如何通過注意力跟蹤來提高 A/B 測試的有效性

這是小編個人覺得比較有意思的一篇文章,無論是創業公司還是10角獸,都應該是數據驅動運營的,也的的確確確需要數據來衡量當前階段的產出,發現可改進的點。“可衡量才可促進”,但有時候我們卻太過于關注數據,而忽略了用戶心理。
就算在產品正式上線前,在A/B測試上做足了功夫,測試了很多個版本,最終選擇了轉化率最高的一個版本。但你能保證你做的是有效的 A/B 測試嗎?或許用戶只是沒得選,不得已才在所謂的“較高轉化”的版本上花時間呢。
直入正題,這篇文章可能在你處理下面兩種情況的時候對你有用:

1.你可能正在制作或剛剛上線你的網站,但訪問量太少使得 A/B 測試(分離測試)還不適用。同時你迫切想要通過測試來進行驗證,讓數據來支持那些很酷的想法和你的設計決策。

2.盡管你的網站已經有了足夠多的流量,并且也做了 A/B 測試,但轉化率依然不達標。做 A/B測試的時候你想有更大膽的假設,但沒有時間來做定性研究(你用了圖表和熱力圖)。
我們優化網站的時候,轉化率不是要關注的唯一關鍵績效指標(KPI)。或許還需要更深入的了解用戶心理,衡量整個 AIDA (Attention , Interest ,Desire,Act)周期。這時候如果只是做了 A/B 測試,那么你的關注點可能就局限在用戶的行為部分,這部分由轉化率來衡量。對 Amazon.com 這樣體量的網站來說,你可以測試按鈕顏色的改變,即便是為了轉化率上0.01%的提高,這也是有意義的,因為這個微小的改變每天都會被數百萬用戶看到。
否則,你需要測試更大的變化來得到有意義的結果,但之后你可能也說不清楚為什么就產生了這樣的結果。究竟是什么起了作用,是很引人注目的顏色,能“忽悠人”的文案,還是很有誘惑力的價值主張?你怎么知道哪些元素需要改進,哪些元素可以保留,因為它們的效果不錯。用下面兩個指標用來衡量:

關注率(Attention Rate):只關注特定元素的用戶人數。

參與率(Engagement Rate):關注特定元素的用戶人數和他們關注特定元素的時間。
確切地說,這兩個注意力經濟指標就是用來了解用戶對產品認知的。關于這兩個指標的獲取,如果你錢多,就能用注意力跟蹤研究,但還是得花不少時間。預算緊張,可以嘗試預測注意力跟蹤,經濟實惠的一種方案,但是吧,僅僅是嘗試啊,因為它的準確性真不敢恭維。看看下面這張圖,這真的是有效的注意力預測?(難道不是應該關注胸,好吧,機器不好色)

倒是有一種叫 “Attenses”的工具,既靠譜又經濟,它提供更可信的見解(以交互研究的形式捕獲真正的人類行為。嗯,一種黑科技),自由職業者和小機構也能負擔得起。看看我們為了優化關注度和提高轉化用 Attenses 做的實例研究,你應該問自己下面幾個問題:

我對轉換的元素有足夠多的關注嗎?

人們不閱讀網站,人們只是瀏覽網站尋找有價值的信息。你的網站傳遞有價值信息的速度越快,用戶就越有可能會留下來閱讀更多的你想要讓他們看到的東西(訂閱/注冊/購買)。你的頁面必須能夠立即回答下面3個基本的問題:

1.你提供什么?

2.什么能使你所提供的更有趣?

3.訪客下一步應該會做什么?


看一看上面的例子。你希望這三個區域有較高的參與率,所以很多用戶會注意你在這些區域的內容,并花時間閱讀它。我相信視覺網站優化在這里做了一個相當不錯的工作。你可以從一個被調查者的觀點看這項研究。

我的網站上有沒有任何不必要的搶奪注意力的元素?

整理你的元素布局,使得它沒有任何營銷信息,讓用戶把注意力放到真正有說服力的信息上。請看這個例子,Mint.com的簡約設計。這里的每一個元素都有它的目的,并且告訴我們關于這個產品的一些很優秀的特質。


人們是否明白我第一眼提供的?

一旦你得到用戶的注意,你必須確保你正在做的大部分工作是讓用戶真實了解你的產品是什么。這就是為什么你應該結合定量和定性數據。


這是Mint.com的圖表。盡管這是一個精心設計的注意分布,你可以看到,只有一半的人回答正確,而幾乎四分之一的受訪者不知道在所有這些家伙是賣什么。這說明改善他們價值主張的空間很大(網站內容很太拖沓)。
像上面說的,很多情況下,還沒到馬上就要做 A/B 測試的地步,先把想傳遞給用戶的想清楚,是否在有限的頁面布局上提供給用戶有價值的信息(對用戶有用,用戶感興趣),是否足夠簡單(沒有無效信息),是否足夠直白(用戶很容易明白你的產品是什么)。做好了上面的,接下來去開展有效的A/B測試吧。

 

本文編譯自:How To Boost Your A/B Testing Effectiveness With Attention Tracking ?

原文鏈接:http://t.cn/RcyJbiP

 

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