Web i na mobilu

Dnes už více jak polovina návštěvníků vašeho webu prohlíží jeho stránky na mobilu. Web musí být responzivní, tzn. musí mít upravený obsah pro zobrazení na mobilu.

Webové stránky

Moderní webové stránky s administrací pro editaci obsahu.

Eshopy

Tvorba moderních eshopů na míru, které skvěle prodávají.

Aplikace

Mobilní a webové aplikace na míru podle požadavků klienta.

Nezávazná poptávka

Máte zájem s námi spolupracovat? Ozvěte se nám!

A/B testování

A/B testování (někdy také nazývané rozdělené testování) je metodou zkoumání, která porovnává dvě verze webové stránky, aplikace, reklamy nebo jiného produktu či obsahu, aby se zjistilo, která verze je efektivnější vzhledem k určitému cíli. Je to základní nástroj pro optimalizaci konverzních sazeb v oblasti online marketingu a UX designu.

Zde je základní postup A/B testování:

1. **Stanovení cíle:** Než začnete s A/B testováním, musíte si určit, co chcete změřit. To může být například zvýšení proklikové míry (CTR) reklamy, zvýšení konverzní míry na stránce nákupního košíku nebo snížení míry opuštění stránky.

2. **Vytvoření dvou verzí:** "A" je obvykle stávající verze (někdy označovaná jako "kontrolní"), zatímco "B" je nová verze s určitou změnou. Tato změna může být drobná (např. změna barvy tlačítka) nebo významná (nový design celé stránky).

3. **Rozdělení návštěvníků:** Návštěvníci jsou náhodně rozděleni mezi dvěma verzemi. Polovina z nich uvidí verzi A a druhá polovina verzi B.

4. **Sběr a analýza dat:** Po určité době (nebo po dosažení určitého počtu návštěvníků) se sběr dat ukončí a analyzuje se, která verze dosáhla lepších výsledků vzhledem k stanoveným cílům.

5. **Implementace výsledků:** Pokud verze B významně předčí verzi A v dosažení cílů, může být rozhodnuto o nahrazení původní verze A touto novou verzí.

Je důležité si uvědomit, že A/B testování by mělo být provedeno s dostatečným počtem uživatelů, aby byly výsledky statisticky významné. Také je dobré mít na paměti, že tento druh testování poskytuje nejlepší výsledky při provádění jedné změny najednou. Pokud provedete více změn najednou, může být obtížné určit, která konkrétní změna způsobila pozorované výsledky.