Testiranje A/B pri oblikovanju UI/UX: Celoten vodnik

Uvod

Predstavljajte si, da na svojem spletnem mestu uvedete novo funkcijo in ugotovite, da je pri uporabnikih neuspešna.

To je neprijetno, kajne? Vendar ni nujno, da je to vaša zgodba. Namesto da se zanašate na ugibanja ali občutke, se optimizacije spletnih strani lotite na pametnejši način: A/B testiranje.

Testiranje A/B pri oblikovanju uporabniškega vmesnika/uporabe razkriva, kaj deluje in kaj je treba prilagoditi na podlagi resničnih interakcij z uporabniki. S temi spoznanji lahko prilagodite svoje spletno mesto, da bo bolje pritegnilo občinstvo in povečalo število konverzij.

V tem vodniku se bomo poglobili v podrobnosti testiranja A/B in vam pokazali, kako ga uporabiti za optimizacijo uporabniškega vmesnika/uporabniškega prostora.

Kaj je testiranje A/B?

Testiranje A/B je tehnika za primerjavo dveh različic spletne strani ali aplikacije, da bi ugotovili, katera deluje bolje.

Z razdelitvijo občinstva v dve naključni skupini vsaka vidi različico strani (A ali B). Uspešnost vsake različice nato merite na podlagi kazalnikov, kot so stopnja klikov, stopnja konverzij ali vključenost uporabnikov. Zmaga različica z boljšimi rezultati.

Vloga testiranja A/B pri oblikovanju UI/UX

Testiranje A/B v svojem bistvu premošča vrzel med nameni oblikovanja in pričakovanji uporabnikov. Spodbuja proces, ki je ustvarjalen in temelji na podatkih ter oblikovalcem uporabniškega vmesnika/UX omogoča ustvarjanje rešitev, ki so vizualno privlačne, zelo funkcionalne in osredotočene na uporabnika.

Če različnim skupinam uporabnikov predstavite dve različici zasnove, zberete konkretne podatke o tem, kaj je najbolj odmevno. Ta pristop, ki temelji na podatkih, pomaga izboljšati uporabniško izkušnjo na podlagi dejanskih preferenc in vedenja, ne pa na podlagi predpostavk.

Pomembno je poudariti, da je testiranje A/B stalen proces. Tako kot krojači nenehno izpopolnjujejo svojo obrt, tudi tržniki s temi testi nenehno izboljšujejo svoje strategije. Ta iterativni pristop zagotavlja, da se izdelek razvija v skladu s potrebami in preferencami uporabnikov, kar vodi k bolj intuitivni, prijetni in učinkoviti uporabniški izkušnji.

Z optimizacijo postopka testiranja A/B in integracijo orodij, ki poenostavijo ustvarjanje testov in analizo podatkov, lahko ekipe bistveno povečajo produktivnost razvijalcev, ki se lahko bolj osredotočijo na inovacije in manj na ročna opravila.

Kako uporabiti testiranje A/B za optimizacijo UI/UX

Če želite učinkovito uporabiti testiranje A/B za optimizacijo UI/UX, morate upoštevati strukturiran postopek. To je videti takole:

Opredelite cilje testa A/B

Preden se lotite testiranja A/B, si razjasnite, kaj želite doseči.

Želite povečati število klikov, zmanjšati število odbojev ali povečati zadovoljstvo uporabnikov? Določitev natančnih ciljev bo usmerjala vaša prizadevanja za testiranje in zagotovila, da bodo vaši rezultati pomembni. Če želite na primer povečati število prijav, se osredotočite na elemente, kot so postavitev obrazca, gumbi CTA (call-to-action) ali postavitev strani.

💡Pro nasvet: Za opredelitev ciljev pri promociji svoje spletne strani uporabite okvir SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound). Na primer: v naslednjih 30 dneh z optimizacijo postavitve in besedila obrazca za prijavo povečajte število prijav za 15 %.

Nastavitev testa A/B

Ko so cilji opredeljeni, je naslednji korak vzpostavitev testa A/B.

Najprej ustvarite dve različici spletne strani ali elementa aplikacije, ki ga želite preizkusiti: Izvedite različico A (kontrolno različico) in različico B (različico). Z zanesljivim orodjem za testiranje A/B naključno dodelite uporabnike eni od teh različic. Poskrbite, da bo test potekal dovolj dolgo, da boste zbrali pomembne podatke.

Prav tako poskrbite za preprostost in izolirajte spremenljivke. To pomeni, da naj se med različicama razlikuje le en element, da boste videli njegov pravi učinek. Če na primer testirate barve gumbov, ima lahko različica A modri gumb, različica B pa zelenega. Vse ostalo mora ostati enako, da se natančno ugotovi učinek spremembe barve.

Analizirajte rezultate testa A/B

Ko je test opravljen, je čas, da preučite rezultate.

