A/B-testing hjelper nettstedet ditt eller appen blitt sitt beste selv. Hvis du har fått en strøm av besøkende, og du er med å betale for at trafikk (du er alltid å betale i tide, annonser, eller på annen måte), A/B-testing bidrar til å sikre at flere av de besøkende som registrerer seg, konvertere, og kjøpe. Fordi produktet lagene er bare menneskelig, og bare de som eksperimenterer vite hva som faktisk fungerer.,
en Del av årsaken til En a/B-testing rammeverk (også kjent som split testing eller multivariate testing) er så avgjørende kognitive skjevheter. Alle av oss naturlig å anta at andre liker hva vi liker og som produktteam design nettsteder og apper, de uunngåelig å forme dem til sine egne preferanser. Den beste måten å gjenopprette hvert bilde, knappen, og funksjonen tilbake til en ideell tilstand for brukere er A/B-brukertesting—i hovedsak, polling tusenvis av brukere å finne hvilke varianter de foretrekker.,
Gjennom denne prosessen, kjent som conversion rate optimization (CRO), nettstedet eller appen oppnår sitt formål—å drive maksimalt engasjement eller inntekt.,>
A/B-testing er ideelt for produktet lag i e-handel, publisering, mat, service, konsumvarer, media, reiseliv, økonomi og utdanning
Her på Taplytics, finner vi at en av fire trinn A/B-testing metodikk som fungerer best: for det Første kan vi bekrefte at testing kan, faktisk, svare på spørsmål vi spør., Da vi utdype tidlig tester til vitenskapelig teste hypoteser, gjentas for å teste flere teorier, og bygge (eller gjenoppbygge) har, basert på resultatene.
Her er hvordan du gjør det:
Validere din test
for det Første, vi bekrefte at testing kan svare på våre spørsmål. Vi kjører små, lave kostnader tester vi kaller quick-wins-som ideelt sett ikke innebære noen egendefinert kode eller hjelp fra en designer. Vi bare endre eksisterende funksjoner og innebygd funksjonalitet, si, ved å flytte knappene eller ved å legge til felt i skjemaer.
Alltid teste store tingene først., Før du går testing farge eller plassering på en knapp, sørge for at selve siden hjelper brukerne langs reisen.
for Å validere din test, opprette En a/B-testing plan:
- Angi dine mål. Shortlist ditt høyeste potensial testing muligheter. Hvor kan teste tilbyr høyest avkastning? Ofte, det er den laveste-konvertering scenen i trakten.
- Etablere en baseline. Ta opp hvordan nettstedet ditt eller appen fungerer i dag. Dokumentet målet med testen, samt de verdiene du vil bruke for å bedømme suksess.,
- spill inn din hypotese. Hva tror du vil skje? Ta det opp i en bestemt, bekreftende utsagn som, «Ved å redusere antall feltene fra åtte til sju, og vi vil øke kassene med 5 prosent.»
- Etablere en tid-perioden. Hvor lenge vil testkjøring for? Vanligvis 2-3 uker er tilstrekkelig, men det kommer an på størrelsen av din bruker-base og forventet trafikk. Du må nok besøk for test for å være statistisk signifikant. (Hvis du har en testing plattform, det burde fortelle deg dette.,)
Med målet ditt, baseline, hypotese, og perioden er tatt opp, setter opp test. Gi det en kvalitetssikring sjekk før den blir publisert, må du starte og vurdere resultatene. Gjorde du bevise eller motbevise din hypotese? Hva kan du gjøre det bedre i neste runde av testing?
Hvordan lager du en A/B-test?
for Å lage En a/B-test, må du ha En a/B-testing plattform—en programvare som lar deg velge funksjoner på nettstedet ditt eller appen din, og vil teste varianter., Innen visuell editor, velg et element, funksjon, eller knappen hvis du ønsker å teste og klikk på for å opprette en ny test.
Utdype dem på
Basert på hva du har lært i validere scenen, bestemmer hvorvidt du ønsker å investere mer ressurser til denne linjen på forespørsel. Var du i stand til å oppnå statistisk signifikante resultater? Gjorde det bevise eller motbevise hypotesen? Har du fortsatt tror det er en høy potensiell test muligheten?
