Come fare A/B Testing–A Framework for Product Teams

A/B testing aiuta il tuo sito o app a diventare il suo sé migliore. Se hai un afflusso di visitatori e stai pagando per quel traffico (paghi sempre, in tempo, annunci o altro), il test A/B aiuta a garantire che più di quei visitatori si registrino, convertano e acquistino. Perché i team di prodotto sono solo umani e solo quelli che sperimentano sanno cosa funziona realmente.,

Parte del motivo per cui un framework di test A / B (noto anche come test split o test multivariati) è così cruciale sono i pregiudizi cognitivi. Tutti noi naturalmente assumere gli altri come quello che ci piace e come team di prodotto di progettazione siti e applicazioni, inevitabilmente li forma alle proprie preferenze. Il modo migliore per ripristinare ogni immagine, pulsante e funzionalità in uno stato ideale per gli utenti è A/B user testing—essenzialmente, polling migliaia di utenti per trovare quali varianti preferiscono.,

Attraverso questo processo, noto come ottimizzazione del tasso di conversione (CRO), il sito o l’app raggiunge lo scopo previsto—per guidare il massimo impegno o entrate.,>

  • Riprogettazione del sito o dell’applicazione
  • Ridurre la frequenza di rimbalzo
  • A/B test design
  • A/B testing messaggi di marketing
  • Rispondere a domande di prodotto con data
  • test A/B è ideale per i team di prodotto per l’e-commerce, editoria, servizi di ristorazione, beni di consumo, media, viaggi, finanza, e l’istruzione

    Qui a Taplytics, troviamo che in quattro fasi A/B testing metodologia funziona meglio: in Primo luogo, possiamo confermare che i test possono, infatti, rispondere alla domanda che ci stiamo ponendo., Quindi elaboriamo i primi test per testare scientificamente ipotesi, iterare per testare teorie aggiuntive e costruire (o ricostruire) funzionalità in base ai risultati.

    Ecco come farlo:

    Convalida il tuo test

    In primo luogo, convalidiamo che il test può rispondere alla nostra domanda. Eseguiamo piccoli test a basso costo che chiamiamo quick-wins che, idealmente, non comportano alcun codice personalizzato o aiuto da parte di un designer. Modifichiamo semplicemente le funzionalità esistenti e le funzionalità integrate, ad esempio spostando i pulsanti o aggiungendo campi ai moduli.

    Prova sempre prima le grandi cose., Prima di andare a testare il colore o il posizionamento di un pulsante, assicurarsi che la pagina stessa aiuta gli utenti lungo il loro viaggio.

    Per convalidare il test, creare un piano di test A/B:

    • Imposta il tuo obiettivo. Shortlist le opportunità di test più alto potenziale. Dove potrebbero i test offrire il rendimento più alto? Spesso, è la fase di conversione più bassa nel tuo imbuto.
    • Stabilire una linea di base. Registra come il tuo sito o app sta eseguendo oggi. Documenta il tuo obiettivo con il test e le metriche che utilizzerai per giudicare il successo.,
    • Registra la tua ipotesi. Cosa pensi che succederà? Registralo in una specifica dichiarazione affermativa come: “Riducendo il numero di campi modulo da otto a sette, aumenteremo i checkout del 5%.”
    • Stabilire un periodo di tempo. Quanto durerà il test? In genere, 2-3 settimane sono sufficienti, ma dipende dalla dimensione della base di utenti e dal traffico previsto. Avrete bisogno di visite sufficienti per il test di essere statisticamente significativo. (Se hai una piattaforma di test, dovrebbe dirti questo.,)

    Con il tuo obiettivo, la linea di base, l’ipotesi e il periodo di tempo registrati, imposta il tuo test. Dare un controllo di garanzia della qualità prima che vada in diretta, quindi avviare e rivedere i risultati. Hai provato o confutato la tua ipotesi? Cosa puoi migliorare nel prossimo round di test?

    Come si crea un test A / B?

    Per creare un test A/B, è necessaria una piattaforma di test A/B, un software che consente di selezionare le funzionalità all’interno del sito o dell’app e le varianti di test., All’interno dell’editor visivo, selezionare un elemento, una funzione o un pulsante che si desidera testare e fare clic per creare un nuovo test.

    Elaboralo

    In base a ciò che hai imparato nella fase di convalida, decidi se investire più risorse in questa linea di indagine. Sei riuscito a ottenere risultati statisticamente significativi? Ha provato o confutato l’ipotesi? Credi ancora che sia un’opportunità di test ad alto potenziale?

