A/B 테스트하는 데 도움이 귀하의 사이트나 앱가합니다. 만약 당신의 유입을 방문하고 당신이 지불하는 트래픽을(당신은 항상 지불하는 시간에,광고,또는 그렇지 않으면),A/B 테스팅을 통해 더 많은 그 방문자의 등록,,변환입니다. 왜냐하면 제품 팀은 인간 일 뿐이며 실험을하는 사람들 만이 실제로 작동하는 것을 알고 있기 때문입니다.,
A/B 테스트 프레임 워크(분할 테스트 또는 다 변수 테스트라고도 함)가 매우 중요한 이유 중 일부는인지 편견입니다. 우리 모두는 자연스럽게 다른 사람들처럼 우리가 무엇을 좋아하고 제품으로 팀이 디자인에 사이트와 앱에,그들은 필연적으로 모양이 그들 자신의 기본 설정. 을 회복시키는 최상의 방법는 모든 이미지 버튼 기능을 다시 이상적인 상태에 대한 사용자는 A/B 사용자 테스트—기본적으로,투표의 수천을 찾기 위해 사용자는 개들아보세요.,
을 통해 알려진 이 프로세스로 전환율을 최적화(CRO),사이트 또는 앱을 달성하는 그것의 용도—드라이브는 최대의 참여 또는 수익을 창출합니다.,>
A/B 테스팅을 위해 이상적입 제품 팀에서 전자 상거래,게시,식품 서비스,소비재,미디어,여행,금융,교육
여기에서 Taplytics,우리가 찾을 네 단계 A/B 테스트 방법론 최고의 작품은 첫째,우리가 유효성을 검사하는 테스트할 수 있고,사실,질문에 대답하리이 요청하고 있습니다., 그런 다음 우리에 정교한 초기 테스트를 과학적으로 가설을 테스트하고 반복하여 추가적인 테스트 이론,그리고 구조(또는 재건)특징에 따라 결과입니다.
수행하는 방법은 다음과 같습니다:
의 유효성을 확인 시험
첫째,우리는지 검증하는 테스트는 우리의 질문에 대답. 우리는 이상적으로 디자이너의 사용자 정의 코드 나 도움을 포함하지 않는 quick-wins 라고 부르는 작고 저렴한 테스트를 실행합니다. 우리는 단순히 버튼을 이동하거나 양식에 필드를 추가하여 기존 기능과 내장 기능을 변경합니다.
항상 큰 것을 먼저 테스트하십시오., 버튼의 색상이나 배치를 테스트하기 전에 페이지 자체가 여행을 따라 사용자에게 도움이되는지 확인하십시오.
테스트를 검증하려면 A/B 테스트 계획을 작성하십시오.
- 목표를 설정하십시오. 잠재력이 가장 높은 테스트 기회를 명단에 올리십시오. 테스트는 어디에서 가장 높은 수익을 제공 할 수 있습니까? 종종 깔때기에서 가장 낮은 변환 단계입니다.
- 기준선을 설정합니다. 오늘 사이트 또는 앱의 실적이 어떤지 기록하십시오. 성공을 판단하는 데 사용할 측정 항목뿐만 아니라 테스트를 통해 목표를 문서화하십시오.,
- 가설을 기록하십시오. 무슨 일이 일어날 것이라고 생각하니? 에 그것을 기록하고 특정,긍정적인 문과 같은,”의 수를 줄임으로써 양식 분야에서 여덟 일곱가 증가할 것 체크아웃 5%입니다.”
- 기간을 설정합니다. 테스트는 얼마나 오래 실행됩니까? 일반적으로 2~3 주 정도면 충분하지만 사용자 기반 및 예상 트래픽의 크기에 따라 다릅니다. 테스트가 통계적으로 유의할 수 있도록 충분한 방문이 필요합니다. (테스트 플랫폼이있는 경우이를 알려야합니다.,)
목표,기준선,가설 및 기간이 기록 된 상태에서 테스트를 설정하십시오. 그것이 살기 전에 그것에게 품질 보증 체크를 주십시오,그 후에 결과를 발사하고 검토하십시오. 당신은 당신의 가설을 증명하거나 반증 했습니까? 당신은 테스트의 다음 라운드에서 무엇을 향상시킬 수 있습니까?
어떻게 A/B 테스트를 작성합니까?
a/B 테스트를 만들려면 사이트 또는 앱 내에서 기능을 선택하고 변형을 테스트 할 수있는 소프트웨어 인 A/B 테스트 플랫폼이 필요합니다., 비주얼 편집기 내에서 테스트하려는 요소,기능 또는 버튼을 선택하고 클릭하여 새 테스트를 만듭니다.
에 정교한 그
기반으로 당신이 배운 것을에서 검증 단계는지 여부를 결정하여 더 많은 자원을 투자로이 라인의 조회. 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있었습니까? 가설을 증명하거나 반증 했습니까? 여전히 잠재력이 높은 테스트 기회라고 생각하십니까?
