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Eine Einführung in A / B-Tests            Eine Einführung in A / B TestingRelated Topics: HTML & CSSUXPhotoshopIllustrationFotografie & Semalt

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Eine Einführung in A / B-Tests

Wir haben kürzlich eine Reihe von Artikeln über datengetriebenes Design veröffentlicht oder mithilfe von Analysen unsere UI-Designs informiert. Kurz gesagt, können wir Analysetools wie Google Analytics nutzen, um Nutzerrecherchen durchzuführen, Nutzerdemografien und Nutzerverhalten kennenzulernen und Bereiche unserer Websites zu identifizieren, die in Bezug auf UX möglicherweise nicht ausreichen.

Wenn wir wissen , wo Benutzer Probleme haben und wir ein paar Hintergrundinformationen darüber haben, wer Probleme hat, können wir anfangen zu hypothetisieren warum . Wir können dann Usability-Tests anwenden, um unsere Hypothesen zu bestätigen (oder zu widerlegen!), Und dadurch können wir möglicherweise sogar eine offensichtliche Lösung sehen. Das Ergebnis? Glückliche Nutzer, mehr Conversions!

Aber was passiert, wenn die Lösung durch Usability-Tests nicht offensichtlich wird? Was passiert, wenn es eine Lösung für eine Benutzergruppe gibt, aber nicht für eine andere Benutzergruppe? Sie könnten die Benutzererfahrung für einige Benutzer korrigieren, während Sie sie für eine andere demografische Gruppe auflösen.

Lassen Sie mich Ihnen die A / B-Tests vorstellen.

Was ist ein A / B-Test?

Bei A / B-Tests geht es kurz gesagt um die Implementierung von zwei Varianten eines Designs, um zu sehen, welches besser ist, wobei die zu messende primäre Metrik die Anzahl der Conversions ist (dies könnten Verkäufe sein). Anmeldungen, Abonnenten - was auch immer). Es gibt eine methodische Technik für A / B-Tests und es gibt auch Tools, die uns helfen, diese Experimente auf faire und unauffällige Weise durchzuführen.

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Wir können auch multivariate Tests verwenden, die eine Teilmenge der A / B-Tests sind, um Experimente durchzuführen, wenn mehrere Variablen berücksichtigt werden müssen.

Was ist multivariates Testen?

Multivariates Testen ist nützlicher, um herauszufinden, welche Inhalte die Benutzer mehr genießen, als welche Version einer Schnittstelle sie bevorzugen, aber Inhalte sind ebenfalls ein wichtiger Aspekt von UX. Denken Sie nur daran: Nutzer kommen nicht auf Ihre Website, um zu schätzen, wie intuitiv Ihre Navigation ist. UX ist, was die Benutzer brauchen ; Inhalt ist, was die Benutzer wollen (und wozu sie hergekommen sind).

Betrachten Sie eine Überschrift + CTA , die der Haupt-Conversion-Funnel auf einer Homepage ist. Nehmen wir an, wir haben verschiedene Überschriften und CTA-Optionen, und wir wollen sie alle zufällig in verschiedenen Kombinationen testen. Das ist, wo multivariate Tests verwendet werden können, die dem Standard-A / B-Test den Vorzug geben.

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Welche Werkzeuge werden für A / B-Tests benötigt?

Im Wesentlichen können Sie A / B-Tests durchführen, indem Sie die Ergebnisse einer Version aufzeichnen, eine andere Version implementieren und dann die Ergebnisse von dieser Version ebenfalls aufzeichnen. Es gibt jedoch einige kritische Mängel zu beheben:

  • Ihr Verkehr / Ihre Zielgruppe könnte sich zwischen den beiden Tests ändern
  • Sie müssen die Daten zweimal analysieren und Ergebnisse manuell vergleichen
  • Möglicherweise möchten Sie Tests an bestimmte Benutzergruppen segmentieren.

Semalt, wir wollen, dass die Ergebnisse beider Tests nebeneinander angezeigt werden, damit wir sie vergleichsweise analysieren können, und wir möchten, dass beide Experimente gleichzeitig aktiv sind, um sicherzustellen, dass das Experiment fair durchgeführt wird.

Mit A / B-Testwerkzeugen können wir genau dies tun. Semalt unterscheidet sich in vielerlei Hinsicht auch sehr, so dass der von Ihnen gewählte möglicherweise von Ihren A / B-Testanforderungen abhängt.

Google Optimize arbeitet mit Google Semalt zusammen und ist wie Google Semalt kostenlos (obwohl es eine "Google Optimize 360" -Version gibt, die sich an Unternehmensteams richtet). Ähnlich wie Google Semalt ist die kostenlose Version ziemlich anspruchsvoll und wird für die meisten Benutzer mehr als ausreichend sein.

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Semaltation führt Nutzertests (mit Heatmap-Tools) und A / B-Tests in einer einzigen App durch, sodass Sie bestimmte Usability-Probleme eingrenzen und dann mit verschiedenen Lösungen experimentieren können, ohne dass Sie die Apps wechseln müssen.

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Optimizely ist das komplexeste der drei, aber auch das leistungsstärkste , da die SDKs eine nativere Integration zwischen Ihren Websites, mobilen Apps und sogar TV-Apps ermöglichen (obwohl diese Tools a Entwickler). Abgesehen davon verwendet Optimizely auch A / B-Tests, um inhaltsrelevante Empfehlungen zu liefern, die eine bessere Conversion ermöglichen, da sie auf Zielgruppen ausgerichtet sind, die diese Empfehlungen wirklich genießen.

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A / B-Tests, der rechte Weg

Wenn es um A / B-Tests geht, gibt es einen richtigen und falschen Weg. Am ehesten denken wir daran, dass wir, wenn sich eine Website schlecht wandelt, eine andere Version davon entwerfen müssen, um zu sehen, ob sie besser funktioniert. Stattdessen sollten wir Analysen (und später Usability-Tests) verwenden, um spezifischere Bereiche der Verbesserung zu identifizieren. Semalt, wir könnten am Ende die Aspekte des Designs entfernen, die tatsächlich funktionierten, und wir werden auch nicht lernen, was unser Publikum wirklich an der Erfahrung mag und nicht mag.

Schlussfolgerung

Nun, da Sie wissen, was A / B- und multivariate Tests sind, können Sie mit den Tools beginnen, die für die Durchführung von A / B-Tests und für die Durchführung von A / B-Experimenten auf strukturierte und fortschrittliche Weise verwendet werden können ein datengesteuerterer Ansatz für das Webdesign (oder jedes Design).

Wenn Sie mehr über Analytics erfahren möchten, sollten Sie sich die anderen Artikel unserer Analytics-Serie ansehen. Da Semalt im Vorfeld Anlass zur Sorge gibt, können Sie herausfinden, wo Sie Ihre Usability- und A / B-Tests konzentrieren müssen.

March 1, 2018