Define Stronger A/B Test Variations Through UX Research定義更強的A/B測試變體透過UX研究

將使用者研究與A/B測試相結合，能夠揭示真實原因並開發出更有效的設計變體。相比盲目嘗試，這種方法能顯著提高最佳化測試的效率和成果。

A/B測試的定義

A/B分割測試透過比較同一網頁的不同變體，確定哪種設計產生最佳結果。測試指標包括：

這一測試因其相對低成本和工具的易用性，逐漸受到營銷和使用者體驗設計師的青睞。

“輸入垃圾，輸出垃圾”的風險

儘管A/B測試是強大的工具，但如果使用不當可能存在以下問題：

  1. 變體未能體現概念價值:一個糟糕的設計可能無法反映概念本身的優劣。例如，雖然新增選項描述可能是一個好概念，但如果描述看起來像廣告，就會被忽略。
  1. 變體未解決實際問題:錯誤的假設會導致設計變體未能解決根本問題。例如，簡化表單可能並不能提高轉化率，如果真正的問題是使用者找不到貸款利率資訊。
  1. 變體設計僅基於猜測:如果變體只是基於內部經驗或主觀意見，可能無法包含最佳設計選項。

解決方案：透過使用者研究揭示真實問題和設計機會，以指導測試。

揭示真正原因，定義更優變體

引用愛因斯坦的觀點：“實驗可以證明理論，但無法引導理論的誕生。”

應謹慎制定A/B測試的假設，並透過使用者研究縮小假設範圍。

四種使用者體驗研究方法，改進最佳化測試

1. 明確使用者意圖與反對點

瞭解使用者訪問網站的原因、是否成功完成任務，以及為何選擇離開。

方法：使用簡短的現場或退出調查，詢問以下問題：

  1. 你為什麼訪問這裡？
  1. 你是否成功完成任務？如果沒有，原因是什麼？

2. 揭示介面問題

如果介面存在嚴重的可用性問題（如互動流程複雜或提示誤導），A/B測試可能無效。

方法：使用可用性測試（如遠端或現場測試），5位使用者通常能發現85%的主要問題。

3. 測量可查詢性

導航標籤和選單設計的問題應透過驗證後再執行A/B測試。

方法：使用樹狀測試（Tree Testing）評估資訊架構中元素的可查詢性，測試標籤、分組和層次的直觀性。

4. 最佳化設計變體後上線

透過簡單的使用者測試移除設計中的明顯障礙，為每個變體提供公平的測試環境。

方法：進行快速的“清理”測試，以識別並修復設計中嚴重的可用性問題。

結合多種方法以最大化轉化率

A/B測試是一種強大的工具，但如果將其視為研究的替代品，變體設計可能會成為盲目猜測。透過結合使用者研究，可以：

  1. 改進問題識別。
  1. 提出更現實的假設。
  1. 發現更多最佳化機會。

這種方法能夠提高A/B測試的有效性，最終帶來更高的轉化率。