Czym są testy A/B w UX? | Badanie UX #26

Testy A/B to doskonała metoda badawcza do jednoczesnego testowania dwóch alternatywnych wersji danego rozwiązania. Przeczytaj nasz artykuł, aby dowiedzieć się, jak przeprowadzać testy A/B oraz poznać ich zalety i ograniczenia.

Testy A/B w UX – spis treści:

1. Czym są testy A/B w kontekście badań UX?
2. Kiedy stosować testy A/B?
3. Jak przeprowadzić testy A/B?
4. Streszczenie

Czym są testy A/B w kontekście badań UX?

Testy A/B pozwalają przetestować dwie wersje produktu/rozwiązania (wersję A i wersję B) i ocenić tę, która zdobędzie większą akceptację użytkowników. Sposób mierzenia obejmuje współczynnik konwersji, czas spędzony na stronie lub opinie uczestników i ich skłonność do polecania strony/produktu. Przed testem należy zdefiniować i określić, co „sukces” będzie oznaczał dla konkretnej wersji.

Kiedy stosować testy A/B?

Możesz wdrożyć testy A/B do testowania prototypów, w fazie rozwoju produktu, a także do budowania strategii marketingowych i promocyjnych. Są doskonałym narzędziem do podejmowania decyzji, które mogą mieć wpływ na wyniki finansowe organizacji. Testy A/B przydają się szczególnie wtedy, gdy mamy już hipotezę opartą na wcześniejszych badaniach i chcemy potwierdzić, że jest to właściwe rozwiązanie. Pytania badawcze skonstruowane na potrzeby testów A/B mogą wyglądać następująco:

• Która wersja produktu generuje wyższy współczynnik konwersji?
• Które z dwóch różnie sformułowanych powiadomień push zwiększa zaangażowanie w aplikację?

Dobry test A/B powinien zawierać jak najprostsze porównania, np. zamiast porównywać dwie zupełnie różne wersje strony, lepiej przetestować dwa różne style nagłówka lub dwie różne lokalizacje przycisku CTA. Dzięki drobnym porównaniom dokładnie rozpoznamy, która czcionka, kolor, element lub lokalizacja ma największy wpływ na UX.

Ta metoda badawcza obejmuje testy dwojakiego rodzaju: jednowariantowe i wielowariantowe. Pierwszy koncentruje się na różnicach między dwoma wariantami przedmiotu – na przykład czerwonym przyciskiem i niebieskim przyciskiem. Natomiast wielowariantowy porównuje jednocześnie więcej niż 2 warianty przycisku – np. czerwony, niebieski, zielony i biały (dodatkowo mogą się one różnić nagłówkami np. „Sprawdź to” i „Zobacz więcej”).

Kluczowymi zaletami testów A/B są szybkość i niskie koszty. Umożliwiają również ocenę kilku wariantów produktu na dużej grupie realnych osób. Pamiętaj jednak, aby skupić się na tych aspektach, które mogą mieć realny wpływ na ogólne postrzeganie produktu. Nie porównuj przypadkowych elementów. Postaw hipotezę, przeprowadź inne uzupełniające badania, a następnie skonsultuj się z zespołem projektowym i programistycznym. Wspólnie ustalicie, które istotne funkcje zbadać w różnych wersjach, przeprowadzając jedno- lub wielowariantowe testy A/B.

Testy A/B wydają się szybką formą badania – choć nie jest to regułą. Być może będziesz musiał uruchomić je nawet przez kilka tygodni, aby uzyskać wystarczającą ilość danych do analizy UX (ale równie dobrze możesz przejść przez kilka dni lub nawet kilka godzin). Czas potrzebny na przeprowadzenie ankiety zależy od wielu czynników.

Jak przeprowadzić testy A/B?

1. Zidentyfikuj swój problem.

Zadbaj o zastosowanie odpowiednich narzędzi analitycznych, aby precyzyjnie określić charakter problemu.

2. Dowiedz się jak najwięcej o problemie i użytkownikach. Poczuj się z nimi dobrze.

Wskaż dokładnie miejsce przepływu i spróbuj dowiedzieć się, dlaczego tak się dzieje. Jej szczegółowe zrozumienie przyczyni się do odpowiednio sztywnej analizy.

3. Sformułuj hipotezę, odpowiadając na pytanie, jak rozwiązać problem.

Hipoteza to sprawdzalne założenie. Możesz sformułować to w formie warunku – „jeśli zdarzy się X, to Z”, czyli np. „jeśli nagłówek jest czcionką 22 zamiast 18, konwersja wzrośnie”. Testy A/B dadzą Ci znać, czy hipoteza przedstawiona w hipotezie jest poprawna.

