Что такое A/B-тестирование в UX? | UX-исследование №26

A/B-тестирование — отличный метод исследования для одновременного тестирования двух альтернативных версий данного решения. Прочтите нашу статью, чтобы узнать, как проводить A/B-тесты, и увидеть их преимущества и ограничения.

A/B-тестирование в UX — содержание:

1. Что такое A/B-тесты в контексте исследования UX?
2. Когда применять A/B-тестирование?
3. Как проводить A/B-тестирование?
4. Краткое содержание

Что такое A/B-тесты в контексте исследования UX?

A/B-тестирование позволяет протестировать две версии продукта/решения (версию A и версию B) и оценить ту, которая получит большее одобрение пользователей. Способ измерения включает коэффициент конверсии, время, проведенное на сайте или отзывы участников, а также их склонность рекомендовать сайт/продукт. Перед тестом нужно определиться и определить, что будет означать «успех» для той или иной версии.

Когда применять A/B-тестирование?

Вы можете развернуть A/B-тесты для тестирования прототипа на этапе разработки продукта, а также для построения маркетинговых и рекламных стратегий. Они являются идеальным инструментом для принятия решений, которые могут повлиять на итоговую прибыль организации. A/B-тесты особенно удобны, когда у нас уже есть гипотеза, основанная на предыдущих исследованиях, и мы хотим подтвердить, что это правильное решение. Вопросы исследования, составленные для A/B-тестирования, могут выглядеть следующим образом:

• Какая версия продукта дает более высокий коэффициент конверсии?
• Какое из двух push-уведомлений с разными формулировками увеличивает вовлеченность в приложение?

Надежный A/B-тест должен включать как можно более простые сравнения, например, вместо сравнения двух совершенно разных версий сайта лучше протестировать два разных стиля заголовка или два разных местоположения кнопки CTA. С небольшими сравнениями мы точно узнаем, какой шрифт, цвет, элемент или расположение больше всего влияют на UX.

Этот метод исследования включает тесты двух видов: моновариантные и многовариантные. Первый фокусируется на различиях между двумя вариантами предмета — например, красной кнопкой и синей кнопкой. Многовариантный, однако, сравнивает более 2 вариантов кнопки одновременно — например, красный, синий, зеленый и белый (кроме того, они могут еще различаться заголовками, например, «Проверить это» и «Посмотреть еще»).

Ключевыми преимуществами A/B-тестирования являются быстрота и низкие затраты. Они также позволяют оценить несколько вариантов продукта на большой группе реальных людей. Тем не менее, имейте в виду, чтобы сосредоточиться на этих аспектах, которые могут оказать реальное влияние на общее восприятие продукта. Не сравнивайте случайные элементы. Выдвиньте гипотезу, проведите другие дополнительные исследования, а затем проконсультируйтесь со своей командой дизайнеров и разработчиков. Вместе вы решите, какие основные функции следует изучить в многочисленных версиях, проведя одновариантные или многовариантные A/B-тесты.

A/B-тестирование кажется быстрой формой исследования, хотя это и не правило. Возможно, вам придется запускать их в течение нескольких недель, чтобы получить достаточно данных для UX-анализа (но вы также можете продержаться несколько дней или даже несколько часов). Время, необходимое для проведения опроса, зависит от многих факторов.

Как проводить A/B-тестирование?

1. Определите свою проблему.

Обязательно применяйте правильные аналитические инструменты, чтобы точно установить характер проблемы.

2. Узнайте как можно больше о проблеме, а также о пользователях. Почувствуйте их.

Определите точное местонахождение потока и попытайтесь выяснить, почему это происходит. Его детальное понимание будет способствовать правильному строгому анализу.

3. Сформулируйте гипотезу, ответив, как решить проблему.

Гипотеза – это проверяемое предположение. Можно сформулировать в виде условия — «если X произойдет, то Z», т. е., например, «если заголовок набран шрифтом 22 вместо 18, то конверсия повысится». A/B-тестирование позволит вам узнать, верна ли гипотеза, представленная в гипотезе.

4. Определите свою цель.