Hvis du fortsetter, kan du investere mer ressurser., Snakk med flere personer med på laget for å informere din neste hypoteser, og be for prosjektering og design av ressurser hvis det er nødvendig.
så mye Som testing høres ut som en rent statistisk trening, dens suksess virkelig hengsler på lagets intuisjon og kreativitet. Den mer varierte og innovative ideer er for å forbedre, sier en betalingssiden konvertering, jo mer nyttig resultater vil du få i testen. Når du har kjørt testen, ta opp dine erfaringene i en testing logg.,
Reagere ytterligere
Basert på hva du har lært i de forseggjorte fase, bygge mer variant tester og reagere på hva som har fungert. Gjorde en mer uformell tone i din push-varsling føre til mer sign-ups? Se om det tone øker konverteringer i andre områder. Gjorde du finne at å legge til en anbefaling på kassa siden økt kjøp? Test flere attester til å se som konverterer best.
Bygge spec
Etter iterere scenen, du burde se meningsfulle resultater og leksjoner som du kan trekke fra testene dine. Bruke dem til produktet ditt design., Noen vanlige eksempler på A/B-testing gjennomføring undervisning:
- Brukere er mer sannsynlig å svare på frykt for tap snarere enn utsiktene til å få.
- Sender for mange push-varslinger øker opt-out pris.
- Sosiale bevis øker kassa konverteringer.
- Personlig artikkelen anbefalinger økning tid på nettstedet.
- Færre feltene øke konverteringer, men ikke nødvendigvis salg.,
A/B-testing eksempler
Her er noen A/B-testing eksempler—case-studier på effekten En a/B-testing rammeverk kan ha:
ansette plattform God&Co økt brukerens engasjement 27%
De Gode&Co app bruker prøver å matche arbeidssøkende med arbeidsgivere, og teamet ønsket å forbedre sin onboarding flyt for å oppmuntre brukerne til å ta flere prøver. Med Taplytics A/B-testing, laget testet to onboarding flyter og identifisert som økt brukerens engasjement med over en fjerdedel—27 prosent.,
sosiale nettverk Houseparty doblet antall nye brukeren venneforespørsler
Med 20 millioner aktive brukere, teamet på Houseparty var på utkikk etter måter å mer vitenskapelig test virkningen av produktet deres oppdateringer. «Vi ville gjøre endringer, og se noen beregninger gå opp og noen går ned,» sier Jeff Nåler, Leder av Virksomhet og Analytics i Houseparty. Teamet implementert Taplytics A/B-testing for å isolere variabler, og det førte dem til å gjøre produktet endringer som økt antall første-dag venneforespørsler av 2x.,
Billett forhandler TodayTix økt billettsalget 9% med et eksperiment
laget på TodayTix funnet at brukerne var å prøve sin Rush og lodd funksjoner til en mye lavere pris enn forventet. «Vi merke til en rekke nye kunder vil komme inn i appen, og ikke gjøre noen innkjøp i sine første par økter etter å ha lastet ned, sier Pragya Saboo, Product Manager hos TodayTix. Pragya og teamet brukes Taplytics A/B-testing for å teste to nye varianter av onboarding flyt og oppdaget man at økt salg 9 prosent.,
Flere faktorer å prøve i A/B-testing plan
Noen ekstra A/B-testing eksempler:
- E-handel A/B-testing: Legge til eller skjule priser, endre produkt beskrivelser, test bilder, anbefaler produkter.
- SaaS bruker A/B-testing: Selektivt rulle ut nye funksjoner, test destinasjonssider, test påminnelse e-post.
- Forlag A/B-testing: Legge til eller skjul kommentarer, test sign-up CTAs, test paywall kopi.
- Food service A/B-testing: Test flyter, test kontakte priser, endre rekkefølgen på spørsmål i FAQ-en.,
- konsumvarer A/B-testing: Test kassa flow, test nettbutikk-design.
- Travel A/B-testing: Test pop-ups, test navigasjon, tilpasse tilbud, test forsikring-garanti.
- Utdanning A/B-testing: Test tegn-ups, endre plassering.