4. Zdefiniuj swój cel.

Określ, co chcesz osiągnąć za pomocą badania, a także całego procesu badawczego i projektowego – na przykład chcesz, aby więcej użytkowników kliknęło przycisk CTA na stronie głównej.

5. Zdefiniuj dokładność statystyczną.

Określ liczby i liczby, których potrzebujesz zarówno do praktycznej oceny ankiety, jak i do zaprezentowania interesariuszom biznesowym – np. czy 2% wzrost konwersji ich zadowoli i czy warto zainwestować w ankietę?


6. Zdefiniuj wymaganą skalę wyników.

Jaka liczba respondentów zapewni dokładność statystyczną? Jaki procent dziennej, tygodniowej lub miesięcznej bazy użytkowników sprawi, że te wyniki będą wartościowe i rozstrzygające? Konieczne jest ustalenie tego przed przystąpieniem do badania.

7. Stwórz wersję B i przetestuj swoją hipotezę.

Przygotuj dodatkowy wariant (wariant B) strony/produktu/funkcjonalności dla swojej hipotezy i rozpocznij testowanie. Na tym etapie programiści wkraczają, aby wdrożyć drugie, alternatywne rozwiązanie dla istniejącego produktu – a użytkownicy nieświadomie dzielą witrynę/aplikację na dwie grupy (grupa A i grupa B). Podczas oceny spróbuj spojrzeć na swoje dane dopiero po zebraniu ich wystarczającej ilości, aby uzyskać ważność statystyczną i realny wynik.

8. Analizuj i działaj na podstawie wyników testów.

Jeśli Twoja wersja B spełnia założony próg skuteczności i potwierdzają one Twoją hipotezę, możesz przystąpić do jej wdrożenia dla wszystkich użytkowników (nie ma już podziału na wersje A i B). Jeśli jednak hipoteza zostanie obalona, ​​pozostań przy oryginalnej wersji A lub opracuj i przetestuj nową hipotezę. Sprawdź także alternatywne metody badawcze w celu uzupełnienia danych.

Streszczenie

Testy A/B to dość techniczny temat. Wymaga to posiadania pewnej wiedzy statystycznej, a także bardziej specjalistycznej wiedzy technicznej / programistycznej (lub dobrych relacji z zespołem deweloperskim firmy). To metoda bezpośrednia – w dodatku dość prosta, szybka i tania. Pozwala to niewielkim kosztem porównać dwie alternatywne wersje produktu z zadowalającymi wynikami. Co więcej, jego ustalenia wychodzą na podstawie rzeczywistych użytkowników, są tak precyzyjne, jak to tylko możliwe. Pamiętaj jednak, że nie da się przetestować każdej funkcji, elementu czy najmniejszego szczegółu na stronie – dlatego przy testach A/B standardem jest przeprowadzanie innych komplementarnych metod badawczych.

Czytaj także: Odkrywcze metody badawcze

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Klaudia Kowalczyk

Grafik & UX Designer, który przekazuje w projekt to, czego nie da się przekazać słowami. Dla niego każdy użyty kolor, linia czy czcionka ma znaczenie. Pasjonat grafiki i projektowania stron internetowych.

Wyświetl wszystkie posty

badania UX:

1. Czym są badania UX?
2. Rodzaje badań UX
3. Czym są pytania badawcze i jak je pisać?
4. Proces zbierania wymagań dla projektów UI/UX
5. Dlaczego wywiady z interesariuszami są kluczowe dla procesu projektowania?
6. Jak wykorzystać zebrane przez nas dane klientów?
7. Jak stworzyć dobry plan badań UX?
8. Jak wybrać metodę badawczą?
9. Jak testy pilotażowe mogą usprawnić badania UX?
10. Rekrutacja uczestników badania UX
11. Kanały i narzędzia wyszukiwania uczestników badania UX
12. Badanie przesiewowe dla UX Research
13. Zachęty badawcze UX
14. Badania UX z dziećmi
15. Metody badań odkrywczych
16. Czym jest desk research?
17. Jak przeprowadzać wywiady z użytkownikami?
18. Jak prowadzić studia dziennikarskie?
19. Czym są grupy fokusowe w badaniach?
20. Czym są badania etnograficzne?
21. Badania ankietowe
22. Czym jest sortowanie kart w UX?
23. Czym są badania ewaluacyjne?
24. Jak przeprowadzić testy użyteczności?
25. Kiedy i jak przeprowadzać testy preferencji?
26. Czym są testy A/B w UX?
27. Eyetracking w testach UX
28. Co to jest testowanie drzewa?
29. Test pierwszego kliknięcia
30. Czym jest analiza zadań w badaniach UX?