведения А/Б тестов - это математика и статистика. Спасибо Unibrains и Артёму Николенко - замечательный преподаватель, у которого многому нужно учиться».

    Шамиль Валишев

    Менеджер по контекстной рекламе. MediaInstinct

Наши партнёры

закрыть

Контакты

115280, Россия, Москва,
ул. Ленинская Слобода, д.19, стр.1,
бизнес-центр «Омега Плаза»

Учебный центр Unibrains, 3 этаж

Многоканальный телефон:
+7 (495) 105-97-70
Электронная почта:
info@unibrains.ru

закрыть

Обратный
звонок

*Не введен телефон
закрыть

Заявка
на обучение

Не введено ваше имя
*Не введен телефон
Не введен e-mail
закрыть

Спасибо, мы свяжемся с Вами в ближайшее время.

А пока вы можете почитать новости интернет-маркетинга в наших группах.

закрыть