A/B Testing 101 A/B測試入門

A/B測試透過資料驅動的決策，幫助改善使用者體驗並實現業務目標。遵循最佳實踐並避免常見錯誤，對於生成有意義的結果至關重要。

什麼是A/B測試？

A/B測試是一種定量研究方法，透過與真實使用者比較兩個或多個設計變體，確定哪種設計在特定業務指標（如轉化率或點選率）上表現最佳。通常，比較的是原始版本（A）和變體（B），變體在一個關鍵設計元素上有所改變。

例如，測試網站上兩種不同的號召性用語按鈕（CTA）：原始按鈕：紅色背景，白色文字。

變體按鈕：白色背景，紅色文字。將使用者分為兩組，分別展示這兩個版本，並收集資料，確定哪個設計能帶來更多的使用者互動。

為什麼進行A/B測試？

A/B測試幫助團隊做出資料驅動的決策，同時改善可用性並符合業務目標。它還允許透過逐步改進來提升使用者體驗，而不需要對整個設計進行大規模改動。

常見應用場景：

常測試的設計元素包括：

設定A/B測試的4個步驟

提出假設：在開始A/B測試之前，需要根據使用者研究提出一個假設。假設應該清楚地表明某個設計更改將如何影響特定指標。示例：將CTA按鈕的標籤從“購買”更改為“立即購買”將提高轉化率。

定義要更改的內容：重點是每次僅測試一個設計元素，以確保結果的明確性。更改應當小且有針對性。示例：保持按鈕的視覺設計不變，僅更改其標籤。

選擇結果指標：明確定義要跟蹤的主要指標，如點選率，同時設定防護指標以確保變體不會產生負面影響。示例：跟蹤點選率，同時監控購買率和平均購買金額，以全面評估設計變體的業務影響。

確定測試時間：

測試時間取決於所需的樣本量。你需要定義三個關鍵引數：

使用這些引數，你可以計算所需的樣本量，並決定測試應執行多長時間。

選擇A/B測試工具

如果決定將A/B測試納入研究方法庫，接下來需要選擇合適的工具。工具的選擇取決於你的預算、測試複雜性、技術需求以及團隊的使用便捷性。執行一個A/A測試（測試兩個相同的設計）可以幫助確保工具設定正確。

A/B測試的侷限性與常見錯誤

雖然A/B測試在特定場景中非常有價值，但在使用不當時也可能浪費資源或產生誤導性結果。

侷限性

流量不足：需要大量使用者參與，適合高流量頁面。

無法測試多重更改：每次只能測試單一設計元素。要測試多個變化，需使用多變數測試。

無法解釋行為變化的原因：A/B測試可以揭示行為變化，但無法解釋這些變化背後的原因，需要結合定性研究。

常見錯誤

目標不明確：必須有清晰的目標，以確保測試有方向性。

過早停止測試：必須等到收集足夠的資料才能得出可靠的結論。

沒有強假設：缺乏基於資料的假設將大大降低測試成功的機率。

僅關注單一指標：測試應跟蹤多個指標，避免設計更改在某個指標上獲益卻在其他方面產生負面影響。

A/B測試提供了一種可靠的方式來最佳化設計和使用者體驗，但需要結合業務上下文和定性研究來得出最有價值的結果。