A/B 測試通常用來測量兩個或多個方案在某一單一維度上的績效表現(xiàn)。通俗的說，就是用盡可能科學嚴謹?shù)姆椒ǎ瑢Ρ确桨钢�間的優(yōu)劣。這種方法雖然是穿白大褂的科學家發(fā)明并用于科學實驗，但現(xiàn)在它已經被善于借鑒的市場專家、用戶體驗專家們廣泛地應用在市場研究、產品界面方案評估等更“感性”的領域。

對于界面改進設計，A/B測試通常由控制版本和對照版本組成，即A為當前線上方案，B為改進方案。通過小流量線上平臺測試，考察對方案評估比較重要的績效數(shù)據(jù)，如點擊率、停留時間、出錯率等。

為什么要進行A/B測試？

首先，在用戶體驗行業(yè)，哪個方案好哪個方案要被拍掉這樣的討論、辯論、爭論無時無刻不在世界各地重復上演。不知道聽誰的，主要是因為大家的理由都來自于“推理”。雖然UCD已經深入人心，但仍然避免不了博弈各方自詡為用戶代言人，推想用戶的行為。而此時，A/B測試的威力就變得特別顯眼。它在用于界面方案評估時可以提供客觀、準確的數(shù)據(jù)。哪種方案點擊率高、哪種方案更有利于將用戶的點擊轉化為在線購買行為等問題，可以通過數(shù)據(jù)獲得清晰、明確的結論。讓數(shù)據(jù)說話，大家不知道要少費多少口舌，為公司省下多少礦泉水呢。

第二，A/B測試不僅可以回答哪種方案好的問題，更有可能回答好多少的問題。在日常設計中，經常出現(xiàn)這樣的困擾：在一番廝殺博弈后，已經沒有人懷疑新設計方案能比原方案有更好的效果。但至此，還不能天真地認為萬事大吉了。方案仍然會被質疑：“為了這一點效果的改善，是否值得動用寶貴的開發(fā)資源？”如果此時可以使用A/B測試，定量的回答新方案比原方案在關鍵指標上的改善率，則可以有效的評估成本和效益，幫助進行設計決策。值不值得給研發(fā)密密麻麻的排期表上再添一行，大家心里都更清楚了一些。

標簽： AB測試 產品測試 產品對比 

版權申明：本站文章部分自網絡，如有侵權，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉載文章言論不代表本站觀點！
本站所提供的圖片等素材，版權歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。