A/B testavimas vartotojo sąsajos ir vartotojo sąsajos dizaino srityje: Išsamus vadovas

Įvadas

Įsivaizduokite, kad savo svetainėje paleidžiate naują funkciją, bet pastebite, kad naudotojams ji nepatinka.

Tai nemalonu, tiesa? Bet tai nebūtinai turi būti jūsų istorija. Užuot pasikliovus spėjimais ar nuojauta, yra išmintingesnis būdas, kaip elgtis su svetainių optimizavimu: A/B testavimas.

Naudotojo sąsajos ir (arba) vartotojo sąsajos dizaino A/B testavimas atskleidžia, kas veikia, o ką reikia koreguoti, remiantis realiomis naudotojų sąveikomis. Remdamiesi šiomis įžvalgomis, galite tobulinti svetainę, kad geriau pritrauktumėte savo auditoriją ir padidintumėte konversijas.

Šiame vadove išsamiau aptarsime A/B testavimą ir parodysime, kaip jį naudoti siekiant optimizuoti vartotojo sąsają ir (arba) naudotojo sąsają.

Kas yra A/B testavimas?

A/B testavimas - tai dviejų tinklalapio ar programėlės versijų palyginimo metodas, kuriuo siekiama išsiaiškinti, kuri iš jų veikia geriau.

Suskirsčius auditoriją į dvi atsitiktines grupes, kiekviena jų matys skirtingą puslapio versiją (A arba B). Tada galite įvertinti kiekvienos versijos našumą pagal tokius rodiklius, kaip paspaudimų dažnis, konversijų dažnis ar naudotojų įsitraukimas. Laimi versija, kurios rezultatai geresni.

A/B testavimo vaidmuo kuriant vartotojo sąsają ir UI/UX

A/B testavimas iš esmės padeda sumažinti atotrūkį tarp dizaino ketinimų ir naudotojų lūkesčių. Jis skatina kūrybišką ir duomenimis pagrįstą procesą, todėl UI / UX dizaineriai gali kurti vizualiai patrauklius, labai funkcionalius ir į naudotoją orientuotus sprendimus.

Pristatydami dvi dizaino versijas skirtingoms naudotojų grupėms, surinksite konkrečių duomenų apie tai, kas sulaukia didžiausio atgarsio. Šis duomenimis paremtas metodas padeda tobulinti naudotojų patirtį, atsižvelgiant į realius pageidavimus ir elgseną, o ne į prielaidas.

Labai svarbu pažymėti, kad A/B testavimas yra nuolatinis procesas. Panašiai kaip siuvėjas nuolat tobulina savo amatą, taip ir rinkodaros specialistai naudoja šiuos bandymus, kad nuolat tobulintų savo strategijas. Šis kartotinis metodas užtikrina, kad produktas vystytųsi kartu su naudotojų poreikiais ir pageidavimais, todėl naudotojų patirtis tampa intuityvesnė, malonesnė ir veiksmingesnė.

Optimizuodamos A/B testavimo procesą ir integruodamos įrankius, kurie supaprastina testų kūrimą ir duomenų analizę, komandos gali gerokai padidinti programuotojų produktyvumą, kad jie galėtų daugiau dėmesio skirti naujovėms ir mažiau - rankinėms užduotims.

Kaip naudoti A/B testavimą UI/UX optimizavimui

Norėdami veiksmingai naudoti A/B testavimą UI/UX optimizavimui, turite laikytis struktūruoto proceso. Štai kaip tai atrodo:

Apibrėžkite A/B testo tikslus

Prieš pradėdami A/B testavimą, aiškiai nustatykite, ko norite pasiekti.

Ar siekiate padidinti paspaudimų skaičių, sumažinti atmetimo rodiklį ar padidinti naudotojų pasitenkinimą? Nustatę tikslius tikslus, galėsite nukreipti savo testavimo pastangas ir užtikrinti, kad rezultatai būtų svarbūs. Pavyzdžiui, norėdami padidinti registracijų skaičių, turėtumėte sutelkti dėmesį į tokius elementus kaip formos vieta, raginimo atlikti veiksmą (CTA) mygtukai arba puslapio išdėstymas.

