A/B測試也被稱為分裂測試。在AB測試中，我們創(chuàng)建并分析了一個應(yīng)用程序的兩個變體，以找到哪些變體在用戶體驗(yàn)、消費(fèi)勘察、轉(zhuǎn)換或任何其他xyz目標(biāo)方面表現(xiàn)更好，然后最終保持性能更好的變體。

運(yùn)行一個AB測試，直接將一個變化與當(dāng)前體驗(yàn)進(jìn)行比較，可以讓你問關(guān)于網(wǎng)站或應(yīng)用程序變化的集中問題，然后收集關(guān)于該變化影響的數(shù)據(jù)。

測試引出了網(wǎng)站優(yōu)化的猜測，并支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行知情的決策，將業(yè)務(wù)對話從“我們思考”轉(zhuǎn)變?yōu)椤拔覀冎馈?。通過衡量更改對指標(biāo)的影響，您可以確保每次更改都會產(chǎn)生積極的結(jié)果。

A/B測試如何工作

在A/B測試中，您將網(wǎng)頁或應(yīng)用程序屏幕修改以創(chuàng)建同一頁面的第二個版本。此更改可以像一個標(biāo)題或按鈕一樣簡單，也可以是對頁面進(jìn)行的完整重新設(shè)計(jì)。然后，一半的流量顯示頁面的原始版本（稱為控件），一半顯示修改后的頁面版本（變體）。

讓我們試著舉一個例子來理解它。假設(shè)我們有一個電子商務(wù)網(wǎng)站，直接向客戶銷售電子商品。目前在列表頁面上，每行顯示3臺設(shè)備，只顯示圖像、名稱、品牌、價格等必要的細(xì)節(jié)。單擊該圖像將導(dǎo)致包含所有細(xì)節(jié)的設(shè)備描述頁面和一個購買按鈕。

現(xiàn)在，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)想出了一個改變用戶界面的想法，每一行只顯示一個產(chǎn)品，所有設(shè)備細(xì)節(jié)以及一個購買按鈕。當(dāng)前的UI界面允許用戶一眼瀏覽更多的設(shè)備，但用戶必須執(zhí)行一個額外的點(diǎn)擊來查看設(shè)備的詳細(xì)信息和購買選項(xiàng)。新提議的用戶界面為用戶提供了獲得列表頁面上設(shè)備的所有細(xì)節(jié)以及購買選項(xiàng)的機(jī)會。

所以，基本上我們會有兩個應(yīng)用程序變體a和變體b-

無論做了多少分析，發(fā)布新的UI都將是一個巨大的變化，而且可能會適得其反。因此，在這種情況下，我們可以使用A/B測試。我們將創(chuàng)建變體arantBUI并將其發(fā)布給一定比例的用戶。例如，我們可以在兩個變體A和B之間以50：50或80：20的比例分配用戶。在此之后，隨著一段時間的推移，我們將觀察這兩種變體的性能，然后決定選擇哪一種，并將其推廣給所有用戶。

這樣，AB測試就有助于決定選擇更好的應(yīng)用程序的變體。

為什么做A/B測試

A/B測試允許個人、團(tuán)隊(duì)和公司在收集結(jié)果數(shù)據(jù)的同時仔細(xì)地更改他們的用戶體驗(yàn)。這使得他們能夠構(gòu)建假設(shè)，并更好地了解為什么他們的體驗(yàn)中的某些元素會影響用戶行為。在另一種方式下，他們可能會被證明是錯誤的——他們對一個特定目標(biāo)的最佳體驗(yàn)的看法可以通過A/B測試被證明是錯誤的。

AB測試不僅僅是回答一次性問題或解決分歧，還可以持續(xù)改善給定的體驗(yàn)，隨著時間的推移，提高單一的目標(biāo)，如轉(zhuǎn)換率。

例如，一家B2B技術(shù)公司可能希望從活動登陸頁面上提高他們的銷售領(lǐng)導(dǎo)質(zhì)量和數(shù)量。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，該團(tuán)隊(duì)將嘗試對標(biāo)題、視覺圖像、表單字段、行動號召和頁面的整體布局進(jìn)行視聽測試更改。

一次測試一個變化可以幫助他們確定哪些變化對訪問者的行為有影響，而哪些變化沒有影響。隨著時間的推移，他們可以結(jié)合實(shí)驗(yàn)中多次獲勝變化的影響，以證明新體驗(yàn)比舊體驗(yàn)有可測量的改進(jìn)。

審核編輯 ：李倩