진행하면 더 많은 자원을 투자하십시오., 팀에서 더 많은 사람들과 이야기하여 다음 가설을 알리고 필요한 경우 엔지니어링 및 설계 리소스를 요청하십시오.
테스트가 순전히 통계적 운동처럼 들리는만큼,그 성공은 실제로 팀의 직감과 창의력에 달려 있습니다. 더 다양하고 혁신적인 아이디어는 개량을 위해 말하자면,체크 아웃 페이지의 변환,더 유용한 결과는 당신이 당신의 테스트입니다. 테스트를 실행했으면 학습 내용을 테스트 로그에 기록하십시오.,
더 반복
정교한 단계에서 배운 내용을 바탕으로 더 많은 변형 테스트를 작성하고 작업 한 내용을 반복합니다. 푸시 알림에서 더 많은 대화 톤이 더 많은 가입으로 이어졌습니까? 그 톤이 다른 영역에서 전환을 증가시키는 지 확인하십시오. 체크 아웃 페이지에서 평가를 추가하면 구매가 증가한 것을 발견 했습니까? 몇 가지 평가를 테스트하여 어떤 것이 가장 잘 변환되는지 확인하십시오.
build to spec
반복 단계가 끝나면 테스트에서 그릴 수있는 의미있는 결과와 교훈을보아야합니다. 이를 제품 디자인에 적용하십시오., 일부의 일반적인 예 A/B 테스팅을 구현 교:
- 사용자가 더 높을 것으로 두려움의 손실보다의 전망을 얻을.
- 너무 많은 푸시 알림을 보내면 수신 거부 비율이 증가합니다.
- 사회 증명은 체크 아웃 변환을 증가시킵니다.
- 개인화 된 기사 권장 사항 사이트에서 시간을 늘리십시오.
- 양식 필드가 적 으면 변환이 증가하지만 반드시 판매가 될 필요는 없습니다.,
A/B 테스팅을 예
여기에 몇 가지 A/B 테스트 예—사례 연구에 미치는 영향에게 A/B 테스트 프레임워크에서는 다음을 포함할 수 있습니다.
채용 플랫폼은 좋은&Co 증가한 사용자 참여 27%
좋은&공동 응용 프로그램을 사용하 퀴즈가 일치하는 구직자와 고용주들고 팀을 보딩 흐름하도록 유도하기 위해 더 많은 퀴즈를 할 수 있습니다. Taplytics A/B 테스트를 통해 팀은 두 가지 온 보딩 흐름을 테스트했으며 사용자 참여도가 1/4 이상 증가한 것을 확인했습니다—27%.,
소셜 네트워크 Houseparty 두 배로 새로운 사용자 친구 요청
20 만 활성 사용자의 팀에 Houseparty 는 방법을 찾고 있던 많은 과학적으로 시험의 충격을 그들의 제품 업데이트됩니다. “우리는 내용을 변경시 일부 지표 가서 몇몇 아래로 이동”라고 말한 제프 바늘의 사업 운영과 분석에서 Houseparty. 이 팀은 변수를 격리하기 위해 Taplytics A/B 테스트를 구현했으며 첫날 친구 요청 수를 2 배 늘린 제품 변경을하도록 유도했습니다.,
티켓 판매점 TodayTix 증가 티켓 판매 9%으로 한 실험
팀에 TodayTix 는 것을 발견했고 그 러시고 복권에서는 보다 훨씬 낮은 속도로 예상된다. “우리는 많은 새로운 고객 올 응용 프로그램을 만들지 않는 모든 구매에 그들의 첫 번째 부부 세션을 다운로드 후,”says Pragya 사부 전,제품 관리자에 TodayTix. Pragya 와 팀은 Taplytics A/B 테스트를 사용하여 온 보딩 흐름의 두 가지 새로운 변형을 테스트하고 판매가 9%증가한 것을 발견했습니다.,
더 많은 요인을 시도하에게 A/B 테스팅을 계획
일부 추가적인 A/B 테스팅을 예:
- E-commerce A/B 테스팅을 추가하거나 숨길 수 가격,변경 제품 설명,테스트,이미지 추천한 제품입니다.
- SaaS 사용자 A/B 테스트:새로운 기능,테스트 방문 페이지,테스트 알림 이메일을 선택적으로 롤아웃합니다.
- 게시 A/B 테스트:주석 추가 또는 숨기기,테스트 가입 CTAs,테스트 페이 월 복사.
- 식품 서비스 A/B 테스팅:테스트 흐름,테스트 연락처율,순서에서 질문을 자주 묻는 질문에 있습니다.,
- 소비재 A/B 테스트:테스트 체크 아웃 흐름,테스트 온라인 상점 디자인.
- 여행 A/B 테스트:테스트 팝업,테스트 탐색,맞춤 제공,테스트 보험 보증.
- 교육 A/B 테스트:테스트 가입,변경 버튼 배치.