Poenostavljeno večvariatno testiranje in A / B testiranje: Kako preizkusiti tehnike optimizacije spletnih strani

multivariate testing

brezplačna programska oprema za umetno inteligenco za pc

Uvod:

Obstaja veliko spletnih mest in aplikacij, ki jih pogosto uporabljamo. Medtem ko jih uporabljamo, verjetno ne posvečamo veliko pozornosti temu, kako je spletno mesto postalo njegova trenutna različica - po drugi strani pa, če se nekaj ne zdi v redu, spletnega mesta / aplikacije verjetno ne bomo nikoli več obiskali nazaj.

Vprašanje je - kaj je potrebno, da se 'to' pravilno?

Kaj se boste naučili:

• Multivariatno testiranje in A / B testiranje
• Kaj je večvariatno testiranje?
• Vrste MVT testiranja:
• Kako narediti večvariatno testiranje
• Napake, ki se jim je treba izogibati
• Naredite in ne
• Prednosti in slabosti
• A / B testiranje
• Prednosti in slabosti A / B testov:
• A / B testiranje v primerjavi z multivariatnim testiranjem v primerjavi s testiranjem Split
• Multivariatno testiranje
• A / B / Split / Multivariate Testiranje orodij
• Priporočeno branje

Multivariatno testiranje in A / B testiranje

'To' je najpogosteje funkcionalnost - ki jo imamo za trdne procese zagotavljanja kakovosti za preizkušanje in vrednotenje. Toda tudi 'to' je sestavljen iz oblikovanja, kombinacije elementov, umestitve vsebine na stran, včasih celo barve, usmerjenosti itd., ki igrajo pomembno vlogo pri splošno sprejetje izdelka s strani končnega uporabnika.

Podružnica testiranja, ki lahko na tem področju zelo pomaga, je Multivariatno testiranje in A / B testiranje .

V današnjem članku bomo razpravljali Multivariatno (MVT) testiranje in A / B testiranje podrobno.

Oba sta namenjena optimizaciji spletnih strani in izboljšanju stopnje konverzije (stopnje, s katero obiskovalci postanejo stranke ali obiskovalci, ki se vračajo - posel) za spletno mesto.

Kaj je večvariatno testiranje?

Začnimo z Primer .

Če določeno spletno mesto dela na oblikovanju / preoblikovanju / ugotavljanju učinkovitosti strani, ki bi morala imeti sliko in ustrezno besedilo - Po temeljitem premisleku in premisleku, če podjetje uvrsti na seznam naslednjih dveh slik in dveh stavkov, bi lahko biti naslednji:

1) Slika 1

2) Slika 2

3) Naslov / stavek 1: 'Cilj mora biti nič nesreč'

4) Naslov / stavek 2: 'Naš CILJ: NESREČE'

Kombinacije:

V zgornjem primeru smo preizkusili različice kombinacij polj, da bi ugotovili, katero je primerno. Preprosto povedano, prav tam je Multivariatno testiranje.

Bolj tehnično in natančno se spodnja formula uporablja za določanje št. možnih kombinacij, ki so potrebne za preizkušanje različnih kombinacij, in sicer:

(# Različice elementa A) X (# Različice elementa B)… .. = (Skupaj # variacije)

V zgornjem primeru sta dve različici naslova in dve različici slike.

Tako je po formuli skupno 4 kombinacije variacij, ki jih je treba hkrati preizkusiti, da bi našli najboljšo kombinacijo variacij.

• Glavni cilj izvajanja multivariatnega testiranja je izmeriti in določiti učinkovitost posamezne kombinacije variacij na končnem sistemu.
• Po dokončanju kombinacij variacij se začne testiranje za določitev najuspešnejše zasnove, ko spletno mesto prejme dovolj prometa.
• Rezultati, dobljeni z vsako kombinacijo variacij, se primerjajo z drugimi, da se ugotovi, kateri dizajn je najprimernejši za dosego končnega cilja (v večini primerov je Prodaja ).
• Ti statistični podatki jasno kažejo, ali je bila določena sprememba koristna ali ne.
• Prav tako je mogoče analizirati pozitiven ali negativen vpliv na interakcijo uporabnika

Celoten postopek neprekinjenega multivariatnega testiranja, izboljšanje zasnove na podlagi dobljenih rezultatov in doseganje poslovnih ciljev zaradi tega ( Primer: daljši čas angažiranja uporabnika na določeni strani) Optimizacija ciljne strani - katerih cilj je pritegniti več uporabnikov in jih ohraniti na določeni strani.

