网站 A/B 测试：如何设计测试以赢得用户体验

想要为所有网站访问者设计卓越的用户体验 (UX)？ 立即进行网站 A/B 测试，发现数据驱动的方法来充分发挥用户体验设计的潜力。

A/B 分析是一种久经考验的技术，营销专家可以用它来改进他们的工作。 从按点击付费 (PPC)广告到社交媒体活动，甚至到用户体验设计，数字营销人员经常利用这种形式的实验来发现优化其执行的关键见解。

因此，无论您是要修复服装品牌的电子商务平台还是医疗网站的 A/B 测试，您都需要一系列提示和技术来设计有效的实验来满足您的用户体验优化需求。 通过Propelrr的这份指南，您将了解如何以及为什么使用分割实验来开发易于访问、可用且令人愉快的用户体验，供在线用户今天访问。

让我们首先了解 A/B 实验的基础知识，开始使用这项出色的数字营销服务。

A/B 测试如何帮助您改进 UX 设计？

A/B 测试也称为对比测试，是比较网站、网页或 Web 元素的两个版本的过程，以便您可以确定哪一个最适合您的在线受众。 此过程也常用于其他数字营销环境，例如PPC 广告、社交媒体营销、影响者营销等。

拆分测试在很多方面对用户体验设计优化很有用。 例如，您可以轻松地在网站的不同登陆页面上进行 A/B 测试试验，以便能够发现最适合您品牌需求的版本。 您还可以对移动网站进行A/B对比测试，以确保在不同设备上的完全兼容性。

测试和实验是用户体验的关键部分，因为它们可以帮助您深入了解如何充分优化设计。 这些实践将帮助您测试假设、发现新见解并应用由当今战略和科学流程支持的成功变革。

用于 UX 优化的 A/B 测试设计技术

准备好深入研究设计实验的技术来帮助改善您的网站用户体验了吗？ 查看此综合指南，了解立即优化网站搜索的最佳技巧和实践。

1. 准备A/B测试。

设计实验时需要练习的第一个技巧是准备和定义明确的目标。

您是否正在比较某些关键字以进行优化？ 如果是这样，你首先为什么要这样做？ 通过明确定义测试目标，您将能够识别测试的更多方面，例如关键指标、受众群体等。

您的指标应有助于衡量客户体验的满意度，而您的受众应分为有意义的群体，以便进行有针对性的测试。 在提前澄清所有这些方面时，您将设置实验以明确实现一个目标，从长远来看，该目标将帮助您实现业务目标。

2. 提出假设。

准备好分析的基础知识后，您需要使用的下一个技术是制定有效的假设。

假设应该提出一个可以通过实验回答的问题。 为了使其有效，它需要植根于数据驱动的洞察力，例如网站流量、保留率、跳出率和其他形式的过去数据。

您设置的数据驱动假设应该有助于确定用户体验中可行且有影响力的更改。 例如，如果您想在移动设备上优化您的网站，您可以设置一个假设来跟踪网站加载时间和随后的跳出率的减少。

3. 设计变体。

考虑到您的目标、指标、假设和受众，您可以创建用户体验的变体以进行比较和对比。 您的变体包括“控件”或用户体验的现有版本，以及“变体”或设计的新版本。 变体应该只表达单个变量的变化，否则您将使比较变得复杂并且更难获得清晰的结果。

在整个实验过程中，您还将对这两种变体进行相互比较，以确定最能帮助您实现总体目标的版本。 当您对细分受众群进行比较实验时，您还需要将用户随机分配到对照组和变体组，以减少偏差并保持测试的有效性。

最后，您应该确保您的受众样本量足够大，以获得相关结果。 如果它太小，那么您将无法获得足够的数据来实现统计显着性； 如果它太大，那么您的分析将花费太长时间，并且会消耗比必要的更多的资源。

4. 仅对网站实施A/B测试。

现在您的研究和准备阶段已经完成，您可以采用技术在您的用户体验上进行比较。 设置和运行有效实验的最佳方法是使用A/B 工具和基础设施来自动化实施并帮助收集拆分分析的结果。

