A/B測試驗證你的設計發(fā)布者：本站     時(shí)間：2019-09-16 10:09:08

設計的網(wǎng)站必須面臨的一步就是驗證，只有驗證了，才能發(fā)現問(wèn)題，進(jìn)而解決問(wèn)題，所以這是一個(gè)反復、復雜的過(guò)程，那么有沒(méi)有更好的方法來(lái)提高效率呢？毋庸置疑A/B測試便是最好的方式。


A/B測試是什么?
A/B測試也被稱(chēng)為Split Testing，是比較兩個(gè)樣本/方案/版本中哪個(gè)更好的測試方法。在A(yíng)/B測試當中，設計師可以將用戶(hù)分成兩組，兩組分別測試A和B兩個(gè)不同的方案，并確定哪個(gè)方案可行性更高，效果更好。
A和B兩個(gè)方案之間的差異，可以很小，也能很大。這種差異可以小到只是一個(gè)元素的顏色差異，也可以大到整個(gè)布局截然不同。而方案的有效性的衡量標準也可以很多樣，可以是頁(yè)面的瀏覽量，可以是點(diǎn)擊量，可以是訂單數量，也能是銷(xiāo)售額。衡量標準通常是根據公司、產(chǎn)品和團隊的具體目標來(lái)制定的。在實(shí)戰當中，最好是將各方面的影響因素有機地結合起來(lái)，從而能夠得到更好的測試結果。
A/B測試的優(yōu)點(diǎn)和局限性
必須承認的是，沒(méi)有任何一個(gè)解決方案是完美的。每種測試方法都是獨一無(wú)二的，就像A/B測試本身，它有優(yōu)點(diǎn)，也有局限性。
優(yōu)點(diǎn)
A/B測試是一個(gè)足夠便宜的測試方法。A/B測試不需要昂貴的工具，也不需要雇傭專(zhuān)門(mén)的測試人員就能進(jìn)行。你所需要的是制作出2個(gè)供對比的解決方案，選擇一個(gè)A/B測試的軟件，就可以找來(lái)測試用戶(hù)進(jìn)行測試了。
A/B測試可以用來(lái)衡量和判斷用戶(hù)行為。絕大多數的測試者所在不知道被測試的情況下參與進(jìn)來(lái)的，他們會(huì )自然而然地交互，這有有助于設計師準確地判斷他們的行為模式。
可以篩出高質(zhì)量的內容。A/B測試是找出哪些內容更有價(jià)值的好方法。
以用戶(hù)為中心的設計。A/B測試幾乎是完全針對用戶(hù)行為模式和用戶(hù)需求的測試手段，測試之后輸出的結果有助于讓產(chǎn)品更加人性化。
快速簡(jiǎn)單的分析測試。A/B測試通常有特定的測試指標。當結果姐夫出來(lái)之后，確定哪個(gè)結果更好并不難。
一切都可以拿來(lái)測試。并不是所有的測試都能幫你搞清楚哪種按鈕顏色、排版方式和字體更合理，但是合理地設置A/B測試的規則，能夠幫你搞清楚這些問(wèn)題。要知道，即使這樣的小元素也會(huì )對用戶(hù)的行為和設計感知有很大的影響。
降低風(fēng)險。在產(chǎn)品設計和開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵階段出錯會(huì )讓整個(gè)產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)成本提高不少。A/B測試能夠幫助整個(gè)產(chǎn)品團隊減少許多潛在的問(wèn)題，通過(guò)在早期階段進(jìn)行測試，設計師能夠確保UI和UX潛藏的問(wèn)題盡可能少。
A/B測試的限制

A/B測試不會(huì )為你揭示原因，只會(huì )為你呈現結果。A/B測試確實(shí)能夠搜集到有用的數據，但是你只能看到效果，內在的原因并不會(huì )通過(guò)這些數據呈現出來(lái)。如果你想知道緣由，只能通過(guò)用戶(hù)研究來(lái)洞悉其中深層次的原因。
A/B測試是有限制的，它需要整套的設計作為支撐。這個(gè)并不難理解，因為你不可能單獨設計一個(gè)CTA按鈕來(lái)進(jìn)行測試，你需要讓它在整個(gè)APP或者網(wǎng)站當中才行。
A/B測試不能告訴你哪里出錯了。和上一條一樣，呈現結果而不揭示原因，同樣的它也不會(huì )告訴你哪里錯了。設計上的問(wèn)題，并不能通過(guò)A/B測試幫你找出來(lái)。
 


