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「方法」如何进行“A/B Test”

「方法」如何进行“A/B Test”

作者: 简心_Jessie0_0 | 来源:发表于2021-06-07 22:15 被阅读0次

    大家在做功能设计的时候,是不是经常会面临多个设计方案的选择,比如某个按钮用什么颜色好,是放左边还是右边。

    传统的方法通常是集体讨论,或是由某位专家/领导来拍板,实在决定不了,也会随机选一个上线。但这种方法太依赖于直觉,而且没有说服力。

    下面就推荐一个比较科学的测试方法,帮助产品经理们作出最佳决策。

    一、什么是A/B测试

    A/B测试是一种帮助互联网产品迭代优化的实验方法。

    测试目的在于通过科学的实验设计和数据采集方式,来获取具有代表性的实验结论,从而寻找到有更好的产品优化策略。

    简单来说,就是为同一个目标指定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用A方案,另一部分用户使用B方案,记录下用户的使用情况,对比看哪个方案更符合设计。

    一般会用在产品改版正式上线之前,验证新的设计是否可以提高产品的表现。

    tips:A/B Test的前提是产品已有较多的用户量,所测试的页面有比较多的访问量。

    1、A/B Test可以测试什么?

    A/B测试可以应用在很多设计场景中,它的测试元素包括:标题、按钮、导航、视频、页面布局、价格、任务流程、图片、颜色、段落文本、社交元素等等。

    比如下图:

    针对标题的A/B Test
    2、测试类型有哪些?

    第1类:单变量VS多变量

    • 单变量测试:一次只改变一个元素,是常规意义上的A/B Test。
    • 多变量测试:一次改变多个元素,也叫MVT。

    第2类:基于后端VS基于前端

    该类测试较为复杂,需要技术团队介入,根据测试目标,对代码进行埋点或重写。

    3、A/B测试工具

    A/B测试的工具有很多,有免费的,也有付费的。

    以下罗列了一些常见的测试工具,供大家参考使用:

    • Google Website Optimizer:搜索巨头提供的免费A/B测试工具。一个很好的入门级工具,但是没有一些先进的功能。
    • Visual Website Optimizer:一个易于使用的A/B测试工具,包含功能:如所见即所得的编辑器,单击地图,访问者分割和标签等。
    • Unbounce and Performable:集成着陆页设计的A/B测试工具。
    • Vertster,SiteSpect,Webtrends Optimizer and Omniture`s Test&Target:企业级测试工具
    • App Adhoc Optimizer:国内A/B测试工具,同时支持(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java)A/B测试服务的专业Saas平台。
    • Optimizely:是网上现有的最专业的A/B测试工具之一。它的价格可能要比其他工具搞很多(可也免费试用一个月),但它提供了一些非常棒的功能。
    • Unbounce:对于登录页面的测试来讲非常不错,而且它还不仅仅是个测试工具,你还可以在无需你自己编写任何代码的情况下,用它来创建登录页面。

    二、测试步骤

    A/B测试的操作步骤一共有五步,分别是确定目标、设计方案、创建比较版本、发布测试、数据分析。

    下面就来详细介绍一下每个步骤。

    Step1:确定测试目标

    不同的产品有不同的业务方向,在正式设计方案之前,我们需要明确本次测试的目标是什么。比如是想要提高付费转化率,还是想要降低跳出率?

    只有在明确的测试目标的前提下,测试结果才有比较可信的数据支撑。

    Step2:测试方案设计

    测试方案是整个研究的核心,通过方案,团队成员可以事先进行充分沟通修改,达成共识后再落地执行。

    首先,我们要建立一个假设,这个假设是根据我们的测试目标提出的一个问题,比如:

    • 购买按钮颜色会影响点击率?
    • 缩短购买流程可以提高付费率?
    • 改变导航可以降低跳出率?

    其次,根据我们建立的假设,确定测试元素(即自变量),从而生成实验对照版本。常见的测试元素有:颜色、标题、页面布局、任务流程等。

    最后,根据假设确定评估指标(即因变量),也就是确定需要对比的指标。常见的评估指标有:跳出率、转化率、留存率等。

    Step3:创建比较版本

    完善了测试方案后,我们通过修改代码来改变产品其中一个或多个元素,建立原始版本和对照版本。

    比如我们要测试按钮颜色对点击率的影响,可以创建下图版本:

    Step4:发布测试

    创建完两个版本后,我们就可以发布测试了。

    在版本A的流量池中,我们可以将部分流量导向版本B,但不一定要5:5均分。

    发布后的持续时间,可以根据目的进行控制,直到获取到足够多的测试数据。

    计算工具可以参考:Visual Website Optimizer

    Step5:数据分析

    在结束测试投放后,我们可以快速将数据进行收集,并且直观的对比出A/B版本的转化率、跳出率、留存率等。

    如下图:

    不过,数据收集不是目的,最重要的是,我们要对结果进行差异性检验。

    可以通过简单的经验判断,也可以利用SPSS、Excel或者A/B测试工具网站提供的计算工具进行卡方检验,总结出最后的结论。

    最后再来总结一下。

    A/B Test的操作有以下五个步骤:

    • 第一步:确定测试目标
    • 第二步:设计测试方案
    • 第三步:创建比较版本
    • 第四步:发布测试
    • 第五步:数据分析

    根据以上步骤,产品经理可以快速测试出哪个版本的产品设计更受用户欢迎。

    如果大家在执行过程中有任何疑问,欢迎留言交流。

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