💡Pro Patarimas: Naudokite SMART sistemą (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound - konkretus, išmatuojamas, pasiekiamas, aktualus, apibrėžtas laike), kad apibrėžtumėte savo tikslus reklamuodami savo svetainę. Pavyzdžiui: per ateinančias 30 dienų 15 % padidinti užsiregistravusiųjų skaičių, optimizuojant užsiregistravimo formos išdėstymą ir kopiją.

Nustatykite A/B testą

Nustačius tikslus, kitas žingsnis - nustatyti A/B testą.

Pirmiausia sukurkite dvi norimo išbandyti tinklalapio ar programėlės elemento versijas: A versiją (kontrolinę) ir B versiją (variantą). Naudokite patikimą A/B testavimo įrankį, kad naudotojams atsitiktine tvarka priskirtumėte vieną iš šių versijų. Įsitikinkite, kad testas atliekamas pakankamai ilgai, kad būtų galima surinkti reikšmingų duomenų.

Be to, nesudėtingai išskirkite kintamuosius. Tai reiškia, kad abiejose versijose turėtų skirtis tik vienas elementas, kad pamatytumėte tikrąjį jo poveikį. Pavyzdžiui, jei bandote mygtukų spalvas, A versijoje gali būti mėlynas mygtukas, o B versijoje - žalias. Visa kita turėtų likti nepakitę, kad būtų galima tiksliai nustatyti spalvos pakeitimo poveikį.

Analizuokite A/B testo rezultatus

Atlikus bandymą, laikas išnagrinėti rezultatus.

Susitelkite į pagrindinius su tikslais susijusius rodiklius, kad nustatytumėte, kuri versija buvo geresnė. Neapsiribokite tik paviršutiniškais rezultatais ir įvertinkite naudotojų atsiliepimus bei elgsenos modelius, kad iš tiesų suprastumėte jų pageidavimus.

Pavyzdžiui, jei dėl B versijoje esančio žalio mygtuko konversijų skaičius padidėjo 25 %, šilumos žemėlapiai ir naudotojų sesijų įrašai gali parodyti, kad žalias mygtukas labiau išsiskiria iš puslapio fono, todėl naudotojai jį lengviau pastebi ir spusteli.

💡Pro Patarimas: Segmentuokite duomenis, kad pamatytumėte, ar skirtingos demografinės vartotojų grupės skirtingai reaguoja į variantus. Tai gali padėti gauti gilesnių įžvalgų ir nukreipti tikslingesnį optimizavimą.

Įžvalgų naudojimas duomenimis pagrįstiems sprendimams priimti

Remdamiesi A/B testų įžvalgomis galite drąsiai įgyvendinti pakeitimus, kurie pagerins naudotojo patirtį ir padės pasiekti tikslus. Pavyzdžiui, jei B versija su žaliu CTA yra pranašesnė už A versiją, pritaikykite šį pakeitimą visoje svetainėje.

Be to, sukurkite saugyklą, kurioje būtų galima dokumentuoti savo išvadas ir pagrindimą, kad ateityje būtų galima remtis jais ir informuoti apie vėlesnius bandymus. Tai padeda išvengti nereikalingų bandymų ir suteikia žinių bazę, leidžiančią suprasti, kokie pakeitimai pasiteisino ar nepasiteisino.

A/B testavimo naudojimas nuolatiniam tobulinimui

A/B testavimas nėra vienkartinis. Nuolat bandykite įvairius svetainės ar programėlės elementus, kad galėtumėte nuolat optimizuoti. Keičiantis naudotojų pageidavimams, turėtų keistis ir jūsų strategijos. Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite savo A/B testavimo tikslus ir atlikite naujus testus, kad neatsiliktumėte nuo tendencijų.

