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A/B 分類(lèi)測(cè)試

A/B分類(lèi)測(cè)試使得網(wǎng)站可以通過(guò)比較同一網(wǎng)頁(yè)的不同設(shè)計(jì)，來(lái)決定其中哪些設(shè)計(jì)將產(chǎn)生最好的結(jié)果。在A/B測(cè)試中用到的指標(biāo)是微觀和宏觀的轉(zhuǎn)化率。隨著那些不需要太多開(kāi)發(fā)協(xié)助和技術(shù)資源就能運(yùn)作A/B測(cè)試的工具的出現(xiàn)，A/B測(cè)試已經(jīng)變得愈加常見(jiàn)。這個(gè)方法本在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)從業(yè)者中有著很穩(wěn)的立腳點(diǎn)，而因?yàn)槌杀鞠鄬?duì)較低，它也正在越來(lái)越廣泛地被用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)師們所運(yùn)用。許多大型電子商務(wù)網(wǎng)站如谷歌及亞馬遜都以“總在測(cè)試中”而著稱(chēng)－－他們?cè)谌魏芜m合都同時(shí)進(jìn)行著多組A/B測(cè)試。

（來(lái)自Netflix分享ppt）

無(wú)用輸入，無(wú)用輸出（GIGO）

使用得恰當(dāng)時(shí)，A/B測(cè)試是一個(gè)非常強(qiáng)大的工具。然而以下三種情形下的A/B測(cè)試還是會(huì)有潛在的問(wèn)題：

1）當(dāng)所要測(cè)試的設(shè)計(jì)元素并沒(méi)有很好地提現(xiàn)設(shè)計(jì)意圖。

糟糕的設(shè)計(jì)會(huì)導(dǎo)致糟糕的轉(zhuǎn)換率 – 這很顯而易見(jiàn)。但是，每個(gè)設(shè)計(jì)都是一個(gè)產(chǎn)品概念的后續(xù)執(zhí)行，因而通過(guò)設(shè)計(jì)的實(shí)施來(lái)評(píng)判一個(gè)產(chǎn)品概念本身的優(yōu)劣是很可笑的。通常要經(jīng)過(guò)許多次設(shè)計(jì)嘗試才能充分地體現(xiàn)出真正的設(shè)計(jì)意圖。

比如說(shuō)，你可以認(rèn)為理論來(lái)說(shuō)，增加對(duì)某一選項(xiàng)的說(shuō)明會(huì)增加其被選擇的可能性，然而如果這條描述表達(dá)得像一則廣告，用戶就可能會(huì)無(wú)視。這個(gè)增加選項(xiàng)的說(shuō)明的設(shè)計(jì)意圖是對(duì)的，但其表達(dá)形式卻是錯(cuò)的。因此設(shè)計(jì)意圖和設(shè)計(jì)結(jié)果的偏差可能會(huì)是致命的。

當(dāng)設(shè)計(jì)元素本身并不能告訴你問(wèn)題的源頭在哪。對(duì)問(wèn)題起因的錯(cuò)誤推測(cè)，也會(huì)讓你在錯(cuò)誤的設(shè)計(jì)元素上浪費(fèi)時(shí)間，因?yàn)樵撛貐s并非是該問(wèn)題背后真正的原因。即便修改這個(gè)設(shè)計(jì)元素也不能真正解決問(wèn)題，因?yàn)槟愕那腥朦c(diǎn)一開(kāi)始就錯(cuò)了。比如，你可能猜測(cè)一個(gè)貸款申請(qǐng)?zhí)峤晦D(zhuǎn)化率低是因?yàn)榱鞒痰捻?yè)面太多了，所以你把它濃縮到一個(gè)頁(yè)面里，但是你仍看不到任何轉(zhuǎn)化率的提升。你忽略的是，用戶真正的問(wèn)題是找不到貸款利率，而他們點(diǎn)進(jìn)申請(qǐng)頁(yè)面其實(shí)是為了找貸款利率。

2）當(dāng)設(shè)計(jì)只是設(shè)計(jì)者的主觀猜想。

使用A/B測(cè)試時(shí)你只能從已提供的設(shè)計(jì)選項(xiàng)中找到最佳的那個(gè)。如果這些選項(xiàng)是基于主觀經(jīng)驗(yàn)和意見(jiàn)的話，誰(shuí)又能說(shuō)這個(gè)測(cè)試包含了最優(yōu)的設(shè)計(jì)呢？

