/ B 디자인 테스트의 중요성

많은 개발자들에게 사이트 시작은 디자인 프로세스의 끝이 아닙니다. 설계 성공을 지속적으로 개선하기 위해 이러한 개발자는 A / B 테스트를 사용합니다. 이 비교적 간단한 프로세스는 사용자가 찾고있는 내용과 무시하거나 중요하지 않은 내용에 대한로드를 알려줄 수 있습니다.

오늘 우리는 A / B 테스트가 무엇인지, 그것을 구현할 때의 이점, 그리고 당신을 도울 수있는 몇 가지 도구를 간략하게 살펴볼 것입니다.

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A / B 테스트 란 무엇입니까?

A / B 테스트는 개념 상 매우 간단합니다. 최적의 솔루션을 찾기 위해 기본적으로 다른 디자인의 효과를 테스트합니다. 이러한 테스트는 일반적으로 테스트를 완전히 모르는 실제 사용자가있는 라이브 사이트에서 수행됩니다. 명확히하기 위해 예를 살펴 보겠습니다.

더 나은가?

Vanilla Forums에서 가입 버튼의 크기를 늘려 현재 홈페이지를 개선 할 수 있는지 알고 싶었다고 가정 해 보겠습니다. 그들이 할 첫 번째 일은 원하는 개정판을 포함하는 대체 버전의 페이지를 작성하는 것입니다. 아래 이미지는 현재 페이지 다음에 테스트하려는 페이지를 보여줍니다.

보시다시피, 새 버전은 사용자가 페이지를 인식하는 방식에 이론적으로 영향을 줄만큼 충분히 다릅니다. 그러나 단일 버튼 배치의 영향에 대한 좋은 아이디어를 얻기 위해 페이지에서 많이 이동하지 않았습니다. 물론이 방법을 사용하여 완전히 다른 두 설계의 차이점을 테스트 할 수 있지만, 실제로 강조하고 싶은 것은 A / B 테스트를 통해 현재 설계를 개선하지 않고 현재 설계를 개선하는 방법에 대한 확실한 정보를 제공한다는 것입니다. 대지.

이제 Vanilla Forums는 지정된 시간 동안 방문자의 버전을 절반으로, 나머지 버전을 버전 2로 표시하도록 사이트를 설정했습니다. 그런 다음 두 페이지의 결과를 비교하여 어느 사용자가 가장 많은 사용자를 사로 잡았는지 확인합니다 (나중에 설명 할 도구 사용).

혜택

이 방법으로 귀하의 사이트에 제공 할 수있는 이점 중 몇 가지를 즉시 지정할 수 있습니다. 몇 가지를 살펴 보겠습니다.

그것은 간단합니다!

무엇보다도 중간 정도의 A / B 테스트는 비싸지도 않고 직접 구현하기도 어렵지 않습니다. 고가의 컨설턴트 또는 외부 기관이 필요하지 않습니다. 확실히 약간의 작업이 필요하지만 다행스럽게도 무거운 물건을 들어 올리는 데 도움이되는 훌륭한 자료가 있습니다.

어려운 증거

A / B 테스트를 사용하면 사무실 주변이나 자신의 마음 속에있을 수있는 사용 가능성에 대한 논쟁이 쉬워집니다. 팀이 귀하의 사이트에 대해 두 가지 가능한 시나리오를 겪고 있다면 다양한 당사자가 하루 종일 문제에 대해 이의를 제기 할 수 있지만 결론은 사용자가 테스트하지 않고 사용자에게 가장 호소 할 사항을 확실하게 알 수 없다는 것입니다 현실 세계. A / B 테스트는 사용자 상호 작용의 실제 통계를 통해 누가 올바른지 쉽게 확인할 수있는 방법을 제공합니다.

증분 개선

다시 한 번 강조하자면 여기서 잠재적 인 핵심 요소 중 하나는 사이트의 인터페이스 및 / 또는 메시징을 점진적으로 개선하는 기능입니다. 사이트 소유자는 시간이 지남에 따라 수입을 개선 할 수있는 확실한 방법을 제공 할 수 있습니다. 개발자는이를 통해 고객과 장기 계약을 체결 할 수 있습니다.

