De inleiding van A Web Designer voor A / B-tests

A / B-testen is het proces van experimenteren met verschillende opties om het relatieve succes van elke optie te meten. Wat het web betreft, kunnen A / B-tests duidelijk maken welke ontwerpkeuzes het meest effectief zijn; duidelijk voor de ontwerper en (nog belangrijker) duidelijk voor de klant.

Er is vaak een fundamentele dichotomie tussen webontwerper en klant. Hoewel de ontwerper een mooie, bruikbare website wil maken, is de klant gericht op het bereiken van bedrijfsdoelstellingen. Klanten proberen deze kloof vaak te overbruggen door ontwerpbeslissingen te beïnvloeden en geven uiteindelijk suggesties die schokkend lijken voor de gevoeligheden van de ontwerper.

Maar wat als de webontwerper de kloof tussen ontwerp en bedrijf zou dichten door de website aan te passen om de snelheid te verhogen waarmee het zijn bedrijfsdoelen bereikt? In dit artikel wordt uitgelegd hoe webontwerpers A / B-tests kunnen gebruiken om de conversieratio's van de websites van hun klanten te verhogen en zo het leven gemakkelijker maken voor zichzelf.

Overzicht

Laten we snel doornemen wat we in dit artikel behandelen.

  • Inleiding tot A / B-testen
  • Waarom zou je een A / B-test moeten doen?
    • Het perspectief van de klant
    • Jouw perspectief
  • Wat kun je A / B testen?
  • Wat moeten je A / B-test?
  • De juiste benadering van A / B-testen
  • Do's en Don'ts van A / B-testen

Inleiding tot A / B-testen

A / B (of "variant", of "split") testen beschrijft het testen van twee keuzes en het meten welke men beter is in het bereiken van een vooraf bepaald doel. In de context van het web betekent A / B-testen dat u uw gebruikers opsplitst tussen twee varianten van hetzelfde element of dezelfde pagina (A en B) en ziet wat effectiever is bij het behalen van de conversiedoelen van de website. Bijvoorbeeld, gebruikers opsplitsen tussen twee Call To Actions, waarvan er een zegt: "Ga nu aan de slag" en de andere "Start uw gratis proefversie", en meet vervolgens de aanmeldingspercentages..

A / B-testen worden al lange tijd door de medische gemeenschap gebruikt in klinische experimenten. In feite was de eerste geregistreerde klinische proef een A / B-test. In 1747 verdeelde scotsman James Lind (een arts bij de Britse Koninklijke Marine) twaalf scheurbuikkelige matrozen in zes paar. Vervolgens voorzag hij deze groepen van verschillende varianten van citrusfruit, azijn, cider, enz. En uit de resultaten bleek dat vitamine C-rijke citrusvruchten helpen bij het voorkomen en genezen van scheurbuik..


James Lind voedde citrusvruchten aan een scheurbuikzeiler aan boord van HMS Salisbury in 1747 (kunstenaar: Robert A Thom).
Bron Oorspronkelijk van: Een geschiedenis van geneeskunde in afbeeldingen, gepubliceerd door Parke, Davis & Co. 1960.

terzijde: Ik ben er vrijwel zeker van dat de eerste A / B-test werd uitgevoerd toen twee steenmannen bij elkaar kwamen en besloten om te zien welke soort steen het meest geschikt was om een ​​vuur te starten, maar dan ben ik geen historicus.

Ingenieurs die design niet begrijpen, proberen de regels en formules vast te zetten in de hoop dat ze deze vervolgens kunnen gebruiken om een ​​goed ontwerp na te bootsen. Webontwerpers verafschuwen meestal hun kunst aan dergelijke rigiditeiten te onderwerpen. Het bekendste geval van een ontwerper die tegen een cultuur van A / B-tests aanliep, was bij Google. In zijn bericht getiteld "Goodbye Google" schetst Douglas Bowman van StopDesign (momenteel de Creative Director bij Twitter) hoe een fanatieke afhankelijkheid van het testen van zelfs de kleinste ontwerpbeslissingen een van de factoren was die ertoe leidde dat hij het bedrijf verliet.

Ja, het is waar dat een team bij Google niet tussen twee blues kon kiezen, dus testen ze 41 tinten tussen elk blauw om te zien welke beter presteert. - Douglas Bowman

Deze gids is op geen enkele manier een voorstander van fanatisme van welke aard dan ook. In plaats daarvan laat ik u zien hoe u A / B-tests kunt gebruiken om het eenvoudiger te maken om klanten binnen te halen, betere interacties met hen te hebben (met sterk verminderde maagzuur) en meer geld te verdienen.