**💡Pro patarimas: **Skatinkite eksperimentavimo kultūrą savo organizacijoje. Skatinkite komandas siūlyti hipotezes ir kurti eksperimentus. Įgyvendindami ir tikrindami pakeitimus naudokite judriąsias metodikas, taip užtikrindami, kad jūsų svetainė ar programėlė vystytųsi atsižvelgiant į naudotojų atsiliepimus.

Patarimai, kaip kurti A/B testavimo variantus

• Sutelkite dėmesį į didelio poveikio elementus: Pirmenybę teikite tiems elementams, kurie gali turėti įtakos naudotojų elgsenai. Pagalvokite apie antraštes, raginimo imtis veiksmų mygtukus, paveikslėlius ir formas. Pakeitus šiuos komponentus, galima gerokai pagerinti įsitraukimą ir konversijas. Pavyzdžiui, įtikinama antraštė gali patraukti dėmesį ir paskatinti daugiau lankytojų imtis veiksmų, todėl ją būtina išbandyti.
• Išbandykite po vieną kintamąjį: Viskas turi būti aišku ir paprasta. Atlikdami A/B testus vienu metu keiskite tik vieną dalyką. Jei vienu metu keisite kelis elementus, nesužinosite, kuris pakeitimas lėmė skirtumą. Pavyzdžiui, jei bandote naują CTA mygtuko dizainą, visa kita palikite taip, kaip yra. Taip galėsite tiksliai matyti, kaip naujasis mygtukas veikia naudotojų elgseną.
• Sukurkite aiškias hipotezes: Tiksli hipotezė apibūdina ir laukiamą rezultatą, ir jo pagrindimą. Pavyzdžiui, "Pakeitus nukreipiamojo puslapio antraštę taip, kad joje būtų tiesiogiai aptariami naudotojų skauduliai, padaugės formos pateikimo atvejų, nes ji labiau atitiks lankytojų poreikius." Toks aiškumas padeda vadovauti testavimo procesui ir efektyviai interpretuoti rezultatus.
• Užtikrinkite mobilųjį reagavimą: Patikrinkite, kaip pakeitimai atrodo ir veikia įvairiuose ekrano dydžiuose, kad visiems naudotojams būtų užtikrinta nuosekli ir optimizuota patirtis. Jei variantas puikiai veikia darbalaukyje, bet neveikia mobiliajame telefone, tai gali iškreipti rezultatus, todėl atliekant A/B bandymus reikia atsižvelgti į mobilųjį pritaikymą.
• Įtraukite svetainės lokalizavimą: Svetainės lokalizavimas - tai svetainės turinio, dizaino ir funkcionalumo pritaikymas prie įvairių vartotojų segmentų kultūrinių, kalbinių ir regioninių pageidavimų. Pavyzdžiui, jei testuojate tinklaraščio įrašą, galite ne tik išversti tekstą, bet ir pritaikyti pavyzdžius bei nuorodas, kad jie būtų tinkami kultūriniu požiūriu. Toks požiūris užtikrina, kad jūsų turinys suskambės su vietos auditorija, todėl padidinsite savo prekės ženklo veiksmingumą įvairiose rinkose.

Kaip nustatyti statistinį reikšmingumą atliekant A/B testavimą

A/B testavimo statistinis reikšmingumas padeda įvertinti, ar testo variantų našumo skirtumai atsirado dėl atliktų pakeitimų, ar tik dėl atsitiktinumo. Tai užtikrina, kad jūsų rezultatai yra patikimi, todėl galite drąsiai atlikti atnaujinimus.

Štai kaip nustatyti statistinį reikšmingumą atliekant A/B testavimą:

