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通过回答如何解决问题来提出假设。
假设是可检验的假设。你可以用条件的形式来表述——“如果X发生则Z”,即,例如“如果标题使用22号字体而不是18号字体,转化率将会增加”。A/B 测试会让您知道假设中提出的猜想是否正确。
定义你的目标。
确定您希望通过研究以及整个研究和设计过程实现什么目 以色列 WhatsApp 号码数据 标 - 例如,您希望更多用户单击主页上的 CTA 按钮。
定义统计准确性。
确定调查的实际评估和业务利益相关者展示所需的数字和数字 - 例如,2% 的转化率增长是否会让他们满意并值得投资于调查?
定义所需的结果范围。
多少受访者才能确保统计准确性?每日、每周或每月用户群中的多少百分比将使这些结果变得有价值且具有决定性?在进行调查之前必须确定这一点。
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为您的假设准备站点/产品/功能的额外变体(变体 B)并开始测试。在此阶段,开发人员介入,为现有产品实施第二种替代解决方案,用户在不知不觉中将网站/应用程序分为两组(A 组和 B 组)。在评估过程中,仅在收集了足够的数据以获得统计有效性和可行的结果后才尝试查看数据。
分析测试结果并采取行动。
如果您的版本 B 满足既定的有效性阈值并且它们证实了您的假设,您可以继续为所有用户实施它(不再在版本 A 和 B 之间划分)。然而,如果假设被证明是错误的,则保留原始版本 A 或设计并测试新的假设。另外,请检查替代研究方法来补充数据。
概括
A/B 测试是一个相当技术性的主题。它需要具备一定的统计知识,以及更专业的技术/编程知识(或与公司开发团队的良好关系)。这是一种直接的方法——而且非常简单、快速且便宜。它可以以很少的成本比较产品的两个替代版本,并获得令人满意的结果。更重要的是,它的调查结果是根据真实用户得出的,非常精确。不过,请
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