Ta postopek v veliki meri vključuje testiranje z več različicami, zbiranje statističnih podatkov in spreminjanje na podlagi pridobljenih vrednosti / rezultatov.

Ne samo na spletna mesta, ampak tudi za mobilne aplikacije je potrebno večvariatno testiranje. Spletna mesta in mobilne aplikacije so sestavljene iz kombinacij spremenljivih elementov, zato se izvede multivariatno testiranje, da se ugotovi, katera kombinacija variacij se najbolje obnese.

To ima ključno vlogo pri strategiji internetnega trženja.

Vrste MVT testiranja:

Glede na porazdelitev prometa na več različic različic obstajajo večkraten vrste multivariatnega testiranja ki se lahko izvede:

a) Popolno faktorsko preskušanje:

Je najbolj zaželena oblika preskušanja MVT, pri kateri se vse možne kombinacije variacij elementov enakomerno preizkušajo tako, da se nanjo preusmeri promet, dokler ne najde zmagovalca. Vse možne kombinacije imajo enako verjetnost. Najboljše pri tej metodi je, da ni predpostavk in temelji na trdnih številkah / statistiki, zaradi česar je zelo zanesljiva in najbolj priporočljiva.

Edina pomanjkljivost je promet. S povečanjem števila različnih kombinacij je za analizo podatkov in odločitev o zmagovalcu potrebno veliko prometa na spletni strani.

b) Delno ali delno faktorsko preskušanje:

Kot že ime pove, je le del vseh različic kombinacij različic izpostavljen prometu na spletnem mestu. Za ostale kombinacije se izvedejo statični matematični izračuni in analize, da se najde najboljše razmerje pretvorbe.

Taguchi metoda je najbolj priljubljena metoda za delno faktorsko multivariatno testiranje. Ta metoda daje manj natančen rezultat, saj se preskusi le vzorec variacij in ne vseh. Čeprav ta metoda traja manj časa za analizo zmagovalca, rezultata nikoli ne moremo šteti za tako natančnega, kot je mogoče v primeru preizkusa s celotnim faktorjem.

c) Prilagodljivo večvariatno testiranje:

To je nov pristop k multivariatnemu testiranju. V tem primeru se analizira odziv obiskovalcev na spletni strani v realnem času, da se določi najboljša različica kombinacije variacij.

d) Diskretna izbira:

Ta metoda odkriva učinke interakcije, recimo, kako ljudje ustvarjajo kompromis z vidika odločitve o nakupu. Gre za zapleteno tehniko, ki sistematično spreminja atribute ali vsebinske elemente.

e) Optimalna zasnova:

Ta metoda vključuje ponovitve in val testiranja. Poleg preizkušanja največjega števila variacij oglasov v minimalnem času tržnikom omogoča tudi razmislek o odnosih, interakcijah in omejitvah v vsebinskih elementih spletnega mesta ali aplikacije. To pomaga pri iskanju optimalne rešitve.

Pojdimo naprej k pomembnemu vprašanju: Ali je mogoče spletno trženje optimizirati s testiranjem z več različicami?

Odgovor je odločen 'da'.

Z multivariatnim testiranjem lahko jasno določimo, kaj je treba izvesti in čemu se je treba izogniti. Vse je osredotočeno na izkušnjo obiskovalca.

