A / B testing helps your site or app become its best self. Se você tem um influxo de visitantes e você está pagando por esse tráfego (você está sempre pagando, no tempo, anúncios, ou de outra forma), testes A/B ajuda a garantir que mais desses visitantes se inscrevem, se convertem e compram. Porque, as equipas de produtos são apenas humanas, e apenas aqueles que experimentam sabem o que realmente funciona.,
parte da razão pela qual um quadro de testes A / B (também conhecido como teste dividido ou teste multivariado) é tão crucial são as distorções cognitivas. Todos nós naturalmente assumimos outros como o que gostamos e como as equipes de produtos projetam sites e aplicativos, eles inevitavelmente moldá-los para suas próprias preferências. A melhor maneira de restaurar cada imagem, botão e recurso de volta a um estado ideal para os usuários é teste de usuário A/B—essencialmente, sondando milhares de usuários para encontrar as variantes que eles preferem.,
através deste processo, conhecido como otimização da taxa de conversão (CRO), o site ou app atinge seu propósito pretendido—para impulsionar o engajamento máximo ou receita.,>
o teste A/B é ideal para as equipes de produto no e-commerce, publicação, serviço de alimentação, bens de consumo, mídia, viagens, finanças, educação e
Aqui no Taplytics, descobrimos que um de quatro etapas de testes A/B metodologia funciona melhor: Primeiro, nós validar que o teste pode, na verdade, a resposta à pergunta, nós estamos pedindo., Em seguida, elaboramos os primeiros testes para testar hipóteses cientificamente, iterar para testar teorias adicionais, e construir (ou reconstruir) recursos com base nos resultados.
Aqui está como fazê-lo:
validar o seu teste
primeiro, validamos que o teste pode responder à nossa pergunta. Executamos pequenos testes de baixo custo que chamamos de vitórias rápidas que, idealmente, não envolvem qualquer código personalizado ou ajuda de um designer. Nós simplesmente alteramos recursos existentes e funcionalidade incorporada, por exemplo, movendo botões ou adicionando campos aos formulários.
testa sempre as coisas grandes primeiro., Antes de ir testar a cor ou colocação de um botão, certifique-se de que a página em si ajuda os usuários ao longo de sua jornada.
para validar o seu teste, crie um plano de teste A/B:
- Defina o seu objectivo. Faça uma lista das suas maiores oportunidades de testes. Onde é que os testes podem oferecer o maior retorno? Muitas vezes, é o estágio de conversão mais baixo no seu funil.
- estabelecer uma linha de base. Registe como o seu site ou aplicativo está se apresentando hoje. Documente seu objetivo com o teste, bem como as métricas que você vai usar para julgar o sucesso.,
- registar a sua hipótese. O que achas que vai acontecer? Registre – o em uma declaração afirmativa específica, como, “ao reduzir o número de campos de forma de oito para sete, vamos aumentar os checkouts em 5 por cento.”
- estabelecer um período de tempo. Quanto tempo durará o teste? Normalmente, 2-3 semanas é suficiente, mas depende do tamanho de sua base de usuário e tráfego esperado. Vais precisar de visitas suficientes para o teste ser estatisticamente significativo. (Se você tem uma plataforma de teste, ela deve dizer-lhe isso.,)
com o seu objectivo, linha de base, hipótese e período de tempo registados, configure o seu teste. Dê-lhe uma verificação de garantia de qualidade antes que ele vai ao vivo, em seguida, lançar e rever os resultados. Provou ou refutou a sua hipótese? O que você pode melhorar na próxima rodada de testes?
como criar um teste A / B?
para criar um teste A / B, você precisa de uma plataforma de testes A / B—um software que lhe permite selecionar recursos dentro do seu site ou aplicativo e testar variantes., Dentro do editor visual, selecione um elemento, recurso ou botão que você deseja testar e clique para criar um novo teste.