这些自动化工具还应该帮助您在特定时间内对受众进行实验。 请务必提前确定此持续时间，以便您可以收集适量的重要数据进行比较。

您还可以利用用户体验设计工具来进行比较。 使用它们来创建用户体验变体，为您的细分受众群提供一致的体验，以便进行整体公平比较。

5. 监测和收集数据。

一旦开始进行分析，您就需要实时监控结果并收集数据。 这种做法将帮助您跟踪实验进度并确保其始终保持一致的性能。

这种做法还可以帮助您立即发现意外的异常情况，这样它们就不会破坏您的分析进度。 使用前面提到的 A/B 工具监控结果并设置跟踪机制，您将能够收集足够的相关受众数据来满足您今天的分析需求。

6. 确定统计显着性。

测试完成后，您可以分析您的发现，得出有意义的结论，并将结果应用到您的用户体验中。 这需要根据您既定的指标和目标选择适当的统计方法。

什么统计显着性水平最适合您的给定分析？ 您需要收集多少有效数据才能声明结果具有统计显着性？ 确保明确设置这些界限，以便您可以成功地确定变体之间的获胜者。

只要您正确设置 A/B 测试，并且其运行没有任何中断或异常，您应该能够在两个测试变体之间确定一个明确且确定的获胜者。 有了这些见解，您最终可以做出数据驱动的决策，这将帮助您设计和改进现有的用户体验。

7. 做出明智的决定。

当您将分析结果应用于用户体验时，请确保跟踪更新的实际影响。 除了应用结果并结束工作之外，您还需要跟踪这些变化对用户体验的现实影响，看看它们是否与您的预测结果相符。

通过记录这些发现，您可以继续围绕实验做出明智的业务决策，了解未来如何改进 A/B 分析的设计。

8、不断迭代、改进。

关于营销实验，您可能不知道的一件事是，它不会仅以一次测试结束。 事实上，你的旅程才刚刚开始。 随着您越来越多地了解什么对您的受众有效、什么无效，您将需要进行更多分析，以便不断改进品牌网站的每次迭代。

通过连续的测试和逐步的完善，您将能够逐步优化您的网页设计的客户体验，以使其发挥最大的潜力。 因此，请确保不断从结果中学习，融入新的见解，并不断迭代您的用户体验。

9. A/B 分析的投资回报率。

对于新手数字营销人员来说，这种分开实验的过程可能看起来很艰巨且永无止境。 毕竟，对您品牌自己的网站设计一遍又一遍地进行相同类型的测试不是多余的吗？

事实是，您实际上并没有一次又一次地进行相同的测试。 设置是相同的，但实际上您将在每次迭代中比较网站设计的不同元素、变量和变体。 通过这个迭代过程，您将在每次运行中获得有价值的见解，从而为这个连续过程创造有价值的投资回报 (ROI)。

10. 沟通结果

现在您知道通过一致的 A/B 测试改进用户体验的价值，您可以将实验结果传达给公司内外的利益相关者。

您可以通过数据可视化有效地传达结果，跟踪设计随时间的改进情况。 当您进行更多测试并相应地应用他们的发现时，您将拥有大量数据可以向利益相关者展示，以证明您的技术为当今的品牌带来了积极且可靠的结果。

成功营销实验的路线图

充分优化网站的用户体验是一条漫长而曲折的道路。 但通过对比测试，您可以用数据来定义您的方向，并从长远来看让道路不再崎岖不平。

请记住将 A/B 分析的基本原则应用到您的迭代网站设计过程中。 通过这些原则，您可以持续收集新的发现和信息，以支持您的决策，从而获得更好的整体用户体验。

要点

立即探索通过 A/B 测试改进用户体验的新方法。 当您开始进行这种新的营销实验实践时，请记住随身携带以下关键要点：

• 用数据推动决策。 通过测试、收集数据并制定策略，您可以推动更好的用户体验优化决策，同时保留丰富的历史发现来源。
• 牢记您的用户。 始终将现实生活中的客户体验考虑在内。 虽然数据可以帮助您做出决策，但用户将实时确定这些决策是否真正有效。
• 在结合专业知识时寻求帮助。 将营销实验应用于用户体验设计需要广泛的数字营销技能 - 因此，不要害怕立即向 Propelrr 的专家寻求这两个领域的帮助。

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