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从发现问题到实施改善策略

kumb 网站建设 2020-07-28 21:34:03 259 0

7.2 改善策略的实施方法:A/B 测试

下面介绍针对页面的布局、设计以及功能等实施改善策略时 2 个有效的实施方法。一个是“A/B 测试”,另一个是“多变量测试”(7.3 节)。

A/B 测试是指为同一页面提供 2 种以上的版本,并调查哪种版本是最有效的测试方法。例如,将至今为止使用的页面与新设计的页面作为测试对象,调查哪个页面的跳出率或转化率的值更好。实际操作时,向 80% 的访问者展示至今为止使用的页面,向 20% 的访问者展示新设计的页面,通过这样的方法更换用户看到的页面。

A/B 测试

像这样,通过为改善的页面提供多个版本并进行比较,可以降低失败的风险。而且因为可以同时对多种版本进行评估,所以如果正好想要对各种版本进行测试,这样做还可以节省时间。

7.2.1 A/B 测试的优缺点

A/B 测试具有以下的优点与缺点。请在使用 A/B 测试前了解这些特点。

A/B 测试的优点与缺点



  

特点  

  

说明  

  

优点  

  

• 能够比较多个版本,找出最好的  

• 如果效果不好可以马上恢复之前的状态

• 可以提高好版本出现的概率

• 实施的成本低(也有免费的工具)

• 很容易测量效果

  

缺点  

  

• 测试时必须以页面为单位  

• 判断改善结果的好坏需要一定的时间和数据量

而且,如果 A/B 测试中的版本之间没有明显的区别,也得不到有意义的结果。例如稍微增大字号、修改页面底部的文字、将按钮从深绿色改为浅绿色等细微的改变,并不适合使用 A/B 测试测量改善效果。A/B 测试适用于评估有较大改变的改善策略,如大幅度调整布局,将申请表的链接从文本改为图像,改变主要的图片与标题等。

另外,请注意不要同时改变多个元素。比如,上面所说的大幅度调整布局与改变主要的图片与标题这 2 个策略,最好分别实施并测试。如果同时改变的话,就无法判断指标的变化是由哪个策略引起的。

7.2.2 A/B 测试的测试方法

A/B 测试有以下 2 种测试方法。

A/B 测试的测试方法



  

方法  

  

概要  

  

同时测试  

  

对 2 种以上的版本随机进行展示,并测量效果  

  

时间差测试  

  

对 2 种以上的版本分不同的时间段展示,并测量效果。例如,第一周展示版本 A,第二周展示版本 B。这种方法很容易受其他因素的影响。  

使用时间差测试时,指标的值很容易受到其他因素(季节性趋势或流量获取策略等)的影响,因此一般建议采用同时测试的方法。而且使用后面会讲到的 Website Optimizer,可以方便、免费地进行同时测试。本书只讲解同时测试的测试方法(省略时间差测试的详细内容)。

7.2.3 A/B 测试的实施方法(同时测试)

A/B 测试(同时测试)是 Google Analytics 的内置功能。下面简单地介绍一下该功能。在开始测试之前,要先将待测试的新版页面上传到服务器上,并记下该页面的 URL。然后,执行以下步骤。

测试的基本设置



  

项目  

  

说明  

  

测试名称  

  

用于管理的名称  

  

测试目的  

  

为了评估测试版本,设定用于评估的目标  

  

测试流量的比例  

  

设定测试对象占访问者总数的百分比(如果设定为 50%,则有 50% 的访问者参与测试,而余下 50% 的访问者看到的是原来的页面)  

  

邮件通知重要的内容变动  

  

设定当数值或者设置有变动时发送邮件通知  

最后点击“开始测试”,测试就开始了。然后等待访问发生,就可以在结果界面中看到数值了。

如果有多个测试页面的数据,最好选择最新的测试页面的数据。评估时请参考以下准则。

  • 各版本的转化数要达到 100(如果不到 100 最好不要进行评估)
  • 如果有工具可以推算区间,不要弄反高转化率中的最低值与低转化率中的最高值
  • 如果有工具可以计算成功的概率,当概率在 90% 以上时认为是成功的
  • 即使转化数超过 200,如果 2 个版本区间估计的值有重合,或者某个版本获胜的概率低于 50%,也认为这 2 个版本没有显著差异
  • 但是,如果转化率不到原页面的一半,如果转化数大于 50,仍采用原页面

7.2.4 实施 A/B 测试时的注意事项

盲目实施 A/B 测试则收不到好的效果,因此在测试时请注意以下几点。

  • 先假设后测试
    进行 A/B 测试时,事先做好假设,并以此为根据考虑测试方案很重要。如果没有假设或根据,就“对蓝色按钮与红色按钮进行 A/B 测试”,结果是没有意义的。例如,几乎没有人会在输入表单的确认界面点击“返回”按钮,因此“返回”按钮与“完成”按钮没有必要设成同样大小。应该考虑的是,使用小尺寸的“返回”按钮能够提高向完成界面的跳转率,或者因为跳转到这一页面的用户有 80% 都是新用户,如果放大“新用户请点击”的横幅图片,就会有更多的用户认为这是适合自己的内容,那么跳出率就会下降,等等。
  • 向众人征集想法或意见
    光靠自己一个人苦思冥想很难想出好的主意。可以向很多人征集各种各样的想法或意见,如同事或者无关的人,大家一起见证结果。特别是如果能得到上司的意见,工作的热情也会提高。A/B 测试既可以得到明确的结果,评估也很方便,从中可以感受到网站分析的乐趣,请务必找很多人和你一起完成。
  • 需要开发者的协助

如果只是简单的修改可能自己就可以完成,但是当要修改的是输入表单、或者与系统相关的部分(会员系统的界面等)时,就会需要开发者的协助。因此,如果要定期进行 A/B 测试,那么说服开发者,获得比其他开发项目更高的优先级,得到积极的协助就变得很重要了。很多情况都需要开发者提供技术支持,因此,应该抱着与开发者合作,而不是指挥开发者工作的态度。为了营造更加良好的改善网站的环境,最好成立网站改善项目,并让开发者一开始就参与进去。

专栏 实施 A/B 测试的工具
除 Google Analytics 之外还有很多工具可以实施 A/B 测试和后面将要讲解的多变量测试。比 Google Analytics 具有更高性能的工具也不少,因此如果想要进一步测试,可以考虑使用以下工具。
实施 A/B 测试的工具


  
工具名称  
  
特点  
  
econda  
  
网站分析工具 econda 内置了测试功能。界面简单,容易上手  

URL   http://www.inter-office.co.jp/econda/
  
Test & Target  
  
提供了网站分析工具 SiteCatalyst 的 Adobe 公司的产品。高性能  

URL   http://www.omniture.com/jp/products/conversion/testandtarget
  
ubicast A/B Split  
  
免费使用、操作简单的 A/B 测试工具  

URL   http://www.ubicast.com/products/absplit 2
  
DLPO  
  
除 A/B 测试之外还具备入口页优化、定位功能等的综合工具  

URL   http://www.landingpage.jp/
  
WebAntenna  
  
内置 A/B 测试功能的广告效果分析工具  

URL   http://www.bebit.co.jp/webantenna/function/function6.html

2目前,该服务已停止使用。——译者注


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