A/B testēšana UI/UX dizainā: Pilnīgs ceļvedis

Ievads

Iedomājieties, ka tīmekļa vietnē ieviešat jaunu funkciju, bet atklājat, ka lietotāji to neatbalsta.

Tas ir bēdīgi, vai ne? Bet tam nav jābūt jūsu stāstam. Tā vietā, lai paļautos uz minējumiem vai nojausmām, ir gudrāks veids, kā pieiet vietnes optimizācijai: A/B testēšana.

A/B testēšana UI/UX dizainā atklāj, kas darbojas un kas ir jāmaina, pamatojoties uz reālu lietotāju mijiedarbību. Izmantojot šīs atziņas, jūs varat pielāgot savu vietni, lai labāk iesaistītu savu auditoriju un palielinātu reklāmguvumus.

Šajā rokasgrāmatā mēs sīkāk iepazīstināsim ar A/B testēšanu un parādīsim, kā to izmantot, lai optimizētu savu UI/UX.

Kas ir A/B testēšana?

A/B testēšana ir metode, ar kuras palīdzību var salīdzināt divas tīmekļa lapas vai lietotnes versijas, lai noskaidrotu, kura no tām darbojas labāk.

Sadalot auditoriju divās nejauši izvēlētās grupās, katra no tām redz atšķirīgu lapas versiju (A vai B). Pēc tam varat novērtēt katras versijas veiktspēju, pamatojoties uz tādiem rādītājiem kā klikšķu skaits, konversiju rādītāji vai lietotāju iesaiste. Uzvar versija ar labākiem rezultātiem.

A/B testēšanas nozīme UI/UX dizainā

A/B testēšana būtībā novērš plaisu starp dizaina iecerēm un lietotāju vēlmēm. Tā veicina gan radošu, gan uz datiem balstītu procesu, ļaujot UI/UX dizaineriem radīt vizuāli pievilcīgus, ļoti funkcionālus un uz lietotāju orientētus risinājumus.

Prezentējot divas dizaina versijas dažādām lietotāju grupām, jūs apkopojat konkrētus datus par to, kas izraisa vislielāko rezonansi. Šī uz datiem balstītā pieeja palīdz uzlabot lietotāju pieredzi, pamatojoties uz faktiskajām vēlmēm un uzvedību, nevis pieņēmumiem.

Būtiski atzīmēt, ka A/B testēšana ir nepārtraukts process. Tāpat kā šuvēji pastāvīgi pilnveido savu amatu, arī tirgotāji izmanto šos testus, lai pastāvīgi uzlabotu savas stratēģijas. Šī iteratīvā pieeja nodrošina, ka produkts attīstās atbilstoši lietotāju vajadzībām un vēlmēm, tādējādi nodrošinot intuitīvāku, patīkamāku un efektīvāku lietotāja pieredzi.

Optimizējot A/B testēšanas procesu un integrējot rīkus, kas racionalizē testu izveidi un datu analīzi, komandas var ievērojami uzlabot izstrādātāju produktivitāti, ļaujot viņiem vairāk koncentrēties uz inovācijām un mazāk uz manuāliem uzdevumiem.

Kā izmantot A/B testēšanu UI/UX optimizācijai

Lai efektīvi izmantotu A/B testēšanu UI/UX optimizācijai, jāievēro strukturēts process. Lūk, kā tas izskatās:

A/B testa mērķu definēšana

Pirms sākat A/B testēšanu, noskaidrojiet, ko vēlaties sasniegt.

Vai jūsu mērķis ir palielināt klikšķu skaitu, samazināt atteikumu skaitu vai uzlabot lietotāju apmierinātību? Precīzu mērķu izvirzīšana palīdzēs virzīt jūsu testēšanas centienus un nodrošinās, ka jūsu rezultāti ir nozīmīgi. Piemēram, lai palielinātu reģistrāciju skaitu, jums jākoncentrējas uz tādiem elementiem kā veidlapas izvietojums, aicinājuma uz darbību (CTA) pogas vai lapas izkārtojums.

