A/B Testing简介

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来源:互联网

A/B Testing是网站优化过程中经常遇到的一个需求。网站产品经理面对多种优化选择,除了自己拍脑袋之外,比较有说服力的一个做法就是A/B Testing。就是把用户分为两群,一群访问A方案,一群访问B方案。最后用统计数据说明那个方案更好。

下面是从网络上找到一个比较好的ab测试的资料,如下

1引言

人与系统交互时产生的感觉就是UX(User Experience)。网站,手机终端,桌面程序都可以称之为系统,在概念里统称为人机交互,跟它们交互都可以成为产生UX的过程。

wps_clip_image-6802[4][1]

随着现代的设计理念以用户为中心而不断加强,也产生了一些对于设计和提高用户体验的必要性的怀疑和讨论。概括地来说,就是:“因为它直接和用户需求相贴合,所以它很重要,这个理由还不够吗?”[1]

以用户为中心,以易用性为中心可以使得我们的网站或程序更加受到欢迎,但在客户理解我们的设计理念之前,只有两件事情会决定我们将如何做设计:我们的想法和用户所希望看到的。

根据用户的需要,实时地向着更良好的用户体验而对UI进行变更,这是UX改善的首要部分,而采集用户体验数据,则是重要手段。

2 用户体验数据跟踪

在用户交互行为分析方面,我们侧重于了解客户和网页交互的热点行为,并归纳总结行为规律,以便为UI的设计和优化提供依据。

经常会出现这样的情况,页面上已经设置了提示,但是,用户交互数据没有发生任何变化,也就是说客户忽视了这一提示。造成这个情况的原因有很多,包括视觉设计,色彩,大小和位置等,但如何确定问题并加以改进,我们就需要来测试用户行为[2]。

3 用户体验改进测试

网站UI设计中,我们经常会面临多个设计方案的艰难选择,比如某个按钮是用红色还是用蓝色,是大一些还是小一些,采用2D平面风格还是3D立体。传统的解决方法通常是集体头脑风暴,或者由行业专家来拍板,实在决定不下的时候也有可能随便选一个就上线。A/B 测试(A/B Testing)是替代传统解决解决方案的一个更好的手段[3]。

下面是 A/B 测试示意图:

wps_clip_image-31836[4][1]

A/B 测试,就是为同一个用户体验目标制定两个方案(比如两个UI风格),然后让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用行为数据,看哪个方案更接近设计目标和用户为中心的理念。

测试的内容

选择测试什么取决于你的设计目标,每个A/B测试都是有针对性的。比如,如果目标是增加顾客访问量,那么可能需要测试如下内容:注册表单中域的个数,域类型验证要求,相关隐私保护政策等。在这种明确目的驱动下,A / B测试才能弄清楚阻止游客注册的原因。表单的填写信息数量?用户的隐私?还是网站做了让用户不舒服的事情?所有的问题都可以通过一个个A/B 测试来取得答案[4]。

每一个A/B测试的内容一般都是不相同的,通常测试一下这些内容:

l 按钮的文字,字体,色相/饱和度和位置

l 产品标题或说明

l 表单域的数量和限制类型

l UI的布局和色彩风格

l 产品标价和相关促销信息

l 一张页面上文字总量的多少

当决定好要测试的内容之后,下一步就要选择合适的测试工具,我推荐使用Google Website Optimizer。

比如,可以通过这两种方法建立网页UI设计的A/B测试:

1)在单张页面测试加载前替换元素

如果你测试的是页面上的单个元素,比如注册按钮。只需要在测试工具中设置好备选按钮,当测试时, A/B工具将在页面呈现给用户之前随机切换按钮。

2)提供旧页面的链接入口

假设,淘宝网站改版了,对未来的用户体验设计做了很多大胆的想象,新的页面地址为http://www.taobao.com/home.html,而原始的页面为http://www.taobao.com/old.html。淘宝的设计师为了防止客户对新页面的不习惯,将会在新页面上提供一个旧页面风格的入口链接[5]。

在使用了上面的两种变换方法后,接着酒要建立转换目标了。例如,在一个网上购物网站上,你正在测试“立即拍下”按钮的颜色,然后您的转换目标将是下单成功后的“谢谢您下单”的页面。

