Dacă ați cercetat designul web, designul UX / UI sau marketingul, sunt șanse să auziți testarea termenului A / B. Dar ce înseamnă testul A / B? Astăzi vom avea o privire mai atentă pentru a afla despre ce este vorba.
Ce este testul A / B?
Puneți pur și simplu, înseamnă compararea a două versiuni ale unui produs pentru a vedea care se efectuează mai bine. Testarea A / B este, de asemenea, numită "Testarea Split" sau "Testarea cu găleată", ca în: "Punerea lucrurilor în două găleți diferite". Și poate fi foarte util în perfecționarea designului.
De ce o folosești?
Testarea A / B vă permite să testați o ipoteză și să adunați date înainte de a se angaja la o schimbare, în loc să o faceți și doar sperând pentru cele mai bune. Pe un proiect de design sau de marketing pe scară largă, care poate salva o cantitate masivă de timp și bani.
Cum functioneazã?
Conceptul de testare A / B a fost de fapt rafinat Înapoi în anii 1920 De un statistician și biolog, numit Ronald Fisher, care îl foloseau pentru prima oară cu experimente agricole. A ieșit repede de la "Ce se întâmplă dacă folosesc îngrășăminte diferite pe acest teren", la studiile clinice în medicină și la designul web și de marketing astăzi.
Spune că ești Proiectarea unui site web , și doriți să vedeți ce tip de design vor face pe oameni să rămână mai lungi. Ați crea două versiuni ale paginii, una cu modificările și una fără - versiunea A și versiunea B. O versiune servește drept control, fără modificări, iar cealaltă este variația.
De obicei funcționează așa:
- Alegeți ceea ce doriți să încercați.
- Arătați versiunile de control și variație grupurilor de persoane aleatoriu.
- Urmăriți datele pentru a afișa ce versiune a influențat cel mai mult rezultatele.
Randomizarea este esențială pentru acest proces de testare, deoarece ajută la eliminarea altor variabile din ecuație. Dacă doriți să testați dimensiunea butonului de subscriere pentru newsletter-ul dvs., de exemplu, ați afișa persoanelor despre paginile de control și de variație aleatoriu atât pe desktop, cât și pe Mobile pentru a păstra acea variabilă de la înclinarea datelor.
Testarea A / B se poate face cu mai mult de două pagini, dar de obicei utilizați două produse pentru a începe. Câți oameni pe care îi arătați fiecare versiune variază în funcție de faptul că ambele versiuni sunt noi sau noua versiune concurează pe o pagină web stabilită. Dacă ambele sunt noi, probabil că veți împărți traficul 50/50. Dacă introduceți modificări împotriva unei pagini stabilite, ar putea fi 60/40.
Indiferent de modul în care vă decideți să distribuiți traficul către pagini, vă prezentați întotdeauna utilizatorilor de întoarcere aceeași versiune pentru a menține integritatea testului. Testul trebuie să funcționeze suficient de mult pentru a obține suficiente date pentru a fi semnificative din punct de vedere statistic înainte de a putea lua o decizie. Acest sunet complicat, dar există Unelte gratuite acolo pentru a vă ajuta să vă complicați acest lucru.
Orice element al oricărei pagini poate fi testat A / B. Încercarea de a obține mai multe clicuri prin Google? Testați mai multe titluri. Încercarea de a obține oamenii să navigheze la alte pagini de pe site-ul dvs.? A / B Testați diferite opțiuni de meniu și layout-uri.
Elemente comune de pagină care primesc testate A / B sunt:
- Apelați la butoanele de acțiune (CTA) cum ar fi Abonați, Înscrieți-vă, etc.
- Titluri
- Pagini de aterizare
- Imagini
Designerii web pot schimba literalmente un lucru pe o pagină, rulați un test A / B și urmăriți rezultatele. Dacă se schimbă ceva, ele pot fi în mod rezonabil în mod rezonabil că a fost din cauza tweakului pe care l-au făcut la design.
Din nou, acest concept nu este exclusiv pentru designul web. Puteți testa un / b diferit E-mailuri de marketing împotriva celorlalți, medicamente diferite și așa mai departe. Un test A / B este cel mai de bază tip Procesul de control randomizat Și îl puteți folosi pentru a îmbunătăți continuu experiența utilizatorului. Dacă sunteți interesat să învățați mai mult și, eventual, implementați-o în proiectele dvs., mergeți mai departe cu a Deep-scufundare pe testarea A / B .