如何使用A/B測試?
A/B測試的優(yōu)勢在于，能夠幫助設計師謹慎而有效地改進(jìn)設計策略，不會(huì )讓用戶(hù)感覺(jué)不方便。在用戶(hù)持續地使用應用或者網(wǎng)站的過(guò)程中，搜集有用的數據和指標。
產(chǎn)品的UI和UX設計通常是為了特定的目標而創(chuàng )建的。比如為了獲得有效的用戶(hù)體驗而選擇清晰的導航和愉悅的交互。但是，現在可行的方案，在之后不一定能夠完全勝任，在小范圍測試可行的策略，可能在大面積鋪開(kāi)之后存在問(wèn)題。產(chǎn)品功能隨著(zhù)時(shí)間會(huì )變化，效果也不盡相同，所以，設計也需要不斷地改進(jìn)。
那么，更具體地說(shuō)，你能從A/B測試中獲得什么呢?首先，從中你能了解目標用戶(hù)的行為模式和特征。通過(guò)對不同版本的UI進(jìn)行測試，設計師能夠清楚不同的偏重或者說(shuō)不同的解決方案能夠對用戶(hù)有什么樣的影響，哪種更為有效。此外，A/B測試有助于消除不良的設計決策，以及用何種方案來(lái)替代效果最好。
除此之外，A/B測試能夠減少設計師和客戶(hù)之間存在的潛在沖突。在很多時(shí)候，設計者和客戶(hù)的意見(jiàn)是不一致的，通常大家也都很難放棄各自的觀(guān)點(diǎn)。為了解決這樣的沖突，A/B測試會(huì )找到更合理的答案，幫助大家找到最佳的解決方案。



正如同上面所說(shuō)的，A和B兩個(gè)方案在差異上是可大可小的。下面是UI設計師在做A/B測試的時(shí)候，通常會(huì )用作變量的測試元素列表：
CTA按鈕(位置、大小、顏色和文案)
標題和副標題
著(zhù)陸頁(yè)上的圖片(大小，風(fēng)格，位置)
網(wǎng)頁(yè)上客戶(hù)介紹的表單
文案(長(cháng)度，大小，位置和內容)
視頻
A/B測試是非常靈活的，測試可以反復進(jìn)行，如果想要判斷具體影響因素，最好是一次測試一個(gè)變量，然后反復迭代逐個(gè)進(jìn)行，尋求對于用戶(hù)更加友好的解決方案。
A/B測試的過(guò)程
如果你從未做過(guò)A/B測試，現在開(kāi)始嘗試也不晚。新的嘗試往往能為你打開(kāi)新世界的大門(mén)。更何況A/B測試本身并不是復雜的測試方法，按照下面的步驟，你可以輕松地使用A/B測試幫你提升用戶(hù)體驗。
步驟1:搜集數據
A/B測試的首要目標是優(yōu)化。這種優(yōu)化可以是提升數據，可以是改善體驗，或者是產(chǎn)品升級。這也是為什么A/B測試之前要搜集數據，搜集了數據才能進(jìn)行基本的分析，確定優(yōu)化的方向。轉化率低的CTA按鈕常常是第一個(gè)被拿來(lái)優(yōu)化的。
步驟2:設定目標
為了改進(jìn)設計，設計師需要明白通過(guò)測試來(lái)獲得什么。這個(gè)目標可以是獲得更多的用戶(hù)，讓用戶(hù)在網(wǎng)站的停留時(shí)間更長(cháng)，或者是更多點(diǎn)擊CTA按鈕，等等。有了目標就能夠跟蹤和確保有效性了。
步驟3:建立假設
這一步是非常必要的，因為這樣才能在搜集數據的時(shí)候有方向，也有改進(jìn)的方向。確定目標之后，你需要思考新的解決方案為何能夠帶來(lái)更好的效果。對目標受眾進(jìn)行研究，有助于提出改進(jìn)方案的假設。這可以幫助設計師更好地了解目標用戶(hù)。
步驟4:創(chuàng )造A方案和B方案
當設計師決定了要如何改進(jìn)之后，就可以創(chuàng )造測試可用的A方案和B方案了。有許多免費的工具可以幫助你將用戶(hù)分成兩組。如果你沒(méi)有足夠的A/B測試的經(jīng)驗，可以使用Q&A的方式進(jìn)行測試，確保整體質(zhì)量。
步驟5:開(kāi)始測試
對于整個(gè)設計團隊而言，這個(gè)環(huán)節應該是最愉悅的部分，因為經(jīng)過(guò)前期的準備工作之后，終于讓用戶(hù)動(dòng)起來(lái)了。用戶(hù)在測試當中訪(fǎng)問(wèn)APP和網(wǎng)站，他們的行為和決策都被記錄下來(lái)，化作有用的數據。
步驟6:分析結果
經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的測試，用戶(hù)的數據被搜集整理下來(lái)，接下來(lái)就要分析結果了。所有的方案A和方案B的數據和指標會(huì )拿來(lái)進(jìn)行對比分析，基于結果，選出其中更優(yōu)秀的方案以達成設計目標。
在網(wǎng)站設計中設計師就是整個(gè)網(wǎng)站的靈魂，關(guān)系網(wǎng)站未來(lái)發(fā)展的好壞，當然網(wǎng)站是可以隨時(shí)調整的，但是經(jīng)常性的大幅度的調整是不利的，可以從細節上來(lái)著(zhù)手，A/B測試，解決了設計師很多問(wèn)題，提高整體效率。