O teste A/B é uma forma eficaz de melhorar a experiência do usuário e as taxas de conversão de sites e aplicativos. O editor de Downcodes lhe dará uma compreensão profunda do conceito, cenários de aplicação e etapas de implementação de testes A/B para ajudá-lo a usar melhor os testes A/B para otimizar seus produtos. Este artigo irá elaborar os princípios dos testes A/B, operações específicas em diferentes cenários de aplicação e como conduzir cientificamente os testes A/B e analisar os resultados. Ao ler este artigo, você dominará a essência dos testes A/B e melhorará a eficiência da otimização do produto.
O teste A/B é um método comum para otimizar sites, aplicativos e outros produtos. Ao dividir aleatoriamente os usuários em diferentes grupos e exibir diferentes versões de design, conteúdo, funções, etc., finalmente encontramos a melhor versão para melhorar as taxas de conversão e o usuário. grau de satisfação e outros fins. A implementação de testes A/B requer a confirmação antecipada dos objetivos do teste, indicadores, tamanho da amostra e métodos de distribuição para garantir a precisão dos resultados do teste.
O teste A/B é na verdade uma espécie de sistema experimental "a priori", que é uma conclusão preditiva, que é muito diferente da conclusão indutiva "posterior". O objetivo do teste A/B é obter conclusões experimentais representativas por meio de projeto experimental científico, representatividade da amostra, segmentação de tráfego e testes de pequeno tráfego, e garantir que a conclusão seja confiável quando estendida a todo o tráfego.
Especificamente, o teste A/B divide aleatoriamente os usuários em grupos e, em seguida, mostra diferentes versões de design, conteúdo, funções, etc. para diferentes grupos e, finalmente, determina qual versão é melhor com base na análise de dados. Ao realizar testes A/B, muitos fatores precisam ser considerados, como duração do teste, número de testes, coleta de dados, tamanho da amostra, etc.
O teste A/B é adequado para vários produtos e serviços da Internet, incluindo sites, aplicativos, plataformas de comércio eletrônico, atividades de marketing, etc. O teste A/B é um método muito eficaz para produtos e serviços que precisam otimizar o desempenho e melhorar a satisfação do usuário.
O teste A/B é um método de design experimental muito útil e amplamente utilizado em vários cenários de aplicação. Os detalhes são os seguintes:
1. Design e otimização de produto
Durante o processo de design e otimização do produto, os testes A/B podem ser usados para comparar diferentes soluções e funções de design para determinar qual solução e função tem maior impacto na experiência do usuário e nos indicadores-alvo. Por exemplo, em um site de comércio eletrônico, o teste A/B pode ser usado para comparar diferentes layouts de página, arranjos de produtos, designs de carrinho de compras, etc., para melhorar a conversão do usuário e as taxas de compra.
2. Publicidade e otimização
Durante o processo de posicionamento e otimização do anúncio, o teste A/B pode ser usado para comparar diferentes textos, imagens e canais de entrega do anúncio para determinar qual anúncio é mais atraente para os usuários-alvo. Por exemplo, na publicidade em mídias sociais, o teste A/B pode ser usado para comparar diferentes textos, imagens, prazos de entrega e canais de entrega para melhorar a taxa de cliques e a taxa de conversão do anúncio.
3. Otimização da interface do site e do aplicativo
Durante o processo de design e otimização de interface de sites e aplicativos, testes A/B podem ser usados para comparar diferentes estilos, cores e layouts de interface para determinar qual interface tem maior impacto na experiência do usuário e nos indicadores de destino. Por exemplo, em aplicativos de mídia social, os testes A/B podem ser usados para comparar diferentes designs de interface, cores e layouts para melhorar a retenção e a atividade do usuário.
4. Estratégia e otimização de preços
Durante a estratégia de preços e o processo de otimização, os testes A/B podem ser usados para comparar diferentes faixas de preços e métodos de promoção para determinar qual preço e método de promoção têm maior impacto nas intenções de compra e nos indicadores-alvo dos usuários. Por exemplo, em um site de comércio eletrônico, o teste A/B pode ser usado para comparar diferentes faixas de preços, métodos de promoção, cupons, etc., para aumentar as taxas de compra do usuário e os preços unitários do cliente.
