Reklamcılıkta şöyle bir ifade var: “Reklamlarımın% 80'inin çalışmadığını biliyorum. Sadece% 80'i bilmiyorum ”. Aynı mantık, web tasarımı da dahil olmak üzere tüm tasarım biçimleri için geçerlidir. Yalnızca sayfa içeriğimizin, düzenlerimizin ve iş akışlarımızın hangi bölümünün gerektiği gibi çalışmadığını biliyorsak, bu harika olmaz mıydı?
Kullanıcı deneyimi tasarımında ne işe yaradığını bilmek, iki düzen, öğe ya da rotadan hangisinin en iyi olduğu sert ölçülebilir veriyi teyit etmek ve bu A / B testinin vaadidir. Bu güçlü bir araçtır, ama bu bir derde deva değildir ve üzerinde aşırı güven, sadece bir tasarımcı olarak yargınızı kınamamakla kalmaz, aynı zamanda paradoksal olarak en uygun çözümlerle sonuçlanabilir.
Bu makalede, A / B testini kullanmanın tuzaklarından bazılarına ve bu karşılaştırmalı testlerin nasıl bir dominant tasarım metodolojisinden ziyade bir tasarımcı araç setinin parçası olarak kullanılabileceğine bakacağım.
A / B testi, web tasarımı alanında güçlü bir uygulama haline gelmiştir. Dinamik sayfa sunumunun ve Google Analytics gibi modern analiz yazılımlarının ortaya çıkması, A / B testlerini veya bölünmüş testleri kurmayı ve çalıştırmayı kolaylaştırır. Ziyaretçiler dönüşümlü olarak bir sayfa mizanpajı veya başka bir şekilde sunulur ve önceden belirlenmiş bir eylemin daha fazla sayısını oluşturan yazılım ölçümleri, örneğin bir satın al düğmesini tıklatarak veya bir kayıt formunu doldururken. Bu eylemler hedef olarak tanımlanır: ölçülebilir, ölçülebilir, bilinebilir. Web tasarımı A / B testinde, bu hedeflerin analiz yazılımı tarafından kaydedilebilecek bir şey olması gerekir. Bu nedenle, hedef bir kullanıcının bir makalenin bağlantısını tıklatması olabilirken, kullanıcının o makaleyi okuduğunu kaydedemez. .
Bu makalede A / B testlerinin nasıl çalıştırılacağı hakkında daha fazla bilgi, ve burada en iyi bilinenlerin bir kısmı örnek olay incelemesi.
A / B testi kaçınılmaz olarak indirgeyicidir, darwinist olarak 'en uygun' tasarımı geliştirir. İki farklı şekilde farklı tasarımları test etmek, test ettiğiniz hedef için hangisinin daha iyi çalıştığını size söyleyecektir. Bu adım ad infinitum'u tekrarlayabilirsiniz. Ancak bundan daha fazlasını elde etmek için, geri bildirim puanını denemek ve geliştirmek için en uygun tasarımın iki unsurunu değiştirmeniz gerekecektir. Hemen hemen yüksek derecede farklı tasarımları test etmekten, 'kazanan' tasarımı değiştirmekten geçtiniz. İstatistikçiler bunu küresel maksimumdan ziyade yerel maksimum bulmak olarak adlandırıyorlar. Tüm şehrin en iyi evinden ziyade caddede en güzel görünen evi bulmak için kendinizi estetik bir kültüre doğru ilerlerken bulabilirsiniz. Çok değişkenli test veya kova testi olarak adlandırılan çoklu seçeneklerin test edilmesi, ek karmaşıklık ekler ve araçlar genellikle daha pahalıdır.
Birden fazla seçenekte bile, ayrık testler yalnızca bir defada bir hedefi ölçmek ve optimize etmek için kullanılabilir. Bir hedefe yönelik optimizasyon, siteniz çok dar odaklıysa, e-ticaret sitesi gibi, istenen sonucun tüm diğerlerini etkilediği durumlarda iyi olabilir. Ancak, siteniz için birden fazla hedefiniz varsa, tüm değişikliklerin tüm hedeflere karşı iyi bir şekilde test edildiğinden emin olmanız gerekir.
