Putting A/B Testing in Its Place將A/B測試置於其適當的位置
透過測量設計變更對關鍵業務指標的實際影響，A/B測試具有價值，但往往傾向於短期改進，忽略了只能透過定性研究發現的更大問題。
A/B測試相較於其他方法具有以下四大優勢：
- 真實使用者行為的衡量:在真實世界條件下測試設計，確保結果可信。例如，設計B如果比A銷售更多產品，可以明確B應成為未來的主要設計。
- 高統計顯著性:可投放大量流量以檢測微小的效能差異。例如，1%的銷售差異可以透過足夠的資料量精確測量。
- 解決設計權衡問題:透過測試衝突的設計指導或定性發現來確定最佳選擇。例如，A/B測試顯示，移除明顯的優惠券輸入框可使銷售額提高20-50%。
- 低成本實現:部署和執行A/B測試所需的技術資源較少。只需建立設計變體，使用隨機流量分配工具即可執行測試。
A/B測試的侷限性
儘管A/B測試優勢明顯，但它也有以下缺陷：
1. 僅適用於單一明確目標的專案
A/B測試只能評估單一的關鍵績效指標（KPI），例如：
電子商務網站的銷售額。
訂閱電子郵件的使用者數。
開戶或下載行為。
然而，許多網站的目標並非如此單一。例如，對於B2B網站，除了引導使用者填寫表單外，還可能需要提升品牌聲譽或支援公關目標，這些無法透過伺服器端使用者操作直接衡量。
2. 僅適用於完全實現的設計
測試需要先實現完整的設計變體，而這通常耗時較長。相比之下，紙質原型測試能夠快速排除不良想法，並集中精力最佳化可行設計。
3. 無法評估長遠影響
A/B測試通常關注短期指標，例如購買行為。這可能導致錯誤決策，因為某些設計變更的負面影響需要較長時間才能顯現。例如：
新增促銷資訊可能短期內提升特定商品銷量，但長遠來看，頁面混亂會降低整體使用者忠誠度。
短期視角的限制
A/B測試常以短期指標為導向，例如即時銷售行為。然而，這種短視可能導致忽略長期使用者體驗影響。
例子：過多的促銷資訊可能短期提高特定產品銷售，但長期降低使用者對網站的滿意度和回訪率。
即便A/B測試顯示促銷有效，但它可能隱藏了更深層次的問題，例如頁面混亂和可信度下降。
缺乏行為洞察
A/B測試的最大問題是缺乏對使用者行為的深入洞察：
- 無法瞭解背後的原因.例如，大按鈕比小按鈕提高1%的銷售額，但測試並未揭示為何大按鈕表現更好，或是否還有更優選擇。
- 缺乏對其他改進機會的發現.測試僅限於特定設計元素，例如按鈕大小，而忽略其他可能產生更大改進的因素（例如按鈕位置或標籤文字）。
- 無法發現意料之外的問題.A/B測試的結果往往侷限於已知的假設，而無法像使用者測試那樣揭示未知問題，例如信任度問題或產品資訊不夠清晰。
方法的結合應用
儘管A/B測試存在諸多問題，但它仍是定性研究的重要補充：
- 透過定性研究生成設計假設:使用使用者測試和紙質原型快速識別使用者問題並生成設計概念。
- 用A/B測試驗證設計選擇:在完成定性迭代後，使用A/B測試驗證最終設計是否優於現有設計。
總結:A/B測試的作用有限，不應成為改善網站轉化率的首選方法，也不應成為專案中唯一的研究方法。
- 定性研究更快速、更深入，能揭示使用者需求和問題。
- A/B測試則作為補充，用於驗證最終設計決策。
透過結合多種研究方法，可以更全面地最佳化使用者體驗並提高轉化率。