Определите, чего вы хотите достичь с помощью исследования, а также всего процесса исследования и разработки — например, вы хотите, чтобы больше пользователей нажимали кнопку CTA на главной странице.

5. Дайте определение статистической точности.

Определите числа и цифры, которые вам нужны как для практической оценки опроса, так и для демонстрации заинтересованными сторонами бизнеса — например, удовлетворит ли их увеличение конверсии на 2% и стоит ли инвестировать в опрос?


6. Определите требуемую шкалу результатов.

Какое количество респондентов обеспечит статистическую точность? Какой процент ежедневной, еженедельной или ежемесячной базы пользователей сделает эти результаты ценными и убедительными? Это обязательно нужно определить, прежде чем приступать к обследованию.

7. Создайте версию B и проверьте свою гипотезу.

Подготовьте дополнительный вариант (вариант Б) сайта/продукта/функционала для вашей гипотезы и приступайте к тестированию. На этом этапе разработчики вмешиваются, чтобы реализовать второе, альтернативное решение для существующего продукта, а пользователи неосознанно разделяют сайт/приложение на две группы (группа А и группа Б), как и раньше. Во время оценки старайтесь просматривать свои данные только после того, как вы соберете их достаточно, чтобы получить статистическую достоверность и жизнеспособный результат.

8. Анализируйте и действуйте в соответствии с результатами теста.

Если ваша версия B соответствует установленному порогу эффективности, и они подтверждают вашу гипотезу, вы можете приступить к ее реализации для всех пользователей (больше не делится между версиями A и B). Однако, если гипотеза опровергнута, оставайтесь с исходной версией А или разработайте и проверьте новую гипотезу. Кроме того, ознакомьтесь с альтернативными методами исследования, чтобы дополнить данные.

Краткое содержание

A/B-тестирование — довольно техническая тема. Это требует наличия определенных знаний в области статистики, а также более специализированных технических / программных ноу-хау (или хороших отношений с командой разработчиков компании). Это прямой метод, к тому же достаточно простой, быстрый и дешевый. Он позволяет сравнивать две альтернативные версии продукта с небольшими затратами и с удовлетворительными результатами. Более того, его выводы основаны на реальных пользователях, они настолько точны, насколько это возможно. Тем не менее, помните, что вы не можете протестировать каждую функцию, элемент или мельчайшую деталь на сайте — поэтому при проведении A/B-тестирования стандартно применяются другие дополнительные методы исследования.

Читайте также: Методы исследования Discovery

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Клаудия Ковальчик

Графический и UX-дизайнер, который передает в дизайне то, что невозможно передать словами. Для него каждый использованный цвет, линия или шрифт имеют значение. Увлекается графическим и веб-дизайном.

Просмотреть все сообщения

UX-исследование:

1. Что такое UX-исследование?
2. Типы UX-исследований
3. Что такое исследовательские вопросы и как их писать?
4. Процесс сбора требований для UI/UX проектов
5. Почему интервью с заинтересованными сторонами имеют решающее значение для процесса проектирования?
6. Как использовать собранные нами данные о клиентах?
7. Как создать хороший план исследования UX?
8. Как выбрать метод исследования?
9. Как пилотное тестирование может улучшить исследования UX?
10. Набор участников исследования UX
11. Каналы и инструменты для поиска участников UX-исследований
12. Отборочный опрос для UX Research
13. Стимулы для UX-исследований
14. UX исследование с детьми
15. Открытие методов исследования
16. Что такое кабинетное исследование?
17. Как проводить интервью с пользователями?
18. Как вести дневниковые исследования?
19. Что такое фокус-группы в исследованиях?
20. Что такое этнографическое исследование?
21. Исследовательский опрос
22. Что такое сортировка карточек в UX?
23. Что такое оценочное исследование?
24. Как провести юзабилити-тестирование?
25. Когда и как проводить тестирование предпочтений?
26. Что такое A/B-тестирование в UX?
27. Айтрекинг в UX-тестировании
28. Что такое тестирование дерева?
29. Тестирование первого клика
30. Что такое анализ задач в UX-исследованиях?