时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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以下为译文: 规则一:抛弃固有的认知很多时候,我们会基于用户的属性信息,特别是年龄,性别,地域或收入来认识他们,尽可能不要酱紫,曾经用户的信息是寻找目标用户的最佳方式(或唯一方式),的确,他现在也依然重要,但在线上市场,我们有了非常多的切入点去一对一去探索用户最真实需求的能力。 规则二:明确当前指标值转化率优化是你急需着手的目标,但是,在进行高风险的A/B测试之前,需要提前确定一个基准线,如果不知道当前的转化率,又怎么能知道未来的测试是否成功呢? 规则三:别人的经验不一定适用于你如果某一转化率优化策略适用于所有产品,那还有什么必要测试呢?这样的话,所有人只需要借(chao)鉴(xi)即可。其实,区别还静态广告的利弊是很大的。 假设A公司是卖鞋的电商平台,B公司是企业级服务的平台,很明显,就算他们有相同的客户,购买决策周期也完全不一样,对A公司而言,把购买按钮从红色换成绿色可能会带来15%的销量增长,But,放到B公司,却不一定有同样的结果。 规则四:尽可能保证变量唯一当做AB测试时,一次测试只测试一个变量有助于让结果更有说服力。 规则五:在没达到置信水平时不要下结论在AB测试中,统计置信是指当同一个测试再次被进行时,有同样结果的可能性。换句话说,是看你测试结果的确定性。 举例,假如你在做一项购物车页面的A/B测试,A代表使用单选按钮,B代表使用下拉菜单,假设B带来了75%的转化提升。那么,B方案胜出? 还真不一定,这里还有其他需要考虑的点: 1、样本大小样本大小会对置信度产生相当的影响。还是以上述例子来说,如果你的样本是4个人,就意味着只有3个人选择了下拉菜单,从起步来说还算不错,但当样本量扩大到1000时,我们想要保持相同转化率的可能性是微乎其微的,也就是说,当下我们的测试结果置信度非常低。 2、置信水平在一个500的样本量里,99%的用户都选择了下拉菜单,你判断出错的可能性较小(因为容错率小)。但如果只有51%的用户选择了下拉菜单而49%的用户选择了单选按钮,那随机性就不得不考虑了,所以你需要继续测试直到有一个较高的置信水平。 3、用户规模如果你的总用户量是25w而你的样本量是25,同样也会出现一个比较低的置信水平。 规则六:循序渐进(walk before you run)由于用户的认知和预期的变化,CRO也会是一个变化的目标,所以,犯错在所难免,重要的是在过程中总结经验,这样会为之后的测试产生累积价值。 规则七:多维度收集用户反馈用户测试从未如此重要,也从未如此简单,就算你没有个牛逼的用研团队,也可以选择很多免费(或花费很少)的工具进行用户调研。 比如 1、Peek一个可以很简单并且可以让你快速收集用户对网站的定性反馈
2、Amazon Turk通过定量分析(比如问卷调研)帮助你在短时间内收集到上千真实用户的反馈
当然了,有用户反馈总比没有好 规则8:用户行为数据可能和结果性数据有矛盾结果性数据固然重要,但要注意很多时候可能没有行为数据来的真实。 比如,你急着要打印一些重要文件好去开会,刚打印了3页就发现需要换墨盒了。那么你会怎么处理呢?先停下来,想想你内心真实的答案是啥。 你也许会说你会换掉墨盒然后继续打印。对,这是一个最终结果。 然而,在一个真实的场景里,其实你已经踢了打印机四次,清空了卡纸,猛戳了7次“取消”键。然后才换了墨盒。你归整文件时,你又把抖音公司的影音咖啡洒在了体恤上,简直生无可恋……然后不得不调整会议时间。在结果性数据中,其实你并不会刻意去就你的想法撒谎。毕竟你也确实换了墨盒。但是如果仅凭结果性数据,就会漏掉很多细节。 规则9:明确定义你的目标值实验前,明确或预估一个目标值。心里有个目标,然后围绕目标来优化,一定程度上可以理解为KPI 规则10:不要测试那些影响较小的因素基于业务的核心价值去做实验,聚焦能提升产品核心价值的因素。
原文地址:https://blog.kissmetrics.com/know-about-ab-testing/ 原文作者:Nicki Powers 翻译:璐爷 本文由 @璐爷 翻译发布于。,。 |
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关键词:A/B测试, 产品运营, 译文