💡Pro Padoms: Izmantojiet SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound - konkrēts, izmērāms, sasniedzams, atbilstošs, ierobežots laikā) sistēmu, lai definētu savus mērķus, reklamējot savu tīmekļa vietni. Piemēram: nākamo 30 dienu laikā palieliniet reģistrēšanās rādītājus par 15%, optimizējot reģistrēšanās veidlapas izkārtojumu un kopiju.

A/B testa iestatīšana

Kad mērķi ir definēti, nākamais solis ir izveidot A/B testu.

Vispirms izveidojiet divas testējamās tīmekļa lapas vai lietotnes elementa versijas: Izveidojiet A versiju (kontrolversiju) un B versiju (variantu). Izmantojiet uzticamu A/B testēšanas rīku, lai pēc nejaušības principa piešķirtu lietotājiem vienu no šīm versijām. Pārliecinieties, ka tests tiek veikts pietiekami ilgi, lai iegūtu nozīmīgus datus.

Turklāt, izolējot mainīgos lielumus, rīkojieties vienkārši. Tas nozīmē, ka abās versijās drīkst atšķirties tikai viens elements, lai redzētu tā patieso ietekmi. Piemēram, ja testējat pogas krāsu, A versijā var būt zila poga, bet B versijā - zaļa. Visam pārējam jābūt nemainīgam, lai precīzi noteiktu krāsas maiņas ietekmi.

Analizējiet A/B testa rezultātus

Kad tests ir pabeigts, ir pienācis laiks izpētīt rezultātus.

Koncentrējieties uz galvenajiem rādītājiem, kas saistīti ar jūsu mērķiem, lai noteiktu, kura no versijām darbojas labāk. Iziet tālāk par virspusējiem rezultātiem un novērtējiet lietotāju atsauksmes un uzvedības modeļus, lai patiesi izprastu viņu vēlmes.

Piemēram, ja zaļā poga B versijā izraisīja konversiju pieaugumu par 25 %, siltuma kartes un lietotāju sesiju ieraksti varētu parādīt, ka zaļā poga vairāk izceļas uz lapas fona, tāpēc lietotāji to vieglāk pamana un noklikšķina.

💡Pro Padoms: Segmentējiet savus datus, lai redzētu, vai dažādi demogrāfiskie lietotāji atšķirīgi reaģē uz variācijām. Tas var sniegt dziļāku ieskatu un palīdzēt mērķtiecīgāk veikt optimizāciju.

Uz datiem balstītu lēmumu pieņemšana

Izmantojot A/B testos gūtās atziņas, varat droši ieviest izmaiņas, kas uzlabo lietotāja pieredzi un palīdz sasniegt mērķus. Piemēram, ja B versija ar zaļo CTA ir labāka par A versiju, ievietojiet šīs izmaiņas visā vietnē.

Turklāt izveidojiet repozitoriju, lai dokumentētu savus secinājumus un pamatojumu turpmākai atsaucei un turpmākajiem testiem. Tas palīdz izvairīties no liekiem testiem un nodrošina zināšanu bāzi, lai saprastu, kādas izmaiņas ir bijušas veiksmīgas vai neveiksmīgas.

A/B testēšanas izmantošana nepārtrauktai uzlabošanai

A/B testēšana nav vienreizējs pasākums. Turpiniet testēt dažādus vietnes vai lietotnes elementus, lai veiktu pastāvīgu optimizāciju. Mainoties lietotāju vēlmēm, jāmaina arī jūsu stratēģijas. Regulāri pārskatiet un atjauniniet savus A/B testēšanas mērķus un ievietojiet jaunus testus, lai neatpaliktu no tendencēm.

**💡Pro Padoms: **Sekmējiet eksperimentēšanas kultūru savā organizācijā. Mudiniet komandas izvirzīt hipotēzes un izstrādāt eksperimentus. Izmantojiet elastīgas metodoloģijas, lai ieviestu un testētu izmaiņas, nodrošinot, ka jūsu vietne vai lietotne attīstās atbilstoši lietotāju atsauksmēm.