Uzun süredir test yapmak ve yerel maksimum değeri bulmak için bir siteyi optimize etmekle, bir tasarımcının bu çabaları boşa harcamak ve başka bir tasarım peşinde koşmak istememesi anlaşılabilir. Açıkça söylemek gerekirse, iki sayfadan hangisinin iki sayfanın da emdiğini farketmeden en iyi hangisinin en iyi olduğunu belirlemek için çok zaman harcayabilirsiniz. İçeriği ve UX'i% 6 başarı oranından% 8'lik bir başarı oranına ulaştıran bir kullanıcıdan optimize etmeyi başardıysanız, endişelenme şüphe daima devam etmeli,% 9'luk bir geri dönüş oranı daha yüksek olacak başka bir tasarım var mı?
Kullanıcıların yanıtları da zamanla değişecek ve geçen ay büyük bir olasılıkla test edilen sonuçlar en iyi sonuçları almayabilir. Bir tehlike, sürekli bir test ve ayar döngüsü içine kilitlenebilmenizdir. Bu noktada, bir nicelikten daha az bir tasarımcısınız. Testin güvencesini sürekli olarak araştırmak için kararınızı verdiniz ve duyarlılığı tasarladınız. Her şeyi denemeye çalışan obsidofobik insanları, Shangri-La'yu en uygun dönüşüm oranlarını arayan sonsuza dek tanıyorum.
İlk gösterim sayısı
Atasözü gittikçe, “ilk izlenim yaratmak için ikinci bir şansınız asla olmaz”. Gibi Araştırma Ontario Üniversitesi'nde ve başka yerlerde, bir web sitesine gelen ziyaretçilerin bilinçaltında bir karar almasını veya inanılmaz derecede kısa bir sürede, hatta milisaniye bile girmesini sağladı. Bu ilk izlenimin 'halo etkisi', kullanıcının sitenin sonraki kararını renklendirir ve hatta web sitesinin güvenilirliğini değerlendirmelerini belirler. Her zaman web sitelerinin ulaştığı hemen çıkma oranını şaşırttı, yani bir web sitesini ziyaret eden ve hemen hemen ayrılan insanlar. Bu genellikle, sayfanın yüklenmesini bekleyen kullanıcı engellemesinden kaynaklanır. Teknik optimizasyon ve sayfa ağırlığının azaltılması, UX testinden genellikle daha faydalı olacaktır. Yavaş sayfa oluşturma, kullanıcıları en iyi görünen web sitesinden bile uzaklaştıracaktır.
Bu bizi önemli bir uyarıya getiriyor: başladığınızda sadece A / B testi yapabilirsiniz. Sitenizi test etmek için gerçek hedeflere sahip gerçek kullanıcılara sahip olmanız gerekir. Geniş bir beta topluluğuna sahip olmadığınız sürece, özel bir lansman öncesi beta sitesini test etmek bile A / B için güvenilir değildir. Doğru sonuçlar için büyük bir örnek boyutu (yani çok sayıda sayfa ziyareti) de gereklidir. Böylece, optimizasyon hakkında düşünmeye başlamadan önce bir tasarımla başlatmayı taahhüt etmeniz gerekecektir. Bir tasarım için bir taahhütte bulunmanız gerekir ve her zaman A / B testinin yardımcı olamayacağı bilinmeyenler için bir ilk adım vardır.
İlham kaynağı
Henry Ford'un dediği gibi, “İnsanlara ne istediklerini sorsaydım, daha hızlı atlar isterdi”. Kullanıcılar her zaman geri bildirim istemek için en iyi insanlar değildir. Bu, beni en büyük A / B testi eleştirisine götürür: sizi izleyicilerinizi takip etmenize, onları yönlendirmemeye zorlar. Web sitenizin, kalabalığın bilgeliğine en iyi şekilde nasıl iş çıkardığına karar verme sorumluluğu size aittir. İstediğiniz kitleyi değil, sahip olduğunuz kitleyi memnun edecek şekilde tasarlıyorsunuz.