Waarom zou je een A / B-test moeten doen?

Om een ​​paar eenvoudige redenen. Zij zijn:

  • Om uw klanten te helpen hun zakelijke doelen te bereiken.
  • Om uw inkomsten te verhogen.
  • Om brandend maagzuur te voorkomen.

Laten we elk van deze afzonderlijk behandelen.

Om uw klanten te helpen hun zakelijke doelen te bereiken

Helaas raken veel webontwerpers verdwaald in het ontwerpaspect van het project ten koste van het negeren van de bedrijfsdoelen. Hoewel mensen zich druk maken over een goed uitziende website, geven ze je veel meer liefde als je van hen een goed uitziende website kunt maken die beter converteert dan hun branchegemiddelde.

Bovendien is dit ook een uitstekende reden voor potentiële klanten om u hun bedrijf te geven.

Om uw winst te verhogen

Het aanbieden van optimalisatiediensten kan de manier waarop u uw bedrijf bestuurt verbeteren - het is weer een pluim in uw pet. Als u echt zorgt voor de zakelijke doelstellingen van uw klanten, kunt u een hoger tarief instellen.

Om maagzuur te voorkomen

Hier is een korte handleiding voor het voorkomen van brandend maagzuur bij de bespreking van ontwerp met uw klanten.

Wanneer uw klant u benadert met:

Het moet mooi zijn, maar hip. En aangezien ons bedrijf het woord fluweel in zich heeft, zou ik graag willen dat de intro een stukje fluweel overal ter wereld heeft met fluweelachtige muziek op de achtergrond. - Cliënten uit de hel

Je antwoordt: "Ok zeker, laten we gewoon A / B testen."

Of als uw klant zou moeten zeggen:

Jij zegt: "Ok zeker, laten we gewoon A / B testen."

Of je klant zegt:

Ik heb een nogal Oatmealesque-ervaring met de website van een bepaalde klant. De nieuwste 'functie' die ze hebben aangevraagd, is dat achtergrondmuziek automatisch wordt afgespeeld wanneer de site wordt geladen. Wat moet ik zeggen om ze er voorzichtig van te overtuigen dat dit een slecht idee is? - stackexchange.com

Jij zegt: "Ok zeker, laten we gewoon A / B testen."

Woord van waarschuwing ...

Wees voorbereid om het op te zuigen. A / B-testen hebben deze interessante neiging om resultaten op te werpen die duidelijk tegengesteld zijn aan intuïtie en het ontwerpgevoel van een professionele ontwerper. Neem bijvoorbeeld deze case study over A / B testen van kleine advertentie-afbeeldingen.

Ben of PlentyofFish A / B testte deze twee advertenties om te zien welke een hogere CTR's heeft gekregen (Click Through Rates).

Het resultaat? In zijn eigen woorden, "0.049% CTR vs. 0.137% CTR in het voordeel van de s *** -advertentie in Microsoft Paint". Het punt is, het is vrij waarschijnlijk dat de CTA-kleur gekozen door de papegaai van uw klant of haar tarotkaartlezer zal uitvoeren wat u oorspronkelijk had ontworpen. In dat geval moet je klaar zijn om het op te zuigen en je klant meer geld te blijven geven.

Wat kan je A / B-test doen?

Terwijl je A / B bijna alles op een website kunt testen, zijn hier een paar elementen die, wanneer ze worden gewijzigd, het meest opvallende effect op het bezoekersgedrag geven.


Bron: formstack.com
  1. opschrift
  2. Secundaire kop
  3. Kopiëren
  4. getuigenissen
  5. Call To Action-tekst
  6. Call To Action-knoppen
  7. Links
  8. Afbeeldingen
  9. Elementen boven of onder de vouw plaatsen

De juiste aanpak van A / B-testen

De juiste manier om te testen is zoals een wetenschapper zou doen. Wetenschappers gebruiken iets dat "de wetenschappelijke manier" wordt genoemd (gok dat je dat niet zou hebben geraden) dat bestaat uit het volgende:

  1. Onderzoek en observeer: Onderzoek het gedrag van de gebruikers waarop een website is gericht en begrijp waar ze de neiging hebben om terug te keren naar het pad dat naar het doel leidt. U ziet bijvoorbeeld dat veel bezoekers een ingevuld formulier niet invullen of het vullen en ergens tussendoor laten.
  2. Identificeer het probleem: bijvoorbeeld: "Het aanmeldingsformulier heeft te veel velden die leiden tot een hoge verlatingsgraad."
  3. Maak een hypothese: Bijvoorbeeld: "Door het aantal velden in het aanmeldingsformulier te verminderen, wordt de vormverwijzingsratio verkleind."
  4. Start het experiment: Op basis van uw hypothese maakt u een variatie waarin u het aantal formuliervelden vermindert. U splitst het websiteverkeer 50/50 tussen de oorspronkelijke en de kortere variant en wacht tot het experiment is uitgevoerd totdat het statistisch vertrouwen is bereikt (95% vertrouwen is de geaccepteerde standaard en de door u gekozen software moet dit melden). Vergeet niet om altijd tegelijk met het origineel (de "besturing") te testen, zodat u de resultaten kunt vergelijken. Op deze manier weet je of een variatie beter of slechter is dan het origineel.
  5. Analyse: U ziet of de variatie beter of slechter presteerde dan de controle.
  6. Conclusie: Als de variant beter presteert, implementeert u deze voor alle gebruikers. Als het slechter presteert, leer je dat de lengte van het formulier waarschijnlijk niet verantwoordelijk is voor de hoge stopzetting en teruggaat naar het identificeren van het probleem.

Uw eerste A / B-test instellen

De meeste van de web-A / B-testtools van vandaag werken op de volgende manier:

  • Breng wijzigingen aan op de webpagina met behulp van een visuele editor (dit wordt de Variatie genoemd).
  • Tweak de testinstellingen.
  • Voeg JavaScript-code in op de website waar u de test wilt laten uitvoeren.
  • Start test.
  • Wacht op resultaten, op basis waarvan u verdere actie onderneemt.

Voor de toepassing van dit artikel laat ik u zien hoe u een snelle test kunt instellen met Visual Website Optimizer (Disclaimer: ja, ik werk hier).

Nadat u zich hebt aangemeld voor een account, start u een A / B-test vanaf het dashboard en toetst u de website in waarop u een test wilt uitvoeren. De pagina wordt geopend in de visuele editor.

Voer de vereiste wijzigingen door:

De testdoelen en -instellingen aanpassen:

Nu hoeft u alleen maar het JavaScript-fragment in uw website toe te voegen en u bent klaar om te gaan.

Do's en Don'ts van A / B-testen

Laten we, om af te ronden, een paar richtlijnen opsommen.

  • Laat allereerst je ego los. Dit is een experiment, geen test tegen je ontwerpkeuzes.
  • Test maar één ding tegelijk. Als u te veel wijzigingen op hetzelfde exemplaar test, kunt u niet vaststellen wat werkt en wat niet werkt.
  • Wacht tot statistische significantie is bereikt. De meeste A / B-testtools rapporteren een winnaar wanneer uit de berekening blijkt dat een significantie van 95% is behaald.
  • Test altijd controle en variatie in hetzelfde tijdsbestek op vergelijkbaar verkeer. Het testen van de controle één week en de volgende variatie is een veelgemaakte fout die vermeden moet worden aangezien het profiel van bezoekers in die tijd kan veranderen.
  • Grote veranderingen aanbrengen. Als bezoekers de wijziging niet opmerken, reageren ze er niet op en krijg je geen beslissende resultaten van je experiment.
  • Zorg ervoor dat de wijzigingen op alle pagina's consistent zijn. Als u bijvoorbeeld een productpagina wijzigt, moet deze worden weergegeven op alle productpagina's.
  • Als uw cliënt het goed vindt, probeer dan voortdurend te testen. Eén A / B-testwinst overtuigt meestal sceptische klanten om dit te doen. De resulterende warme glimlach en berenknuffels overtuigen de ontwerper meestal dat het ook niet zo slecht is.
  • Laat de resultaten niet liggen. Breng direct wijzigingen aan wanneer de resultaten positief zijn en gebruik de negatieve resultaten om uw eigen interne kennisbank te bouwen. De geleerde lessen helpen u bij andere klanten.
  • Neem nooit iets aan. Wacht gewoon op de resultaten.

A / B-testen is een enorm betrokken proces en deze inleiding dient ter dekking van de fundamenten. Met een beetje geluk heb ik duidelijk gemaakt dat A / B-testen niet alleen een bepaald ontwerp kunnen verbeteren, maar dat het van onschatbare waarde kan zijn bij het communiceren van ontwerpbeslissingen met uw klanten..

Bedankt voor het lezen, aarzel niet om eventuele vragen te stellen in de sectie Opmerkingen.