AB测试–让用户自己决策他喜欢什么｜产品人儿

A/B测试是为产品的某个细节制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间空间范围内，测试目标人群的对不同版本的产品特征反应。通过测试，给出“哪一种”设计产生的效果(转化率，业绩，跳出率等) 更好，正式采用。

适用场景

很多营销人员和设计师利用A/B测试获得用户的行为信息，据此优化体验、提高转化率、优化广告效果等。

一个产品有无数个属性，价格、内容、用途、颜色等等，哪一种属性对用户构成最致命的吸引？是什么决定了用户留在这里，为此买单？这需要测试才知道。

对于页面布局、文案内容、定价、图片等，均可进行A/B测试。

1、页面布局

图文内容时，图片在左边还是右边更能符合用户的习惯？页面有广告位时，广告位是越高越好还是越低越好？

一般情况下，广告位越高越显眼，就会给目标页面带来更多流量——但是A\B测试通常就是要测那些自以为是常识的东西。

公司花了一定的成本获得了一个位置很好的广告位，这个广告为你提升了50%的销量，但实际上这些收益还抵不上你为广告花费的成本。

这种情况下，该如何调整布局来优化用户体验，降低成本，提高销量呢？

2、文案内容

微小的网页调整会改变转化率，微小的用词上的改变当然也可以引起不同的结果。比如，“Join Now”和“Buy Now”哪一个更能刺激用户的购买欲?测试一下。同理，整个网页上的文案风格的转变也能造成不同的效果。

2007年AJ Kohn测试了两个域名www.YourDomain.com和www.yourdomain.com，仅仅是首字母大小写的问题，结果令人大吃一惊：大写的点击率比小写的高出53%!文案等小细节的调整也能造成很不同的后果。

3、定价-提价、降价或对定价加以处理

对于产品来说，定价是一件至关重要的事情。该怎么让消费者觉得你的定价与你的产品价值是匹配的？也许可以在文案、图片等方面做工作。

不要想当然地认为价钱便宜就一定会提升销量，反之，价格高也不等于销量少。有的消费者看到价钱便宜的商品会懒得点开看，因为觉得“便宜没好货”，实际上那个产品质量还不错——所以定价要秉着一分货一分钱的原则。

此外，还可以尝试小额的加价。比如一次加2%，看看销售量如何，在消费者承受范围之内再加个2%，小额的加价不会让用户觉得你在漫天要价。

4、UI调整

对于页面的icon、图片等，可以通过A/B测试验证更能够提高转化率和体验的元素。

实施方案

1、现状分析

分析业务数据，确定当前最关键的改进点。

2、假设建立

根据现状分析作出优化改进的假设，提出优化建议。

3、设定目标

设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

4、界面设计

制作2（或多）个优化版本的设计原型。

5、技术实现

• 网站、App(Android/iOS) 、微信小程序和服务器端需要添加各类A/B测试平台提供的SDK代码，然后制作各个优化版本。
• Web平台、Android和iOS APP需要添加各类A/B测试平台提供的SDK代码，然后通过编辑器制作各个优化版本。
• 通过编辑器设置目标，如果编辑器不能实现，则需要手工编写代码。
• 使用各类A/B测试平台分配流量。初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

6、采集数据

通过各大平台自身的数据收集系统自动采集数据。

7、分析A/B测试结果

统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

几点注意事项：

1、寻求成本更低的测试方式

如果想找到数据变动的原因又不想花太多时间，可以用一些第三方工具，比如Silverback，可以记录用户在网页上的操作并给出有效的数据。

A\B测试不是要用最新的技术、最新的软件或者算法，有时候一个纸上的原型或者线框里5秒钟的测试都能找到方向。可以利用那些简单、低廉的测试方式。

2、等到测试完成

在测试没有结束之前，所有的数据都可能是片面的，不要想着用部分的结果去替代全部。

3、永远不停地测试

A/B测试的精髓就在于：永远不要满足于目前的结果，总有更好的解决方案。一次的A/B测试也许能提升50%甚至更好的转换率，但这并不意味着到顶了。生命不息，测试不止。

优缺点

AB测试是灰度发布法的子集，基于抽样的统计学假设检验(显著性检验) 。

通过A/B测试，能够降低新产品或新特性的发布风险，为产品创新提供保障；建立数据驱动，消除用户体验设计中不同意见的纷争，根据实际效果确定最佳方案。

但是A/B测试不会帮助给出“为什么”。

为此，A/B测试需要不断补充其他定性方法，才能帮助你更深刻地了解客户的动机以及真正的需求。

A/B测试不是通过评估客户的心愿、态度以及需求的简单定性替换，同样也不能揭示比较重大的问题，例如客户是否信任你们的网站或者网址内容是否可信。