명심해야 할 것들

A / B 테스트 개념의 직접적인 특성에도 불구하고 사이트에서 구현할 때 알고 고려해야 할 사항이 몇 가지 있습니다.

당신의 목표는 무엇입니까?

"더 나은"은 비교적 상대적인 용어입니다. 판단 조건을 정의하지 않으면 한 페이지가 다른 페이지보다 낫다는 것을 알 수 없습니다. 마찬가지로, 테스트를 수행 할 때 관찰하려는 대상을 고려하지 않고 테스트에 열광 할 수 없습니다. 예를 들어, 위의 Vanilla Forums 예제는 버튼을 클릭하여 서비스에 가입하는 사용자 수를 늘리기위한 것입니다. 이것은 단순히 하나의 레이아웃이 다른 레이아웃에 대한 미학적 특성에 관한 모호한 진술이 아니라 쉽게 테스트 할 수있는 분명한 목표입니다.

한 디자인의 효율성을 다른 디자인에 대해 테스트 할 때 사용할 수있는 몇 가지 목표와 메트릭이 있습니다. 여기에는 사이트에서 보낸 총 시간, 방문한 페이지 수, 특정 페이지를 탐색 한 사용자의 비율 등이 포함됩니다.

항상 확실한 승자가 될 수는 없습니다

A / B 테스트를 통해 한 디자인이 다른 디자인보다 우수하다는 확실한 증거를 얻을 수 있지만 결과가 명확하지 않은 경우가 있습니다. 당신이 상상 한 것이 사용자의 행동에 중요한 역할을 할 것이라고 생각할 수도 있습니다. 또한 차이를 관찰하더라도 반드시 차이가 변수의 결과라는 의미는 아닙니다. 기본 통계 원칙은 각 버전의 결과간에 임의의 변동이 발생하는 것을 방지하기 위해 두 그룹 각각이 동일한 페이지를 수신하더라도 정상적으로 발생하는 것 이상의 차이를 발견하는 것이 목표입니다. 테스트에 참여해야하는 사용자가 많을수록 결과의 정확성이 높아집니다.

사이트의 모든 작은 부분을 선택하고 전환 수가 약간 증가 할 때마다 변경해야한다는 충동을 물 리치십시오. 명확하게 충족 된 목표를 통해 사이트를 개선 할 수있는 중요한 방법을 찾으십시오.

다변량 테스트도 가능합니다

단일 변수의 효과를 테스트하는 것 이상을 원한다면 다변량 테스트를 통해 주어진 사용자에게 표시되는 요소 조합을 변경하여 가장 큰 영향을 미치는 변수를 추적 할 수 있습니다.

도구 및 자료

A / B 테스트에 대해 간략히 살펴 보았으므로 시작하기를 간절히 바랍니다. 사이트를 향상시키는 데 도움이되는 훌륭한 자료를 확인하십시오.

Google 웹 사이트 최적화 도구

A / B 테스트를 시작한 경우 Google 웹 사이트 최적화 도구를 먼저 사용하십시오. 매우 간단하고 사용하기 쉬우 며 테스트 프로세스 (A / B 또는 다변량)를 안내하는 많은 리소스가 있습니다. 무엇보다도 : 완전 무료입니다.

Google의 대안

Google 오퍼링에 감동하지 않으면 다른 옵션을 확인하십시오.

비주얼 웹 사이트 최적화

SiteSpect

베르 스터

AB 테스트

더 많은 정보

A / B 테스트에 대해 더 알고 싶으십니까? 다른 위대한 기사를 확인하십시오.

  • A / B 및 다변량 테스트의 기본 사항 (Pro Blog Design)
  • A / B 분할 테스트 (UX 부스)를 통해 사이트 성능을 향상시키는 방법
  • 분할 A / B 테스트 (웹 크레 더블)
  • WordPress에서 A / B 테스트를 수행하는 방법 (Carsonified)
  • 최고의 A / B 테스트 리소스 및 사용 방법 (Brian Cray)
  • 웹 사이트 분할 테스트 소개 (6 개 개정판)

결론

잠재적 인 개선을 위해 사이트 테스트를 시작할 준비가되었습니다. 오늘 시작하여 귀하의 사이트에서 A / B 테스트가 가장 적합한 섹션을 아래 의견에 알려주십시오.

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