Pri izvedbi večvariatnega testiranja se upoštevajo naslednji vidiki:

# 1. Predpogoj za multivariatno testiranje je: Določite tržne cilje ali preučite cilje spletnega mesta. Spodaj je nekaj primerov:

• Največji prihodek / dobiček ustvarite z oglaševanjem, prodajo izdelkov in plačevanjem klikov.
• V klienteli ustvarite prepoznavnost blagovne znamke
• Prihranite izdatke - npr. Uporabnike usmerite k samopostrežbi s pogostimi vprašanji namesto prek spleta v osebni storitvi.

#dve. Preizkusiti je treba le tiste stvari, ki resnično ciljajo na tržne cilje organizacije.

# 3. Izberite samo tiste elemente, ki bodo natančno merili tržne cilje.

Primeri so lahko:

• Če želite zaslužiti več denarja, je treba osredotočiti strani, ki vključujejo možnosti, kot so »Kupi zdaj« / »plačilo« / tokovi za dokončanje registracije ali prijave.
• Če želite ustvariti ozaveščenost obiskovalcev in promocijo, vam lahko pridejo 'pošlji prijatelju' / 'napoti prijatelja' / 'deli' itd.
• Za prihranek se lahko osredotočimo na elemente, kot so pogosta vprašanja, pomoč, stik, klic, kliki 'Dodaj v košarico', ki vodijo do strani z zahvalo itd.

Kako narediti večvariatno testiranje

1. Ugotovite težavo

Prvi korak je prepoznavanje težave. To vam omogoča obseg izboljšav za vaše spletno mesto ali aplikacijo. Težava je lahko na primer v tem, zakaj obiskovalci spletnega mesta ne kliknejo gumba za prenos.

2. Oblikujte hipotezo

Postavite hipotezo za izboljšanje spletne strani. Na primer, hipoteza je lahko, da stranke ne kliknejo gumba za prenos, ker njegova vidnost ni privlačna. Torej, če bi bil privlačen, bi se povečalo število prenosov.

3. Ustvari različice

Izberite dejavnike in ustvarite razlike. Recimo, da sta dva dejavnika naslov »Prenos« in povezava »Proizvajalec PDF«. Kot primer imamo pod 12 različicami:

4. Določite velikost vzorca

Ugotovite, koliko obiskovalcev je potrebno na vsaki strani, kako dolgo morate opraviti test, koliko različic imate in statistično pomembnost.

5. Preizkusite svoje orodje

Preden začnete izvajati test, preizkusite vse (predvsem, ali vaša spletna stran / aplikacija deluje dobro), tako da nič ne bo strupilo rezultatov testa.

6. Začnite voziti promet

Začnite usmerjati promet v svoje različice.

7. Analizirajte svoje rezultate

Po daljšem izvajanju testa dobite rezultate za analizo. Spodaj je prikazan primer:

Tisti, ki imajo 95% ali več stopnje zaupanja, so statistično pomembni rezultati.

8. Učite se iz svojih rezultatov

vprašanja in odgovori za spletne izkušnje s spletnimi storitvami java

To je zadnji in pomemben korak. Iz multivariatnega testa spoznate svoje spletne strani / aplikacijo in obiskovalce. To učenje lahko uporabite za prihodnje teste.

Previdno - Pri izvajanju multivariatnega testiranja se pazite naslednjih stvari:

Napake, ki se jim je treba izogibati

1. Nepravilna izbira različic . Za npr. predpostavimo, da hkrati spremenimo velikost pisave, barvo in slog besedila naslova pod eno različico kombinacije različic. Nato bo iz prejetih podatkov težko analizirati, katera sprememba naslova (ali velikost pisave, barva ali slog) je povzročila, da se je obiskovalec odzval drugače.
2. Prekratek preizkus Multivariate . Če predčasno zaključite preizkusno vožnjo in izberete majhen obseg podatkov za analizo zmagovalca, lahko pride do neveljavnih statističnih podatkov.
3. Predolg preizkus preizkusa Multivariate. Predolgo izvajanje testa za analizo obrobnih podatkov vodi tudi do velike izgube časa
4. Napačno razumevanje ključnih kazalnikov. Osredotočanje, analiziranje in sledenje spremenljivi kombinaciji tistih kazalnikov, ki so nepomembni ali niso povezani s končnim ciljem
5. Le nekaj ključnih kazalnikov uspešnosti identificirani, medtem ko mnogim drugim ni sledeno
6. Določanje vrste obiska obiskovalca na spletni strani. To je lahko zelo tvegano in problematično, saj niso vsi obiskovalci enaki.
7. Ne analiziranje rezultatov in pravilno spreminjanje spletnega mesta.