Osredotočite se na ključne metrike, povezane z vašimi cilji, in ugotovite, katera različica je bila uspešnejša. Presežite površinske rezultate ter ocenite povratne informacije uporabnikov in vzorce obnašanja, da bi resnično razumeli njihove preference.

Če je na primer zeleni gumb v različici B povzročil 25-odstotno povečanje konverzij, lahko toplotne karte in posnetki sej uporabnikov pokažejo, da zeleni gumb bolj izstopa iz ozadja strani, zato ga uporabniki lažje opazijo in kliknejo.

💡Pro nasvet: Segmentirajte svoje podatke in preverite, ali se različni demografski uporabniki različno odzivajo na spremembe. Tako lahko pridobite globlji vpogled in usmerite bolj ciljno usmerjene optimizacije.

Uporaba vpogledov za odločitve, ki temeljijo na podatkih

Na podlagi spoznanj, pridobljenih s testi A/B, lahko z gotovostjo izvajate spremembe, ki izboljšujejo uporabniško izkušnjo in dosegajo zastavljene cilje. Če je na primer različica B z zelenim CTA boljša od različice A, uvedite to spremembo na celotnem spletnem mestu.

Poleg tega ustvarite skladišče, v katerem boste dokumentirali svoje ugotovitve in utemeljitve za prihodnje sklicevanje in obveščanje o nadaljnjih testih. Tako se boste izognili nepotrebnim testom in zagotovili bazo znanja za razumevanje, katere spremembe so bile uspešne ali neuspešne.

Uporaba testiranja A/B za nenehno izboljševanje

Testiranje A/B ni enkratno. Še naprej preizkušajte različne elemente svojega spletnega mesta ali aplikacije za stalno optimizacijo. Z razvojem uporabniških preferenc se morajo razvijati tudi vaše strategije. Redno pregledujte in posodabljajte cilje testiranja A/B ter izvajajte nove teste, da boste v koraku s trendi.

**💡Pro nasvet: **V svoji organizaciji spodbujajte kulturo eksperimentiranja. Spodbujajte ekipe, da predlagajo hipoteze in načrtujejo eksperimente. Za izvajanje in preizkušanje sprememb uporabljajte agilne metodologije, ki zagotavljajo, da se vaše spletno mesto ali aplikacija razvija v skladu s povratnimi informacijami uporabnikov.

Nasveti za oblikovanje različic za testiranje A/B

• Osredotočite se na elemente z velikim učinkom: Prednostno testirajte elemente, ki lahko vplivajo na vedenje uporabnikov. Pomislite na naslove, gumbe za poziv k akciji, slike in obrazce. Spremembe teh elementov lahko bistveno izboljšajo vključenost in konverzije. Prepričljiv naslov lahko na primer pritegne pozornost in spodbudi več obiskovalcev k ukrepanju, zato je ključni element za testiranje.
• Preizkusite po eno spremenljivko naenkrat: Naj bodo stvari jasne in preproste. Pri izvajanju testov A/B spremenite le eno stvar naenkrat. Če hkrati spreminjate več elementov, ne boste vedeli, katera sprememba je povzročila razliko. Če na primer preizkušate novo obliko gumba CTA, pustite vse drugo nespremenjeno. Tako boste lahko natančno videli, kako novi gumb vpliva na vedenje uporabnikov.
• Ustvarite jasne hipoteze: V trdni hipotezi so opisani tako pričakovani rezultati kot tudi razlogi zanje. Na primer: "Sprememba naslovnice vstopne strani, ki bo neposredno obravnavala bolečine uporabnikov, bo povečala število oddanih obrazcev, ker bo bolj ustrezala potrebam obiskovalcev." Ta jasnost usmerja postopek testiranja in pomaga učinkovito razlagati rezultate.
• Zagotovite mobilno odzivnost: Preizkusite, kako spremembe izgledajo in delujejo na različnih velikostih zaslona, da zagotovite dosledno in optimizirano izkušnjo za vse uporabnike. Različica, ki je odlična na namiznem računalniku, a neuspešna na mobilnem, lahko izkrivlja rezultate, zato mora biti odzivnost na mobilne naprave ključni dejavnik pri testih A/B.
• Vključite lokalizacijo spletnega mesta: Lokalizacija spletnega mesta pomeni prilagoditev vsebine, oblike in funkcionalnosti vašega spletnega mesta, da bo ustrezala kulturnim, jezikovnim in regionalnim preferencam različnih segmentov uporabnikov. Če na primer testirate objavo na spletnem dnevniku, lahko poleg prevoda besedila prilagodite tudi primere in reference, da bodo kulturno ustrezni. Ta pristop zagotavlja, da bo vaša vsebina odmevala pri lokalnem občinstvu, kar povečuje učinkovitost vaše blagovne znamke na različnih trgih.