elabore sobre ele
com base no que você aprendeu na fase de validação, decida se deve investir mais recursos nesta linha de investigação. Conseguiste obter resultados estatisticamente significativos? Provou ou refutou a hipótese? Ainda acredita que é uma grande oportunidade de teste? se prosseguir, invista mais recursos., Fale com mais pessoas da equipe para informar suas próximas hipóteses, e pedir recursos de engenharia e design, se necessário.por Mais que o teste pareça um exercício puramente estatístico, o seu sucesso depende da intuição e criatividade da sua equipa. Quanto mais diversificadas e inovadoras suas ideias são para melhorar, digamos, uma conversão de página de saída, os resultados mais úteis que você vai obter em seu teste. Depois de fazer o teste, registe os seus conhecimentos num registo de testes.,
Iterate further
Based on what you’ve learned in the elaborate phase, build more variant tests and iterate on what’s worked. Um tom mais conversacional na sua notificação de push levou a mais inscrições? Veja se esse tom aumenta conversões em outras áreas. Você achou que adicionar um testemunho na página de saída aumentou as compras? Teste vários testemunhos para ver o que converte o melhor.
Build to spec
após o estágio iterate, você deve estar vendo resultados significativos e lições que você pode tirar de seus testes. Aplique – os ao seu design de produto., Alguns exemplos comuns de A/B testing implementation lessons:
- usuários são mais propensos a responder ao medo de perda do que a perspectiva de ganho.
- enviar demasiadas notificações push aumenta a taxa de opt-out.
- a prova Social aumenta as conversões de checkout.
- as recomendações personalizadas do artigo aumentam o tempo no local.
- menos campos de forma aumentam as conversões, mas não necessariamente as vendas.,
A/B testing exemplos
Aqui estão alguns testes A/B exemplos de estudos de caso sobre o impacto de um teste A/B do quadro pode ter:
A plataforma de contratação Bom&Co aumento do envolvimento do usuário 27%
Bom&Co aplicativo utiliza questionários para corresponder a procura de emprego com os empregadores, e a equipe queria melhorar a sua integração fluxo para incentivar os usuários a tomar mais testes. Com Taplytics A / B testando, a equipe testou dois fluxos de onboarding e identificou um que aumentou o engajamento do usuário em mais de um quarto-27 por cento.,
A rede social Houseparty dobrou o seu número de utilizador novo amigo pedidos
Com 20 milhões de usuários ativos, a equipe Houseparty estava procurando maneiras de testar cientificamente o impacto de suas atualizações de produto. “Nós faríamos mudanças, e ver algumas métricas subirem e algumas descerem”, diz Jeff Needles, chefe de operações de negócios e análise na Houseparty. A equipe implementou Taplytics A / B testando para isolar variáveis e levou-os a fazer mudanças de produto que aumentaram o número de pedidos de amigo de primeiro dia em 2x.,
o varejista de bilhetes TodayTix aumentou as vendas de bilhetes 9% com um experimento
a equipe em TodayTix descobriu que os usuários estavam tentando suas características de corrida e loteria bilhete a uma taxa muito mais baixa do que o esperado. “Notamos que muitos novos clientes iriam entrar no aplicativo e não fazer compras em suas primeiras sessões após o download”, diz Pragya Saboo, Gerente de produtos da TodayTix. Pragya e a equipe usaram Taplytics A / B para testar duas novas variações do fluxo de onboarding e descobriram uma que aumentou as vendas 9 por cento.,
mais factores a tentar no seu plano de testes a/B
alguns exemplos adicionais de testes a/B:
- e-commerce A / B testes: Adicionar ou esconder preços, alterar descrições do Produto, Imagens de teste, recomendar produtos. teste do utilizador A/B do SaaS: implantar selectivamente novas funcionalidades, páginas de teste de aterragem, e-mails de aviso de teste.
- Publishing A / B testing: Add or hide comments, test sign-up CTAs, test paywall copy. Teste do Serviço Alimentar A / B: fluxos de ensaio, taxas de contacto de ensaio, reordenamento de questões na FAQ., ensaios de bens de Consumo A/B: Fluxo de teste, concepção da loja em linha. teste de Viagem A/B: Teste de pop-ups, navegação de teste, ofertas personalizadas, garantia de seguro de teste.
- Educação A / B Teste: inscrições para testes, colocação de botões de mudança.