在转换事件发生的同时, A/B测试工具会记录了显示给了访问者页面是什么。经过足够数量的游客的使用,就可以确定是哪个页面带来了最多的转向。

A/B测试军规

a) 不要分开测试备选方案。要让两个备选方案同时进行测试。如果第一个月测试第一种方案,第二个月测试第二种方案,就不能凸显正确的测试结果。有可能B版本带来的用户体验更糟糕,但是带来了更高的访问流量。

b) 不要让用户难以接受。如果你正在测试网站的一部分。包括新用户和老用户,不要使他们有震惊的感觉,不要对UI做太大的变化。如果引起用户一时无法接受,那将是致命的。

c) 不要太早结束测试。有一个概念叫做“统计信心”,无论你的测试结果明显的。如果你只有少数转换或游客,它都无法确定最终的结果。大多数A / B测试工具都有报告统计,但如果你是手动测试,你可以使用在线计算器。

d) 页面的UV不能太小。测试的页面UV (Unique Visitor,独立访客数)不能太小,因为页面分流具有随机性。如果页面 UV 太小,分到每一个备选方案的人数就会更少,测试结果可能会被一些随机因素影响倒。而 UV 较大时,根据大数定理和概率统计,得到的结果会更加接近于真实数据[6]。

需要做的工作

对运行测试多长时间心里有数。测试结束得太早,可能时间白白花费却没有得到有意义的结果。结束太晚也不好,因为体验不佳的页面测试时间过长可能影响你的及时修正和业绩的正常上升。

将相同的页面呈献给同一个访客。您的网站应该有记忆访问者已经浏览过的历史页面的功能,这样可以在客户返回去看自己的筛选条件时,给他一个良好的用户体验。

让A / B测试在相同用户浏览的会话期间保持一致。如果你正在测试的注册按钮在多个地点出现,然后一个用户应在所有的地方看到已有的变化。如果在一个页面显示一个样子,在另外一个页面显示另外一个样子,会使试验结果受到干扰[7]。

做大量的A / B测试。如果第一个A / B测试没有能得到你预期的结果,不要绝望。一个A / B测试只能有三个结果:没有结果,不好的结果和好的结果。优化转换率的关键是要做大量的A / B测试,把所有的良好的结果拼接起来,最终推动用户体验改善。

A/B测试花费的时间

一般而言,A/B测试不是一夜之间就可以完成的,而是取决于你所需要测试的项目。对于一些简单的东西,比如标题图片,你可能只需要一个短期的测试。但是对于大型的改变,尤其是对转换率有直接影响的测试,你必须让测试持续长久一些[8]。

确定多长时间运行测试,往往简单。看看网站上的流量规律。大多数的网站都有周期性的流量规律,总有一些时间段的流量是相对较高的。

对于某些站点,周期可能是一个星期,而其他可能是一个月。如果可能,请尽量测试超过一个周期,这样得到的数据更加准确。

目标是在新设计测试中获得良好的交叉访客。要注意的流量周期,你就更有可能获得交叉访客。如果网站的问题是没有稳定的流量规律(或者如果太长),可以尝试运行测试至少一个星期[9]。

说服客户对A/B测试投入

有时候,客户会限制A/B运作测试所花费的额外金钱和时间。

他们通常会认为,你作为一个设计师已经知道,在他们的网站上什么是好的方案什么是坏的方案。他们一般会站在生意投资的角度,试图通过最小的投入获得最大的收入,他们已经知道什么是优秀的而什么是不合格的。在这种情况下,需要通过理论依据来说服他们,A/B测试可以找到支持他们的理论证据。

向他们强调进行A/B测试的效益,测试将有助于确定良好的用户体验,这样他们更有可能注册账户,查看优惠信息,购买商品。

此外,如果能花时间和金钱做一个良好的分离测试,未来会给网站带来更高的访问量和收益。长远来说一个良好的分离测试是节省了时间,因为,一旦网站投入运行,测试会大大减少设计的波折[10]。

4 小结

A/B测试在客户对两个设计举棋不定的时候可以给出较强的说服力。同时,测试也会帮助设计师确定两个设计那个更适合他的客户。

A/B测试可以让设计师在自己项目中检测这些不同的理论和建议,从而自己可以确定对于客户来说哪种设计更适合。

并非只有在页面重新设计时才会需要A/B测试,在市场实践和其他活动的时候,A/B测试也是尤其重要。客户要需要设计一个特别的销售或促销页面时,他们会期望你设计出一些有效有帮助的东西。

通过布置A/B测试,可以确定有助于成功设计的不同元素,颜色,大小,或者布局,这样你的客户能得到最高的满意度。



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