什麼是 UX 中的 A/B 測試？ | 用戶體驗研究 #26

已發表: 2023-02-06

A/B 測試是一種很好的研究方法，可以同時測試給定解決方案的兩個備選版本。 閱讀我們的文章，了解如何進行 A/B 測試並了解它們的優勢和局限性。

UX 中的 A/B 測試——目錄：

  1. 在 UX 研究的背景下，A/B 測試是什麼？
  2. 何時應用 A/B 測試？
  3. 如何進行A/B測試？
  4. 概括

在 UX 研究的背景下，A/B 測試是什麼？

A/B 測試允許您測試產品/解決方案的兩個版本（版本 A 和版本 B） ，並評估贏得用戶更多認可的版本。 衡量它的方法包括轉化率、在網站上花費的時間或參與者的反饋以及他們推薦網站/產品的傾向。 在測試之前，您需要定義和確定“成功”對特定版本意味著什麼。

何時應用 A/B 測試？

您可以在產品開發階段為原型測試部署 A/B 測試，也可以為構建營銷和促銷策略部署 A/B 測試。 它們是做出影響組織底線的決策的完美工具。 當我們已經有了基於先前研究的假設並想確認它是正確的解決方案時，A/B 測試會派上用場。 為 A/B 測試構建的研究問題可能如下所示：

  • 哪個版本的產品產生更高的轉化率？
  • 兩種措辭不同的推送通知中的哪一種會增加應用程序的參與度？

合理的 A/B 測試應該包括盡可能簡單的比較，例如，與其比較網站的兩個完全不同的版本，不如測試兩種不同的標題樣式或 CTA 按鈕的兩個不同的不同位置。 通過較小的比較，我們將準確地識別出哪種字體、顏色、元素或位置對用戶體驗的影響最大。

該研究方法包括兩種測試：單變量和多變量。 第一個側重於項目的兩個變體之間的差異——例如，紅色按鈕和藍色按鈕。 然而，多變體同時比較一個按鈕的兩個以上變體——例如紅色、藍色、綠色和白色（此外，它們的標題仍然可以不同，例如“檢查這個”和“查看更多”）。

A/B 測試的主要優點是快速和低成本。 它們還可以在一大群真人身上評估多種產品變體。 儘管如此，請注意關注這些可能對產品的整體感知產生實際影響的方面。 不要比較隨機元素。 做出假設，開展其他補充研究，然後諮詢您的設計和開發團隊。 通過執行單變體或多變體 A/B 測試，您將共同確定要在多個版本中檢查哪些基本功能。

A/B 測試似乎是一種快速的研究形式——儘管它不是規則。 您可能需要運行它們長達幾週的時間才能獲得足夠的用戶體驗分析數據（但您也可以運行幾天甚至幾個小時）。 進行調查所需的時間取決於許多因素。

A/B testing

如何進行A/B測試？

  1. 確定您的問題。

    2. 確保應用正確的分析工具來準確確定問題的性質。

  2. 盡可能多地了解問題和用戶。 好好感受一下他們。

    3. 精確定位流的位置並嘗試找出它發生的原因。 它的詳細理解將有助於適當嚴格的分析。

  3. 通過回答如何解決問題來提出假設。

    4. 假設是可檢驗的假設。 您可以將其表述為條件形式——“如果 X 發生則 Z”，例如，“如果標題使用 22 號字體而不是 18 號字體，則轉化率會增加”。 A/B 測試會讓你知道假設中提出的猜想是否正確。

  4. 定義你的目標。

    5. 確定您希望通過研究以及整個研究和設計過程實現什麼——例如，您希望更多用戶點擊主頁上的 CTA 按鈕。

  5. 定義統計準確性。

    6. 確定調查的實際評估和業務利益相關者展示所需的數字和數據——例如，2% 的轉化率增長是否會讓他們滿意並值得投資調查？

  6. 定義所需的結果規模。

    7. 多少受訪者才能保證統計的準確性？ 每日、每週或每月用戶群的多少百分比將使這些結果有價值和具有決定性？ 在進行調查之前必須確定這一點。

  7. 創建版本 B 並檢驗您的假設。

    8. 為您的假設準備站點/產品/功能的額外變體（變體 B）並開始測試。 在這個階段，開發人員介入為現有產品實施第二個替代解決方案——用戶在不知不覺中分成兩組（A 組和 B 組）網站/應用程序，就像以前一樣。 在評估期間，只有在收集了足夠的數據以獲得統計有效性和可行的結果後，才嘗試查看您的數據。

  8. 分析測試結果並採取行動。

    9. 如果您的版本 B 滿足既定的有效性閾值並且他們證實了您的假設，您可以繼續為所有用戶實施它（不再在版本 A 和 B 之間拆分）。 但是，如果假設被推翻，則繼續使用原始版本 A 或設計並檢驗新假設。 另外，檢查替代研究方法來補充數據。

概括

A/B 測試是一個相當技術性的主題。 它需要具備一定的統計知識，以及更專業的技術/編程知識（或與公司開發團隊的良好關係）。 這是一種直接的方法——最重要的是它非常簡單、快速且便宜。 它能夠以極低的成本比較產品的兩個備選版本並獲得令人滿意的結果。 更重要的是，它的調查結果是根據真實用戶得出的，它們盡可能精確。 不過，請記住，您無法測試網站上的每個功能、元素或微小細節——這就是為什麼在進行 A/B 測試時，它是執行其他補充研究方法的標準。

另請閱讀：發現研究方法

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一位圖形和 UX 設計師，將無法用語言表達的內容傳達到設計中。 對他來說，每一種使用的顏色、線條或字體都有其意義。 熱衷於圖形和網頁設計。

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