Kako določiti statistično pomembnost pri testiranju A/B

Statistična pomembnost pri testiranju A/B vam pomaga ugotoviti, ali so razlike v učinkovitosti med različicami testa posledica sprememb, ki ste jih izvedli, ali zgolj naključja. Zagotavlja, da so vaši rezultati zanesljivi, kar vam omogoča, da z gotovostjo izvajate posodobitve.

Kako določiti statistično pomembnost pri testiranju A/B?

1. Nastavite stopnjo zaupanja: Običajno se uporablja 95-odstotna stopnja zaupanja. To pomeni, da ste 95 % prepričani, da rezultati niso posledica naključnih odstopanj.
2. Izračunajte velikost vzorca: Ugotovite, koliko uporabnikov potrebujete v vsaki skupini (A in B) za zanesljive rezultate. Pri tem vam lahko pomagajo spletni kalkulatorji, ki temeljijo na pričakovani velikosti učinka in stopnji zaupanja.
3. Izvedite test: Svoje občinstvo naključno razdelite v dve skupini. Skupina A vidi izvirno različico, skupina B pa različico. Poskrbite, da bo test potekal dovolj dolgo, da boste zbrali dovolj podatkov, običajno vsaj en poslovni cikel.
4. Zbiranje podatkov: Spremljajte kazalnike uspešnosti, ki so pomembni za vaše cilje, na primer stopnjo klikov ali konverzij.
5. Analizirajte rezultate: Uporabite statistične metode ali spletna orodja za primerjavo dveh skupin. Ta orodja bodo izračunala p-vrednost, ki označuje verjetnost, da so opazovane razlike naključne.
6. **Razlaga p-vrednosti: **Če je p-vrednost manjša od 0,05, je rezultat statistično pomemben, kar pomeni, da je variacija verjetno povzročila opazovano razliko. Če pa je p-vrednost 0,05 ali večja, rezultat ni statistično pomemben, kar pomeni, da je razlika lahko posledica naključja.

Orodja za testiranje A/B

Optimizely

Optimizely odlikujejo napredne, a uporabniku prijazne možnosti testiranja A/B. Kot tržnik ali oblikovalec boste cenili njegov zmogljiv vizualni urejevalnik, ki vam omogoča ustvarjanje in spreminjanje testov brez znanja kodiranja.

Njegove napredne možnosti ciljanja vam pomagajo zagotoviti prilagojene izkušnje s segmentiranjem uporabnikov glede na vedenje, lokacijo in druge atribute. Poleg tega Optimizely ponuja analitiko v realnem času, tako da lahko hitro ocenite učinek svojih različic in sprejmete odločitve, ki temeljijo na podatkih, ter tako povečate uporabniško izkušnjo in stopnjo konverzij.

VWO

VWO ponuja celovit paket za testiranje A/B, ki je namenjen tako tržnikom kot oblikovalcem. Njegov vizualni urejevalnik omogoča enostavno ustvarjanje in izvajanje različic testov, z močnimi možnostmi ciljanja pa lahko prilagodite teste za različne segmente uporabnikov.

Poglobljeni toplotni zemljevidi in posnetki sej zagotavljajo dragocen vpogled v interakcije z uporabniki in vam pomagajo razumeti, kako spremembe vplivajo na vedenje. Poleg tega VWO podpira večrazsežnostno testiranje, kar vam omogoča hkratno testiranje več elementov in iskanje najboljše kombinacije za vaše spletno mesto.

Adobe Target

Z aplikacijo Adobe Target dobite napredno segmentacijo občinstva za zelo prilagojene poskuse. Algoritmi strojnega učenja samodejno prepoznajo najuspešnejše različice in tako povečajo učinkovitost testiranja. Obsežno poročanje in analitika zagotavljata globok vpogled v vedenje uporabnikov in rezultate testiranja, kar vam omogoča sprejemanje informiranih odločitev, ki spodbujajo sodelovanje in povečujejo stopnjo konverzije.

💡Želite se poglobiti? Tukaj so najboljša orodja za A/B testiranje na trgu v letu 2024.

Zaključek

Testiranje A/B je učinkovito orodje za optimizacijo uporabniškega vmesnika/uporabniškega prostora spletnega mesta, ki omogoča na podatkih temelječe odločitve, ki izboljšujejo uporabniško izkušnjo in spodbujajo konverzijo. Z opredelitvijo ciljev, vzpostavitvijo testov, analizo rezultatov in uporabo spoznanj za nenehne izboljšave lahko ustvarite vrhunsko digitalno izkušnjo.

Če želite dodatne informacije o rasti in strateških usmeritvah, si oglejte Ranktracker. Ranktracker kot vodilno orodje za SEO zagotavlja dragocene podatke in analitiko, ki usmerjajo vašo digitalno strategijo in usklajujejo vaša prizadevanja za optimizacijo s poslovnimi cilji v širšem smislu.