testowanie A / B pomaga twojej witrynie lub aplikacji stać się jej najlepszym ja. Jeśli masz napływ odwiedzających i płacisz za ten ruch (zawsze płacisz, na czas, reklamy lub w inny sposób), testowanie A/B pomaga upewnić się, że więcej odwiedzających zarejestruje się, przeliczy i kupi. Ponieważ zespoły produktowe są tylko ludźmi i tylko ci, którzy eksperymentują, wiedzą, co naprawdę działa.,
jednym z powodów, dla których struktura testowania A/B (znana również jako test dzielony lub testowanie wielowymiarowe) jest tak istotna, są uprzedzenia poznawcze. Każdy z nas naturalnie zakłada, że inni lubią to, co lubimy, a ponieważ zespoły produktowe projektują witryny i aplikacje, nieuchronnie kształtują je zgodnie z własnymi preferencjami. Najlepszym sposobem na przywrócenie każdego obrazu, przycisku i funkcji do idealnego stanu dla użytkowników jest testowanie użytkowników A/B—zasadniczo, badanie tysięcy użytkowników, aby znaleźć preferowane warianty.,
poprzez ten proces, znany jako optymalizacja współczynnika konwersji (CRO), witryna lub aplikacja osiąga swój zamierzony cel—zwiększyć maksymalne zaangażowanie lub przychody.,>
testy A/B są idealne dla zespołów produktów w e-commerce, wydawnictwie, usługach spożywczych, dobrach konsumpcyjnych, mediach, podróżach, finansach i edukacji
tutaj w taplytics przekonujemy się, że czterostopniowa metodologia testów A/B działa najlepiej: po pierwsze, potwierdzamy, że testy mogą w rzeczywistości odpowiedzieć na pytanie, które zadajemy., Następnie opracowujemy wczesne testy, aby naukowo przetestować hipotezy, iterację, aby przetestować dodatkowe teorie i budować (lub przebudowywać) funkcje na podstawie wyników.
Oto Jak to zrobić:
zatwierdź swój test
najpierw sprawdzamy, czy test może odpowiedzieć na nasze pytanie. Prowadzimy małe, tanie testy, które nazywamy quick-wins, które, najlepiej, nie wymagają żadnego kodu niestandardowego lub pomocy projektanta. Po prostu zmieniamy istniejące funkcje i wbudowane funkcje, np. przesuwając przyciski lub dodając pola do formularzy.
zawsze najpierw testuj duże rzeczy., Zanim przejdziesz do testowania koloru lub umieszczenia przycisku, upewnij się, że sama strona pomaga użytkownikom w ich podróży.
aby zweryfikować swój test, Utwórz plan testów A/B:
- Ustaw swój cel. / Align = „left” / Gdzie testowanie może przynieść najwyższy zwrot? Często jest to najniższy stopień konwersji w lejku.
- Zapisz, jak twoja witryna lub aplikacja działa dzisiaj. Udokumentuj swój cel za pomocą testu, a także wskaźników, których użyjesz do oceny sukcesu.,
- Zapisz swoją hipotezę. Jak myślisz, co się stanie? Zapisz to w konkretnym, potwierdzającym oświadczeniu, takim jak: „zmniejszając liczbę pól formularza z ośmiu do siedmiu, zwiększymy liczbę transakcji o 5 procent.”
- Określ przedział czasu. Jak długo będzie trwał test? Zazwyczaj wystarczą 2-3 tygodnie, ale zależy to od wielkości bazy użytkowników i oczekiwanego ruchu. Będziesz potrzebował wystarczającej liczby wizyt, aby test był statystycznie istotny. (Jeśli masz platformę testową, powinna ci to powiedzieć.,)
z zapisanym celem, punktem odniesienia, hipotezą i okresem czasu skonfiguruj test. Przed uruchomieniem sprawdź jego jakość, a następnie uruchom i przejrzyj wyniki. Udowodniłeś lub obaliłeś swoją hipotezę? Co można poprawić w kolejnej rundzie testów?
Jak utworzyć test A / B?
aby utworzyć test A / B, potrzebujesz platformy testowej A / B—oprogramowania, które pozwala wybrać funkcje w witrynie lub aplikacji i przetestować warianty., W edytorze wizualnym wybierz element, funkcję lub przycisk, który chcesz przetestować, i kliknij, aby utworzyć nowy test.
rozwiń to
na podstawie tego, czego nauczyłeś się na etapie walidacji, zdecyduj, czy zainwestować więcej zasobów w tę linię pytań. Udało Ci się uzyskać statystycznie istotne wyniki? Udowodnił czy obalił hipotezę? Nadal wierzysz, że to szansa na test o dużym potencjale?
jeśli kontynuujesz, zainwestuj więcej zasobów., Porozmawiaj z większą liczbą osób w zespole, aby poinformować o kolejnych hipotezach i poprosić o zasoby inżynieryjne i projektowe w razie potrzeby.