1. Determine metas e indicadores de teste
Primeiramente, é preciso esclarecer os objetivos e indicadores do teste, como melhorar a taxa de conversão do site ou aumentar a taxa de retenção do aplicativo. Ao mesmo tempo, é necessário determinar a definição específica e o método de medição dos indicadores de teste. Por exemplo, a taxa de conversão do site pode ser definida como a proporção de usuários que concluem compras ou registros que precisam ser coletados. e analisado estatisticamente durante o processo de teste.
2. Determinar variáveis e soluções de teste
De acordo com os objetivos e indicadores do teste, determine as variáveis que precisam ser testadas e o plano de teste específico. Por exemplo, ao testar o layout da página em um site, você pode configurar um grupo experimental e um grupo de controle. O grupo experimental usa o novo layout de página e o grupo de controle usa o layout de página original. O tempo de teste pode ser definido como. semana ou mais.
3. Determine o tamanho da amostra e o método de alocação
Determine o tamanho da amostra e o método de distribuição da amostra necessários para o teste com base nos objetivos e indicadores do teste, bem como nas variáveis e planos do teste. O tamanho da amostra precisa ser grande o suficiente para garantir que os resultados do teste sejam estatisticamente significativos. A distribuição da amostra precisa ser aleatória para garantir que as características e a distribuição da amostra entre o grupo experimental e o grupo de controle sejam semelhantes para evitar erros causados por amostras desequilibradas; .
4. Implementar testes
Diferentes variáveis de teste e soluções são aplicadas ao grupo experimental e ao grupo de controle, respectivamente. Por exemplo, um novo layout de página é usado no grupo experimental e o layout de página original é usado no grupo de controle. Durante o processo de teste, é necessário coletar dados relevantes, como visitas de usuários, cliques, taxas de conversão, etc., e registrar o tempo de teste e outras informações relevantes.
5. Analise dados e resultados
Após o teste, realize a análise estatística dos dados coletados, compare as diferenças e significância entre o grupo experimental e o grupo de controle e determine se o impacto das variáveis de teste nos indicadores-alvo é significativo. Os métodos de análise estatística comumente usados incluem testes de hipóteses, estimativa de intervalo de confiança, análise de regressão, etc.
6. Tire conclusões e otimize
Tire conclusões e otimize com base nos resultados da análise de dados. Se os indicadores de teste do grupo experimental forem significativamente melhores que os do grupo de controle, significa que as variáveis de teste têm um impacto positivo nos indicadores alvo, e novas variáveis podem ser consideradas se não houver diferença significativa entre o grupo experimental; e o grupo de controle, significa que as variáveis de teste não têm impacto nos indicadores-alvo. As variáveis e os cenários de teste precisam ser reconsiderados.
Deve-se observar que é necessário trabalho suficiente de planejamento e preparação antes da implementação de testes A/B, incluindo a determinação de metas e indicadores de teste, variáveis e planos de teste, tamanho de amostra e métodos de distribuição, etc. Durante o processo de teste, vários indicadores e erros precisam ser rigorosamente controlados para evitar resultados imprecisos devido a fatores como desvio da amostra e tempo de teste.