    Se si procede, investire più risorse., Parla con più persone del team per informare le tue prossime ipotesi e chiedi risorse ingegneristiche e di progettazione, se necessario.

    Per quanto il test sembri un esercizio puramente statistico, il suo successo dipende davvero dall’intuizione e dalla creatività della tua squadra. Più diverse e innovative sono le tue idee per migliorare, ad esempio, una conversione della pagina di checkout, più risultati utili otterrai nel tuo test. Una volta eseguito il test, registra i tuoi apprendimenti in un registro di test.,

    Itera ulteriormente

    In base a ciò che hai imparato nella fase elaborata, costruisci più test di variante e itera su ciò che ha funzionato. Un tono più colloquiale nella notifica push ha portato a più iscrizioni? Controlla se quel tono aumenta le conversioni in altre aree. Hai trovato che l’aggiunta di una testimonianza sulla pagina di checkout ha aumentato gli acquisti? Prova diverse testimonianze per vedere quale converte il migliore.

    Build to spec

    Dopo la fase di iterazione, dovresti vedere risultati significativi e lezioni che puoi trarre dai tuoi test. Applicali al tuo design del prodotto., Alcuni esempi comuni di lezioni di implementazione del test A / B:

    • Gli utenti hanno maggiori probabilità di rispondere alla paura della perdita piuttosto che alla prospettiva di guadagno.
    • L’invio di troppe notifiche push aumenta il tasso di opt-out.
    • Social proof aumenta le conversioni di checkout.
    • Raccomandazioni articolo personalizzato aumentare il tempo sul posto.
    • Meno campi modulo aumentano le conversioni, ma non necessariamente le vendite.,

    A/B esempi di test

    Qui ci sono un paio di test A/B esempi di studi di caso sull’impatto di Un a/B testing framework può avere:

    assunzione piattaforma di Buona&Co maggiore coinvolgimento dell’utente del 27%

    Buona&Co app utilizza i quiz per abbinare i cercatori di lavoro con i datori di lavoro, e il team ha voluto migliorare la sua attivazione flusso per incoraggiare gli utenti a prendere più questionari. Con Taplytics A / B testing, il team ha testato due flussi di onboarding e ne ha identificato uno che ha aumentato il coinvolgimento degli utenti di oltre un quarto, il 27%.,

    Il social network Houseparty raddoppiato il suo numero di nuove richieste di amicizia utente

    Con 20 milioni di utenti attivi, il team di Houseparty era alla ricerca di modi per testare più scientificamente l’impatto dei loro aggiornamenti di prodotto. “Vorremmo apportare modifiche e vedere alcune metriche salire e alcune scendere”, afferma Jeff Needles, Head of Business Operations and Analytics di Houseparty. Il team ha implementato Taplytics A / B testing per isolare le variabili e li ha portati a apportare modifiche al prodotto che hanno aumentato il numero di richieste di amicizia del primo giorno di 2 volte.,

    Il rivenditore di biglietti TodayTix ha aumentato le vendite dei biglietti del 9% con un esperimento

    Il team di TodayTix ha scoperto che gli utenti stavano provando le sue funzionalità di Rush e Lottery ticket ad un tasso molto più basso del previsto. “Abbiamo notato che molti nuovi clienti sarebbero entrati nell’app e non avrebbero effettuato acquisti nelle loro prime sessioni di coppia dopo il download”, afferma Pragya Saboo, Product Manager di TodayTix. Pragya e il team hanno utilizzato Taplytics A / B testing per testare due nuove varianti del flusso di onboarding e ne hanno scoperto una che ha aumentato le vendite del 9%.,

    Altri fattori da provare nel tuo piano di test A/B

    Alcuni esempi di test A/B aggiuntivi:

    • E-commerce A / B testing: aggiungi o nascondi i prezzi, cambia le descrizioni dei prodotti, prova le immagini, consiglia i prodotti.
    • SaaS utente A / B testing: In modo selettivo stendere nuove funzionalità, pagine di destinazione di prova, email di promemoria di prova.
    • Pubblicazione di test A / B: aggiungere o nascondere i commenti, test di iscrizione CTA, copia di prova paywall.
    • Servizio di ristorazione A / B testing: flussi di prova, tassi di contatto di prova, riordinare le domande nelle FAQ.,
    • Beni di consumo A / B test: Test di flusso di cassa, prova di progettazione negozio online.
    • Viaggi A / B test: Test pop-up, navigazione di prova, personalizzare le offerte, garanzia di assicurazione di prova.
    • Istruzione A / B test: Prova sign-up, cambiare il posizionamento dei pulsanti.

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