Naredite in ne

Z zgornjega seznama je povzetek naredi in ne lahko bi bilo:

Ne sme:

Ne poskušajte v test vključiti veliko spremenljivk. Več kot je število spremenljivk za testiranje; večje bodo kombinacije, kar posledično pomeni, da je za zbiranje pomembnih statističnih podatkov potreben več prometa.

Ali:

1. Predogled vseh različic kombinacij različic pred začetkom preizkusa, ker so nekateri od njih lahko nezdružljivi ali nelogični. Na primer, ena od kombinacij spremenljivk je naslov, v katerem piše '50% popust pri naročnini', in gumb za izklop, ki pravi 'Brezplačna naročnina'. Takšne je treba odstraniti.

2. Določite vpliv različic kombinacij na stopnjo pretvorbe. Vključitev samo tistih kombinacij, ki imajo večji vpliv na stopnjo konverzije, je dobra ideja.

3. Ocenite promet na spletni strani, da zberete pomembne statistične podatke. Pred začetkom preizkusa je bolje, da imate jasno predstavo o prometu na spletni strani. Če ima spletna stran le 100–200 obiskovalcev na dan, bi morali upoštevati nekaj spremenljivk samo za izvajanje multivariatnega testa.

Prednosti in slabosti

Do zdaj smo videli, kaj je večvariatno testiranje, kako se izvaja, napake, dejavniki, naredi in kaj ne, itd. Poglejmo si nekaj Prednosti in Slabosti od tega:

Prednosti:

1. Boljši vpogled in razumevanje vpliva spremenljivk ali elementov na stopnjo pretvorbe Več prometa vodi do več statističnih podatkov, kar posledično vodi do boljše analize in odločanja glede najboljše kombinacije spremenljivk za dosego končnega cilja.
2. Kar zadeva spremembe zasnove in postavitve, je multivariatno testiranje prilagodljivo.

Slabosti:

1. Za izvedbo večvariacijskih preizkusov je potreben daljši čas.
2. Za pridobitev pomembnih statističnih podatkov je potrebno veliko prometa na spletnih straneh.
3. Bolj zapleteno je nastaviti testne vožnje.
4. Za testni zagon zahteva večje število različic kombinacije spremenljivk.

A / B testiranje

Ker je kratek seznam vseh stvari Multivariantno testiranje, raznolikost testov, ki jih je mogoče izvesti za optimizacijo spletnih strani, še ni končana, druga priljubljena metoda pa je A / B testiranje .

Kaj je A / B testiranje?

( slike vir)

A / B testiranje je včasih znano tudi kot Split testiranje . Vendar je razdeljeno testiranje drugačno. Razliko med njimi bomo videli v poznejšem delu te vadnice.

Pri A / B testiranju se preizkusita dve različici iste spletne strani z enako količino prometa na spletni strani. Različica, ki doseže največje število konverzij, je končni zmagovalec. Ta nova različica zagotovo poveča stopnjo pretvorbe.

Primer preskusa A / B Split:

Naj razumemo delovanje A / B testiranja z majhnim primerom :

Zgornja slika je spletne strani za ozaveščanje o varnosti.

Ta slika je sestavljena iz sivega gumba z napisom » Sodelujte v kvizu in osvojite zanimive nagrade '. Ta izvirna spletna stran velja za' različico '. Zdaj je različica B zasnovana z različnimi barvami gumba od sive do rdeče.

To je prikazano na spodnji sliki:

Obisk spletnih strani v živo je preusmerjen na obe različici. Potem ko je dovolj obiskovalcev opravilo test in s prejetimi statističnimi podatki je mogoče enostavno ugotoviti, katera različica ima večji učinek na stopnjo pretvorbe.