1. Nustatykite patikimumo lygį: Paprastai naudojamas 95 % patikimumo lygis. Tai reiškia, kad esate 95 % tikri, jog rezultatai gauti ne dėl atsitiktinių svyravimų.
2. Apskaičiuokite imties dydį: Nustatykite, kiek naudotojų reikia kiekvienoje grupėje (A ir B), kad rezultatai būtų patikimi. Tai gali padėti padaryti internetinės skaičiuoklės, pagrįstos numatomu poveikio dydžiu ir patikimumo lygiu.
3. Atlikite testą: Atsitiktine tvarka suskirstykite auditoriją į dvi grupes. A grupė mato originalią versiją, o B grupė - variantą. Įsitikinkite, kad bandymas trunka pakankamai ilgai, kad būtų surinkta pakankamai duomenų, paprastai bent vienas verslo ciklas.
4. Rinkti duomenis: Stebėkite su tikslais susijusius veiklos rodiklius, pvz., paspaudimų ar konversijų rodiklius.
5. Analizuokite rezultatus: Naudokite statistinius metodus arba internetinius įrankius, kad palygintumėte dvi grupes. Šios priemonės apskaičiuos p reikšmę, kuri parodo tikimybę, kad pastebėti skirtumai atsirado atsitiktinai.
6. **Interpretuokite p reikšmę: **Jei p reikšmė mažesnė nei 0,05, rezultatas yra statistiškai reikšmingas, t. y. tikėtina, kad skirtumas atsirado dėl variacijos. Tačiau jei p reikšmė yra 0,05 arba didesnė, rezultatas nėra statistiškai reikšmingas, o tai reiškia, kad skirtumas galėjo atsirasti dėl atsitiktinumo.

A/B testavimo įrankiai

Optimizely

"Optimizely" išsiskiria sudėtingomis, tačiau patogiomis A/B testavimo galimybėmis. Kaip rinkodaros specialistas ar dizaineris įvertinsite galingą vizualinį redaktorių, kuris leidžia kurti ir keisti testus neturint programavimo žinių.

Jos pažangios tikslinės funkcijos padeda kurti asmeninę patirtį segmentuojant naudotojus pagal elgseną, vietą ir kitus požymius. Be to, "Optimizely" siūlo realiuoju laiku atliekamą analizę, todėl galite greitai įvertinti savo variantų poveikį ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kad padidintumėte naudotojų patirtį ir konversijų rodiklius.

VWO

"VWO" siūlo išsamų A/B testavimo rinkinį, skirtą ir rinkodaros specialistams, ir dizaineriams. Jo vizualinis redaktorius leidžia lengvai kurti ir įgyvendinti testų variantus, o stiprios tikslinės parinktys leidžia pritaikyti testus skirtingiems naudotojų segmentams.

Išsamūs šilumos žemėlapiai ir sesijų įrašai suteikia vertingų įžvalgų apie naudotojų sąveiką, padedančių suprasti, kaip pokyčiai veikia elgseną. Be to, VWO palaiko daugialypės terpės testavimą, todėl galite vienu metu išbandyti kelis elementus ir rasti geriausią derinį savo svetainei.

"Adobe Target

Naudodami "Adobe Target" gausite pažangų auditorijos segmentavimą, kad galėtumėte atlikti labai suasmenintus eksperimentus. Jos mašininio mokymosi algoritmai automatiškai nustato geriausiai veikiančius variantus, taip padidindami bandymų efektyvumą. Išsamios ataskaitos ir analizė suteikia gilių įžvalgų apie naudotojų elgseną ir bandymų rezultatus, todėl galite priimti pagrįstus sprendimus, skatinančius įsitraukimą ir didinančius konversijų rodiklius.

💡Norite giliau? Štai geriausi A/B testavimo įrankiai rinkoje 2024 m.

Išvada

A/B testavimas yra galingas įrankis, padedantis optimizuoti svetainės vartotojo sąsają ir (arba) UI, leidžiantis priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie pagerina vartotojo patirtį ir skatina konversijas. Nustatydami tikslus, atlikdami bandymus, analizuodami rezultatus ir naudodamiesi įžvalgomis nuolatiniam tobulėjimui, galite sukurti puikią skaitmeninę patirtį.

Jei norite gauti daugiau įžvalgų apie augimą ir strategines kryptis, apsilankykite "Ranktracker". Kaip pirmaujanti SEO priemonė, "Ranktracker" teikia vertingų duomenų ir analizės, padedančių orientuotis į jūsų skaitmeninę strategiją ir suderinti optimizavimo pastangas su bendrais verslo tikslais.