3）這些A/B測(cè)試實(shí)驗(yàn)過(guò)程當(dāng)中的瑕疵可以通過(guò)用戶研究來(lái)減少。

即使只實(shí)施了些許的用戶研究，我們?nèi)阅塬@取一些極其寶貴的有關(guān)于轉(zhuǎn)化率問(wèn)題的潛在原因的線索。

發(fā)現(xiàn)真正原因，定義更好的設(shè)計(jì)

發(fā)現(xiàn)（造成轉(zhuǎn)化率低的）真正原因，定義更好的（用于測(cè)試的）設(shè)計(jì)。

“實(shí)驗(yàn)可以證實(shí)一個(gè)理論，但實(shí)驗(yàn)永遠(yuǎn)無(wú)法創(chuàng)造出一個(gè)理論。 ” －愛(ài)因斯坦

要保證A/B測(cè)試執(zhí)行得好，需要定義以下這幾步：

你可以先集中全部精力建立一套致因體系，并羅列設(shè)計(jì)元素的可能性，然后用A/B方法把他們?nèi)繙y(cè)試一遍：這是最直接了當(dāng)卻不免有一些魯莽的方法。不經(jīng)深思熟慮的 A/B測(cè)試等同于把想法往墻上扔然后看哪個(gè)能黏住。不幸的是，你做不起這樣的測(cè)試：這樣大規(guī)模地測(cè)試會(huì)增大用戶放棄操作的幾率，并且使總體驗(yàn)變?cè)愀狻．?dāng)你等著從大量A/B測(cè)試像抽中彩票一樣找到最好的方案，用戶可能已經(jīng)轉(zhuǎn)而使用了他們第二選擇的產(chǎn)品。他們可能最終認(rèn)定你的網(wǎng)站是失敗的，以后再也不來(lái)了。你需要縮小假設(shè)的數(shù)量范圍，并且小心謹(jǐn)慎、高效地部署你的A/B測(cè)試；為達(dá)到此目的，我們推薦使用用戶研究的方法。

提升最優(yōu)化測(cè)試的用戶體驗(yàn)研究方法

1）定義用戶意圖和可能反對(duì)的理由

理解人們?yōu)楹卧L問(wèn)、是否能成功訪問(wèn)、和他們?yōu)楹螘?huì)離開(kāi)，是相當(dāng)重要的。如果你錯(cuò)誤地假設(shè)了人們?cè)L問(wèn)網(wǎng)站的原因，那么你的起因理論和設(shè)計(jì)假設(shè)將不能夠反應(yīng)用戶感知該環(huán)境的真實(shí)情況。沒(méi)有做過(guò)調(diào)查就對(duì)用戶離開(kāi)的原因做假設(shè)是很危險(xiǎn)的。舉個(gè)例子，假定你假設(shè)訪問(wèn)者沒(méi)有做意想中的操作（買(mǎi)單）是因?yàn)閮r(jià)格太高，你于是將價(jià)格降低，邊際利潤(rùn)就受到了打擊。如果人們真正不買(mǎi)賬的原因不是價(jià)格，而是他們不理解你提供的服務(wù)所解決的需求是什么，那么你就大錯(cuò)特錯(cuò)了。

讓我們來(lái)看看Netflix是怎么做的：

Netflix就做了一個(gè)很有趣的A/B測(cè)試來(lái)了解影響轉(zhuǎn)化率的因素。Netflix的主頁(yè)上展示了大量的影視作品，然而不同用戶所看到的是不一樣的。作為其A/B測(cè)試的一部分，這是該公司對(duì)用戶提供的個(gè)性化推薦。然而，不僅如此，Netflix更對(duì)看到同一個(gè)影視產(chǎn)品推薦的用戶進(jìn)行了分批測(cè)試。他們讓視覺(jué)設(shè)計(jì)師重新設(shè)計(jì)了不同版本的影視劇海報(bào)，并將這一變量用于A/B測(cè)試。得到的結(jié)果是，即便是同一個(gè)作品，不同的海報(bào)仍會(huì)造成不同的轉(zhuǎn)化率。這就印證了造成用戶離開(kāi)或點(diǎn)擊的理由是多樣化的。因此不要局限于那些明顯的理由，而要深掘用戶可能關(guān)注的點(diǎn)。有時(shí)候用戶說(shuō)的不一定是他們所做的，所以往往觀察比問(wèn)卷調(diào)查能提供更為真實(shí)的用戶使用傾向。