Leitura adicional: Uma coleção completa de ferramentas de produtividade para gerentes de produto
1. O usuário precisa de ferramentas de pesquisa:
Golden Data: Gratuito, disponível online, versão pessoal disponível. Jindata é uma ferramenta de formulário que tem funções semelhantes ao Maike, mas é mais jovem que ele. Suporta reservas, pesquisas, reservas, cadastro, aquisição de clientes, loteria, votação, exames, pedidos e outros cenários. 【https://jinshuju.net/】2. Ferramentas de gerenciamento de produto/demanda:
Gerenciamento de produtos PingCode: uma das poucas ferramentas de gerenciamento de produtos na China, gratuita para menos de 25 pessoas. Usado principalmente para coleta de ordens de serviço de demanda, gerenciamento de pool de demanda, revisão de demanda, gerenciamento de prioridade de demanda, desenho de roteiro de produto, planejamento de demanda e outros cenários. Além do gerenciamento de produtos, também possui gerenciamento de projetos, gerenciamento de testes, gerenciamento de documentos, etc. É uma ferramenta completa de gerenciamento de P&D. 【https://sc.pingcode.com/9ztvw】3. Protótipo de produto e ferramentas de design:
Axure: [Pago, anteriormente] Axure RP é uma ferramenta profissional de prototipagem rápida. Além de gerentes de produto, profissionais de muitas áreas usam este software. O Axure RP pode não apenas projetar protótipos de produtos, mas também desenhar diagramas de estrutura de linha de produtos, diagramas de casos de uso, diagramas de fluxo lógico, etc. Muitos gerentes de produto usam até mesmo diretamente o Axure RP para expressar documentos de requisitos de produtos. (Site oficial: Axure.com) Mockups: Se o trabalho principal do gerente de produto é criar desenhos de conceito de produto para expressar conceitos de design de produto, conceitos e layout básico, neste caso, você pode escolher Mockups Balsamiq. Os trabalhos produzidos com Mockups são todos desenhados à mão, o que é mais adequado para desenhar wireframes e protótipos, mas não é adequado para design de protótipos interativos. Outra característica especial do Mockups é que a maioria dos componentes que ele fornece podem ser personalizados na aparência e também possuem um bom suporte para o chinês. (Site oficial: https://www.mockplus.cn/)4. Ferramentas de mapeamento mental:
XMind: [Gratuito] XMind é um software comercial de mapeamento mental que os gerentes de produto podem usá-lo não apenas para desenhar mapas mentais, mas também para desenhar diagramas de espinha de peixe, diagramas bidimensionais, diagramas de árvore, diagramas lógicos e gráficos organizacionais. facilmente. (Xmind.com) Além disso, Xiangfeishu Document, Processon, etc. também oferece suporte à produção de mapas mentais.5. Colaboração em equipe e ferramentas de gerenciamento de projetos:
PingCode de gerenciamento de projetos de software : [Gratuito para menos de 25 pessoas] Classificado entre os dois primeiros na lista de software de gerenciamento de projetos de software da China em 2021, atende à coleta de ordens de serviço do cliente, gerenciamento de demanda, agendamento de prioridade de demanda, planejamento de roteiro, gerenciamento de projetos ágil/cascata/kanban e projeto progresso. Ele fornece gerenciamento de P&D de processo completo, como rastreamento, gerenciamento de casos de teste, gerenciamento de defeitos, gerenciamento de documentos e integração com GitLab e Jinkens. Ele suporta implantação privada, desenvolvimento personalizado, SAAS e outras versões; 40% de Jira. (https://sc.pingcode.com/9ztvw) Worktile de gerenciamento de projetos universal: [Gratuito para 10 pessoas] Classificado entre os três primeiros no ranking nacional de gerenciamento de projetos por muitos anos. É uma ferramenta universal de gerenciamento de projetos que oferece suporte a diferentes tipos. de projetos utilizados pela equipe. Em termos de gerenciamento de projetos, possui funções de projeto, como gerenciamento de projetos, gerenciamento de programas, planejamento de projetos, acompanhamento de projetos e gerenciamento de documentos de projetos. Worktile também suporta implantação privada, desenvolvimento secundário, saas e outras versões. (https://sc.pingcode.com/edfc1)Mais, como ferramentas de gerenciamento de testes/defeitos, material de imagem e sites de processamento, dados/estatísticas, estatísticas de dados de aplicativos móveis e ferramentas de análise, ferramentas de análise estatística de tendências da Internet, ferramentas de análise de sites, ferramentas de consulta de classificação de sites, plataformas de hospedagem de código, nomes de domínio DNS Para serviços de análise, serviços de adaptação, ferramentas de serviço de teste, ferramentas de envio de mensagens, etc., você pode visualizar o "Gerente de Produto" através dos seguintes artigos
Espero que este artigo possa ajudá-lo a entender e aplicar melhor os testes A/B. Lembre-se de que testes e otimização contínuos são a chave para o sucesso!