Padomi, kā izstrādāt A/B testēšanas variācijas

• Koncentrējieties uz augstas ietekmes elementiem: Prioritāri testējiet elementus, kuriem ir potenciāls ietekmēt lietotāja uzvedību. Padomājiet par virsrakstiem, aicinājuma uz darbību pogām, attēliem un veidlapām. Izmaiņas šajos elementos var ievērojami uzlabot iesaistīšanos un reklāmguvumus. Piemēram, pārliecinošs virsraksts var piesaistīt uzmanību un mudināt vairāk apmeklētāju rīkoties, tāpēc tas ir ļoti svarīgs testējams elements.
• Testējiet pa vienam mainīgajam: Lai viss būtu skaidrs un vienkāršs. Veicot A/B testus, vienlaikus mainiet tikai vienu mainīgo. Ja vienlaicīgi mainīsiet vairākus elementus, jūs nezināsiet, kura izmaiņa radīja atšķirību. Piemēram, ja izmēģināt jaunu CTA pogas dizainu, visu pārējo atstājiet nemainīgu. Šādā veidā varēsiet precīzi redzēt, kā jaunā poga ietekmē lietotāja uzvedību.
• Izvirziet skaidras hipotēzes: Izvirziet skaidru hipotēzi, kurā izklāstīts gan gaidāmais rezultāts, gan tā pamatojums. Piemēram, "Mainot mērķlapas virsrakstu, lai tas tieši pievērstos lietotāju sāpju punktiem, palielināsies veidlapu iesniegšanas gadījumu skaits, jo tas vairāk atbildīs apmeklētāju vajadzībām." Šī skaidrība palīdz vadīt testēšanas procesu un efektīvi interpretēt rezultātus.
• Nodrošiniet mobilo ierīču atsaucību: Pārbaudi, kā izmaiņas izskatās un darbojas dažādos ekrāna izmēros, lai nodrošinātu konsekventu un optimizētu pieredzi visiem lietotājiem. Variācija, kas izceļas darbvirsmā, bet neizdodas mobilajā ierīcē, var izkropļot jūsu rezultātus, tāpēc A/B testos galvenā uzmanība jāpievērš mobilajai reaģētspējai.
• Vietnes lokalizācijas iekļaušana: Tīmekļa vietnes lokalizācija nozīmē pielāgot tīmekļa vietnes saturu, dizainu un funkcionalitāti, lai tā atbilstu dažādu lietotāju segmentu kultūras, valodas un reģionālajām vēlmēm. Piemēram, ja testējat bloga ierakstu, varat ne tikai tulkot tekstu, bet arī pielāgot piemērus un atsauces, lai tās būtu atbilstošas jūsu kultūrai. Šāda pieeja nodrošina, ka jūsu saturs rezonē ar vietējo auditoriju, palielinot jūsu zīmola efektivitāti dažādos tirgos.

Kā noteikt statistisko nozīmīgumu A/B testēšanā

Statistiskā nozīmība A/B testēšanā palīdz novērtēt, vai veiktspējas atšķirības starp testa variantiem ir radušās veikto izmaiņu vai tikai nejaušības dēļ. Tā nodrošina, ka jūsu rezultāti ir ticami, ļaujot jums droši veikt atjauninājumus.

Lūk, kā noteikt statistisko nozīmīgumu A/B testēšanā:

1. Iestatiet ticamības līmeni: Parasti tiek izmantots 95% ticamības līmenis. Tas nozīmē, ka esat pārliecināts, ka rezultāti nav iegūti nejaušas variācijas dēļ.
2. Aprēķiniet izlases lielumu: Izrēķiniet, cik lietotāju katrā grupā (A un B) nepieciešams, lai iegūtu ticamus rezultātus. Tiešsaistes kalkulatori var palīdzēt to izdarīt, pamatojoties uz paredzamo efekta lielumu un ticamības līmeni.
3. Palaist testu: Izlases veidā sadaliet auditoriju divās grupās. A grupa skatās oriģinālo versiju, bet B grupa - variāciju. Pārliecinieties, ka tests tiek veikts pietiekami ilgi, lai iegūtu pietiekami daudz datu, parasti vismaz vienu darba ciklu.
4. Apkopot datus: Izsekojiet ar mērķiem saistītos darbības rādītājus, piemēram, klikšķu vai konversiju rādītājus.
5. Analizējiet rezultātus: Izmantojiet statistikas metodes vai tiešsaistes rīkus, lai salīdzinātu abas grupas. Šie rīki aprēķinās p-vērtību, kas norāda varbūtību, ka novērotās atšķirības ir nejaušas.
6. **Interpretēt p-vērtību: **Ja p vērtība ir mazāka par 0,05, rezultāts ir statistiski nozīmīgs, kas nozīmē, ka variācija, visticamāk, izraisīja novēroto atšķirību. Tomēr, ja p-vērtība ir 0,05 vai lielāka, rezultāts nav statistiski nozīmīgs, kas nozīmē, ka atšķirība varētu būt nejaušības rezultāts.

A/B testēšanas rīki

Optimizely

Optimizely izceļas ar sarežģītām, bet lietotājam draudzīgām A/B testēšanas iespējām. Kā mārketinga speciālists vai dizaineris jūs novērtēsiet tā jaudīgo vizuālo redaktoru, kas ļauj jums izveidot un modificēt testus bez programmēšanas zināšanām.

Tās uzlabotās mērķēšanas iespējas palīdz nodrošināt personalizētu pieredzi, segmentējot lietotājus pēc uzvedības, atrašanās vietas un citiem atribūtiem. Turklāt Optimizely piedāvā reāllaika analīzi, lai jūs varētu ātri novērtēt savu variāciju ietekmi un pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, lai uzlabotu lietotāju pieredzi un konversiju rādītājus.

VWO

VWO piedāvā visaptverošu A/B testēšanas komplektu, kas paredzēts gan tirgotājiem, gan dizaineriem. Tā vizuālais redaktors ļauj viegli izveidot un īstenot testu variācijas, savukārt spēcīgās mērķēšanas opcijas ļauj pielāgot testus dažādiem lietotāju segmentiem.

Padziļinātas siltuma kartes un sesiju ieraksti sniedz vērtīgu ieskatu lietotāju mijiedarbībā, palīdzot jums saprast, kā izmaiņas ietekmē uzvedību. Turklāt VWO atbalsta daudzvariantu testēšanu, ļaujot testēt vairākus elementus vienlaicīgi, lai atrastu vislabāko kombināciju jūsu vietnei.

Adobe Target

Izmantojot Adobe Target, jūs varat izmantot uzlabotu auditorijas segmentāciju, lai veiktu ļoti personalizētus eksperimentus. Tās mašīnmācīšanās algoritmi automātiski nosaka visefektīvākos variantus, palielinot testu efektivitāti. Visaptveroši ziņojumi un analītika sniedz padziļinātu ieskatu lietotāju uzvedībā un testu rezultātos, ļaujot jums pieņemt pamatotus lēmumus, kas veicina iesaistīšanos un palielina konversiju rādītājus.

💡Vēlaties padziļināt zināšanas? Lūk, labākie A/B testēšanas rīki tirgū 2024. gadā.

Secinājums

A/B testēšana ir spēcīgs rīks vietnes UI/UX optimizēšanai, kas ļauj pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, kuri uzlabo lietotāja pieredzi un veicina konversijas. Definējot mērķus, izveidojot testus, analizējot rezultātus un izmantojot atziņas nepārtrauktiem uzlabojumiem, varat izveidot izcilu digitālo pieredzi.

Lai iegūtu papildu informāciju par izaugsmi un stratēģisko virzību, apmeklējiet Ranktracker. Kā vadošais SEO rīks Ranktracker nodrošina vērtīgus datus un analītiskos datus, kas palīdz vadīt jūsu digitālo stratēģiju, saskaņojot optimizācijas centienus ar jūsu lielajiem biznesa mērķiem.