Bu yaklaşım, daha önce hiç görmediğimiz, gerçekten orijinal bir şey yaratmak için bu ilham kaynağı için yer bırakmaz. Pek çok web sitesinin bu kadar benzer görünmesi, her birinin güvenli bir bakış açısıyla güvende olması hiç de şaşırtıcı değil. Farklı olmaya cesaretin var mı? Gibi Bu kışkırtıcı konuşma Bazen, marjinal kazanımların ötesine bakmalı ve bir sonraki büyük fikir olan kuantum sıçramasını aramalıyız.
Eşsiz bir tasarım ve kullanıcı deneyimi muhtemelen ilk başta zayıf bir şekilde test edecek, ancak çekiş yapmak zaman alabilir. Tasarım etrafında yavaşça bir vızıltı ortaya çıkabilir ve yeni bir izleyici kitlesini çekebilir, bu da siteye, içeriğine ve sentezdeki tasarımına daha fazla ilgi duyan yeni bir izleyici kitlesini çekebilir. A / B testi, tasarımı ve düzeni daha iyi bir şekilde ayarlamak ve optimize etmek için kullanılabilir, ancak sizi vaat edilen bölgeye götüremez. Nişanlı bir kitle için neler yapıldığının hedeflerini tanımlamanız gerekecektir. Sayfa görüntülemeleri çok zayıf bir katılım metriğidir. Bir sayfada geçirilen süre daha iyidir veya bir makalenin çekeceği yorum sayısı daha iyidir. Ancak, kitlenizin yalnızca geri bildirimleri ve nitel analizleri, web sitesini kullanmayı seviyorlarsa, nicel ölçümlerin size tüm hikayeyi anlatmayacağını söyleyecektir.
Kararına güven
Tasarımın en büyük eylemi bir işaret yapmak, neden yaptığınızı bilmek ve bunun iyi olduğuna güvenmektir. Yazılan her kelime, yazılan her sözcük, şüphe ile yapılırsa, nasıl bir güvenle inşa edilebilir? Güvenle tasarlama ve bireysel tasarım duyarlılığımız, stil ve kişilik ile tasarım yapmamızı sağlayan şeydir.
Nihayetinde, net bir tasarım vizyonunun mantığı ve tutarlılığı ile inşa edilen bir site, her zaman düzenli olarak yerleştirilmiş ve gergin olarak test edilen her öğe ile inşa edilmiş bir siteyi kozlayacaktır.
Bu, A / B testinin yerine sahip olmadığı anlamına gelmez. Ama en iyi düzen-test elemanları, düzenleri için uygundur. Bir sayfayı diğerine karşı test etmek daha az yararlıdır, ancak tek bir öğeyi test etmek için daha iyi bir düğme üzerindeki farklı kopya gibi daha iyidir. İş akışları da bölünmüş test için olgunlaşmıştır: Kayıt formu, küçük adımların bir dizisi olarak mı yoksa büyük bir formda mı? Kayıt formu, ana sayfaya yerleştirilmiş kalıcı bir pencere ise ne olur? Çıkış yapmak Hangi Test Kazandı Büyük ölçüde e-ticaret alanında, UX testi ile ilgili bazı harika örnekleri ve örnek olayları görmek için.
Genel olarak, sitenizi tüm tarayıcılarda düzgün bir şekilde oluşturulmasını sağlamak ve sayfa ağırlığını azaltmak gibi sitenizi iyileştirdiğini bildiğiniz başka yollarla değiştirmek için A / B testini geçirdiğiniz süreyi kullanmanız daha iyi olacaktır. Mümkün olan en iyi deneyimi sunan yerleşim farklı cihazlara cevap veriyor mu? Yazım hatası var mı? Mobil cihazlarda iyi görünüyor mu?
Web sitenizi daha iyi yaptığınızı bilmek için her zaman A / B testine ihtiyacınız olmamalıdır.
Ne kadar A / B testi yapıyorsunuz? İyi bir web tasarımcısı A / B testine ihtiyaç duyuyor mu? Yorumlarınız ile düşüncelerinizi öğrenmemize izin verin.
Öne çıkan görsel / küçük resim, karar resmi Shutterstock üzerinden.