（圖片來(lái)自Netflix博客）

（圖片來(lái)自Netflix博客；右上的兩張標(biāo)注的圖片顯著地提高了轉(zhuǎn)化率）

2）發(fā)現(xiàn)界面的缺陷

如果你忽視了重大的可用性問(wèn)題，比如讓人難以理解的交互流程，或容易造成誤解的微交互，那么你可能不會(huì)從不斷的A/B測(cè)試中獲得轉(zhuǎn)化率的提升，因?yàn)槟愕脑O(shè)計(jì)并沒(méi)有應(yīng)對(duì)問(wèn)題的根源。舉個(gè)例子：如果你提供的填空題中有幾項(xiàng)要求的信息是用戶不方便或不愿意提供的，那么僅僅靠更改提交按鍵的顏色來(lái)做A/B測(cè)試是不會(huì)有效提升轉(zhuǎn)化率的，反而是浪費(fèi)力氣。理解低轉(zhuǎn)化率的真正原因才是執(zhí)行智慧、成功的測(cè)試的關(guān)鍵。

如何發(fā)掘界面的缺陷：可用性測(cè)試（遠(yuǎn)程主持或免主持，或當(dāng)面）可以快速進(jìn)行并可在五個(gè)左右用戶的幫助下就揭露網(wǎng)站近85%的重大缺陷。

3）衡量網(wǎng)站的可尋性

測(cè)試導(dǎo)航標(biāo)簽和菜單設(shè)計(jì)能披露可尋性的問(wèn)題。但是，糟糕的可尋性可以并且應(yīng)該在實(shí)施A/B測(cè)試之前就確認(rèn)，這直接影響了信息架構(gòu)和站內(nèi)導(dǎo)航。

如何衡量可尋性：樹(shù)圖測(cè)試可以在不影響任何界面設(shè)計(jì)的情況下測(cè)量一個(gè)已有的或設(shè)定的信息架構(gòu)。樹(shù)圖測(cè)試會(huì)告訴你標(biāo)簽、鏈接分組、頁(yè)面層級(jí)及命名系統(tǒng)是否直觀。如果你在糾結(jié)如何命名網(wǎng)站中的區(qū)塊、頁(yè)面、鏈接以及標(biāo)簽，樹(shù)形測(cè)試能幫你找出最有問(wèn)題的命名，并幫你設(shè)計(jì)出能改善可尋性的新標(biāo)簽。樹(shù)圖測(cè)試可以用Optimal Workshop開(kāi)發(fā)的Treejack這樣的工具進(jìn)行，它生成可用于測(cè)試信息架構(gòu)的任務(wù)。

3）測(cè)試前先”鋪好路”

最簡(jiǎn)單的方法，就是開(kāi)始在A/B測(cè)試前，先把那些可能會(huì)影響用戶操作的絆腳石解決掉。一般幾個(gè)小時(shí)的測(cè)試即能揭露幾乎所有你網(wǎng)站上特別糟糕的設(shè)計(jì)。更為復(fù)雜和完善的用戶研究當(dāng)然益處更多，但不要忽視了最基本的審查清理工作。對(duì)A/B測(cè)試而言，你當(dāng)然希望所要測(cè)試的目標(biāo)元素不會(huì)受到其它可用性問(wèn)題的干擾，而是能被用戶更好的體驗(yàn)到。所以開(kāi)始測(cè)試前先做一次“路障清理”吧。

結(jié)語(yǔ)

結(jié)合不同方法最大化轉(zhuǎn)化率。

A/B測(cè)試是一個(gè)絕妙的工具，卻時(shí)常不幸被誤用。如果用A/B測(cè)試替代用戶研究，那么測(cè)試中的設(shè)計(jì)選項(xiàng)本質(zhì)上只是主觀猜測(cè)。你可以通過(guò)結(jié)合用戶研究來(lái)更精準(zhǔn)的找到問(wèn)題起因、提出更符合現(xiàn)實(shí)的假設(shè)，從而為更好的測(cè)試結(jié)果提供更大的可能。

英文原文：Jennifer Cardello, Define Stronger A/B Test Variations Through UX Research.