chociaż testowanie brzmi jak ćwiczenie czysto statystyczne, jego sukces zależy naprawdę od intuicji i kreatywności Twojego zespołu. Im bardziej zróżnicowane i innowacyjne są Twoje pomysły na poprawę, powiedzmy, konwersji strony kasy, tym bardziej przydatne wyniki otrzymasz w teście. Po uruchomieniu testu Zapisz swoje nauki w dzienniku testów.,
Iteruj dalej
bazując na tym, czego nauczyłeś się w zaawansowanej fazie, zbuduj więcej testów wariantowych i iteruj na tym, co się udało. Czy bardziej rozmowny ton w powiadomieniu push doprowadził do większej liczby rejestracji? Sprawdź, czy ten ton zwiększa konwersje w innych obszarach. Czy zauważyłeś, że dodanie opinii na stronie kasy zwiększyło zakupy? Przetestuj kilka referencji, aby zobaczyć, które konwertuje najlepsze.
Build to spec
Po etapie iteracji powinieneś zobaczyć znaczące wyniki i lekcje, które możesz wyciągnąć z testów. Zastosuj je do projektu produktu., Niektóre typowe przykłady lekcji implementacji testów A / B:
- użytkownicy częściej reagują na strach przed stratą niż perspektywą zysku.
- wysyłanie zbyt wielu powiadomień push zwiększa Współczynnik rezygnacji.
- dowód społeczny zwiększa konwersje kasy.
- spersonalizowane rekomendacje artykułów zwiększają czas na stronie.
- mniej pól formularza zwiększa konwersje, ale niekoniecznie sprzedaż.,
A/B przykłady testowania
Oto kilka przykładów testowania A/B—studia przypadków na temat wpływu ramy testowania A/B może mieć:
platforma wynajmu dobra&co zwiększone zaangażowanie użytkowników 27%
dobra&Co aplikacja wykorzystuje quizy, aby dopasować osoby poszukujące pracy do pracodawców, a zespół chciał poprawić przepływ wdrażania, aby zachęcić użytkowników do podejmowania kolejnych quizów. Dzięki testom Taplytics A / B zespół przetestował dwa przepływy wdrażania i zidentyfikował jeden, który zwiększył zaangażowanie użytkowników o ponad jedną czwartą-27 procent.,
sieć społecznościowa Houparty podwoiła liczbę próśb o nowych znajomych użytkowników
mając 20 milionów aktywnych użytkowników, zespół Houparty szukał sposobów na bardziej naukowe przetestowanie wpływu aktualizacji swoich produktów. „Wprowadzilibyśmy zmiany i zobaczylibyśmy, że niektóre wskaźniki idą w górę, a niektóre w dół”, mówi Jeff Needles, szef operacji biznesowych i analityki w Houseparty. Zespół wdrożył testy Taplytics A / B w celu wyizolowania zmiennych i doprowadził ich do wprowadzenia zmian w produkcie, które zwiększyły liczbę zapytań o znajomych w pierwszym dniu o 2x.,
Ticket retailer TodayTix zwiększył sprzedaż biletów o 9% jednym eksperymentem
zespół TodayTix odkrył, że użytkownicy próbowali jego Rush i funkcji kuponów loteryjnych w znacznie niższym tempie niż oczekiwano. „Zauważyliśmy, że wielu nowych klientów wejdzie do aplikacji i nie dokona żadnych zakupów w pierwszych kilku sesjach po pobraniu” – mówi Pragya Saboo, Product Manager w TodayTix. Pragya i zespół wykorzystali testy Taplytics A / B do przetestowania dwóch nowych odmian przepływu wdrażania i odkryli jedną, która zwiększyła sprzedaż o 9 procent.,
więcej czynników do wypróbowania w planie testów A/B
dodatkowe przykłady testów a/B:
- Testy A/B E-commerce: Dodaj lub ukryj ceny, Zmień opisy produktów, zdjęcia testowe, Poleć produkty.
- Saas user A / B testing: selektywnie wdrażaj nowe funkcje, testuj strony docelowe, e-maile z przypomnieniami o testach.
- publikowanie testów A/B: dodawanie lub ukrywanie komentarzy, testowanie rejestracji CTAs, testowanie kopii paywall.
- Food service A / B testing: przepływy testowe, stawki kontaktu testowego, pytania dotyczące kolejności w FAQ.,
- testowanie towarów konsumpcyjnych a / b: Test Przepływu kasy, test projektu sklepu internetowego.
- testowanie podróży A / B: pop-upy testowe, nawigacja testowa, Personalizacja ofert, gwarancja ubezpieczenia testowego.
- Edukacja Testy A / B: Zapisy na testy, zmiana położenia przycisku.