Tu v zgornjem primeru je gumb z napisom » Sodelujte v kvizu in osvojite zanimive nagrade «V rdeči barvi je pritegnilo več obiskovalcev, da so pritisnili gumb in izvedli kviz kot starejši sivi gumb.

Tako je bil dosežen končni cilj spletne strani povečati več prihodkov.

Prednosti in Slabosti A / B testov:

Prednosti:

1. Preprosta in enostavna metoda za postavitev poskusov za optimizacijo spletnih strani.
2. Zanesljive in natančne rezultate je mogoče enostavno določiti tudi z majhnim prometom na spletnih straneh.
3. Preizkuse je mogoče izvesti zelo hitro in analizirati statistične podatke, da dosežemo končni cilj.
4. Ni preveč odvisen od katere koli oblike tehnologije.
5. Bolj primeren za spremembe postavitve, vsebine in oblikovanja katere koli spletne strani.

Slabosti:

1. Spletne strani je mogoče naenkrat narediti le nekaj ali recimo omejeno število sprememb.
2. Vpliva različnih spremenljivk, ki so na spletni strani medsebojno, ni mogoče določiti.

Primerjalna tabela:

A / B testiranje v primerjavi z multivariatnim testiranjem v primerjavi s testiranjem Split

A / B testiranje, multivariatno testiranje in split testiranje so tri glavne vrste testiranja različic UX (User experience). Poglejmo, kako se med seboj razlikujejo.

Spodnji dve sliki dajeta zelo dobro ilustrativno primerjavo med A / B testiranjem in multivariatnim testiranjem.

Multivariatno testiranje

Split testiranje:

najboljši vohunski program za iphone -

Tu imamo še eno različico, imenovano testiranje ločenih URL-jev, ki je veliko bolj zapletena kot A / B testiranje in vključuje spremembe na strani strežnika , kjer imamo dve različni spletni strani, ki sta preizkušeni med seboj. Ta vrsta testiranja dobro deluje pri ciljnih straneh, kadar se mora oblikovalska skupina odločiti, katera bo delovala bolje.

A / B / Split / Multivariate Testiranje orodij

Na trgu je na voljo veliko orodij za te tri vrste testiranja UX. Tu bi omenil nekaj najboljših, ki jih lahko raziščete. To so Google Optimize, Optimizely, VMO, Qubit, Maxymiser in AB Tasty.

Zaključek :

Obe metodi, A / B in Multivariate testiranje povečata stopnjo pretvorbe, izboljšata zmogljivost in optimizirata spletne strani in aplikacije. Oba sta po svoje koristna in imata tudi svoje edinstvene pomanjkljivosti in izzive - na nas je, da ugotovimo in analiziramo, katera metoda bo najbolj ustrezala zahtevam.

Testerji smo v glavnem vključeni v preizkušanje sprememb, ki smo jih izvedli za izvajanje multivariatnih ali A / B testov. Ko so te spremembe narejene in preizkušene, jih lahko tržna ali poslovna skupina izvede v proizvodnem okolju, da zbere rezultate.

Zato je zelo pomembno, da preizkuševalci te spremembe preizkusijo zelo natančno, sicer bi bili končni rezultati netočni, kar bi povzročilo velike poslovne izgube, saj je to večino časa neposredno povezano s poslovnimi prihodki.

Priporočeno branje

• Najboljša orodja za testiranje programske opreme 2021 (QA Test Automation Tools)
• Preizkus eBook Prenos knjige
• Statično preskušanje in dinamično preskušanje - razlika med tema dvema pomembnima preskusnima tehnikama
• Testiranje obremenitve z vadnicami HP LoadRunner
• Razlika med testiranjem namizja, odjemalskega strežnika in spletnim preskušanjem
• Kaj je testiranje gama? Zaključni preizkusni oder
• Kaj je preizkušanje skladnosti (preizkus skladnosti)?
• Testiranje programske opreme QA Assistant Job