А/Б-тестирование для оптимизации UX

Маркетинг

А/Б-тестирование для оптимизации UX

Какой тип шрифта вам нравится больше: шрифт А или шрифт Б? Правильный ответ помог сэкономить миллионы долларов крупным компаниям.

Поделиться
Запинить
Отправить

Что представляет собой А/Б-тестирование

А/Б-тестирование — это исследования того, как меняется зависимая переменная при изменении свойств зависимой.

Если взять за основу приведенный выше пример, то независимой переменной является тип шрифта, а зависимой — степень удовлетворенности пользователей от просмотра каждого шрифта. Но А/Б-тестирование — не ограничивается лишь одним подбором стилей шрифтов. Это поиск путей самовыражения, которые нравятся вашим пользователям. Вы можете изменить цвет, стиль, размер шрифта. Однако, А/Б-тестирование — это нечто большее, чем просто подбор стиля шрифта.

Рассмотрим пример с баром, где бармены предлагают «напиток дня». Такие ежедневные специальные предложения помогают определить наиболее предпочтительные пункты в меню.

Если вам предложили особенный напиток с добавлением какого-либо дополнительного ингредиента, вы стали участником А/Б-тестирования.

Если продажи «особенного» напитка возросли в сравнении с его обычным вариантом (без добавления нового ингредиента), вскоре в меню появится новая позиция.

Способы проведения А/Б-тестирования

Для правильной организации А/Б-тестирования и получения убедительных результатов необходимо определить основные гипотезы. В первую очередь нужно установить, что является независимой и зависимой переменными соответственно.

Рассмотрим пример. Вы хотите узнать, как отразится на общем количестве целевых кликов изменение целей с простых на составные. Возможный вариант гипотезы для данного случая: «если простые цели кликов были заменены составными, тогда общее число целевых кликов должно увеличиться».

Приведем еще пример. Например, вас интересует, как изменится показатель конверсии на сайте, если вместо обычного слайдера домашней страницы со статическими изображениями вы используете слайдер с видеороликами. Ваша гипотеза может выглядеть так:

«Если изменить стиль слайдера домашней страницы, установив вместо изображений видео, конверсия сайта может уменьшиться».

К числу других зависимых переменных, которые можно взять за основу для проверки влияния на них независимых переменных, относятся: частота кликов, лайки, число поделившихся, обратные переходы, время, проведенное на странице и прочие.

А/Б-тестирование для оптимизации UX

UX может привести к различным результатам: как заставлять пользователя возвращаться на страницу снова и снова, так и отвлекать его от просмотра сайта. Каждый пользователь желает найти сайт, который будто был создан специально для него. Этого можно добиться с помощью А/Б-тестирования.

  • На запуск идеального онлайн приложения или сайта могут потребоваться годы изучения UX. Но такой подход далеко не всегда оправдывает себя с точки зрения потраченных времени и денег. Не каждая компания может похвастаться таким бюджетом, как у Microsoft, чтобы проводить дорогостоящие тесты, прежде чем представить продукт конечному потребителю.
  • Если сайт уже создан, и вы хотите улучшить его, можно провести А/Б-тестирование. Для проведения А/Б-тестирования, которое даст достоверные результаты, необходимо подготовить гипотезы, составить контрольный и изменяемый тесты.

Контрольный тест зачастую называют «Тест А». Он предоставляет данные, которые можно сравнивать с результатами изменяемого теста. Последний именуют «Тест Б». Во время этого теста вы сможете вносить любые изменения, которые по вашему мнению оказывают какое-либо влияние.

Настроив свое А/Б-тестирование описанным выше способом, вы сможете сделать выводы в отношении поставленных гипотез. Эти выводы помогут вам понять, что нравится пользователям сайта и что их не совсем устраивает. Полученная информация будет взята за основу для оптимизации UX.

Примеры успешного А/Б-тестирования

Вы являетесь участником подобного тестирования ежедневно и, возможно, даже не подозреваете об этом. Продавцы используют email-рассылки и слегка меняют содержимое писем для идентичных лидов, чтобы выяснить, какие формулировки приносят желаемые результаты. Нет ничего плохого в том, что вы являетесь участником чужого тестирования. Используя опыт, полученный другими тестировщиками, вы сможете изучить целевую аудиторию и избежать лишних трат собственных средств.

Одним из хороших примеров для изучения может стать тестирование, проведенное некоммерческой организацией Kiva. Эта компания оказывает помощь в получении бизнес-кредитов с использованием метода «финансирование толпы». В 2014 году компания Kiva провела исследование для проверки влияния содержимого страницы с часто задаваемыми вопросами на коэффициент конверсии их целевой страницы. В результате было установлено, что наличие раздела с часто задаваемыми вопросами способствует увеличению конверсии на 11,5%.

Как UX-дизайнер вы можете сделать следующий вывод на основе результатов исследования Kiva:

на некоторых сайтах надо размещать больше информации.

Если речь идет о некоммерческой организации, для установления доверительных отношений с пользователями необходимо предоставлять больше сведений.

Компания Unveil, работающая в сфере электронной коммерции, провела тестирование для проверки влияния наличия информации о ценах на число подписчиков на почтовую рассылку. Как оказалось, после удаления данных о стоимости товаров с сайта количество подписок на email-рассылку возросло на 31%.

Как UX-дизайнер, вы можете сделать следующий вывод: потребителей больше интересует не стоимость товара, а его реальная ценность. В первую очередь вам следует показать потенциальным потребителям не то, что вам нужно от них, а то, какую ценность имеет для них ваше предложение.

Общая информация о А/Б-тестировании

А/Б-тестирование направлено на оптимизацию UX, поэтому вам не следует бояться экспериментировать. Вы используете метод А/Б-тестирования на протяжении всей своей жизни, и, вероятно, даже не подозреваете об этом. И если вам живется сейчас неплохо, значит это тестирование принесло желаемые результаты.

Например, если вы когда-либо просили своих друзей помочь вам с переездом, то вы использовали А/Б-тестирование. Если вам хотелось прокатиться на автомобиле, и вы просили каждого из своих родителей по-отдельности одолжить вам машину, используя различный тон, вы определенно провели А/Б-тестирование. Независимо от того, каких результатов вы добились, прося друзей помочь с переездом или упрашивая родителей дать ключи от автомобиля, вам определенно приходилось использовать различные формулировки.

Являясь UX-дизайнером, вы должны постоянно корректировать формулировки, чтобы устранить любые возможные недостатки. Мнения людей постоянно меняются. То, что сегодня нравится пользователям вашего сайта, может стать причиной резкого оттока аудитории на следующий день.

Итак, как же выяснить, используете ли вы максимально оптимизированный вариант дизайна, который высоко ценят пользователи, если вы не проводили А/Б-тестирование? Ответ простой — никак!

UI/UXсплит-тестыA/B-тесты
Поделиться
Запинить
Отправить
Facebook YouTube Telegram