Co je A/B testování v UX? | UX výzkum #26

A/B testování je vynikající výzkumná metoda pro testování dvou alternativních verzí daného řešení současně. Přečtěte si náš článek a zjistěte, jak provádět A/B testy a jaké mají výhody a omezení.

A/B testování v UX – obsah:

1. Co jsou A/B testy v kontextu UX výzkumu?
2. Kdy aplikovat A/B testování?
3. Jak provádět A/B testování?
4. Shrnutí

Co jsou A/B testy v kontextu UX výzkumu?

A/B testování vám umožňuje testovat dvě verze produktu/řešení (verze A a verze B) a vyhodnotit tu, která získá větší schválení od uživatelů. Způsob, jak to měřit, zahrnuje míru konverze, čas strávený na stránce nebo zpětnou vazbu účastníků a jejich sklon doporučit stránku/produkt. Před testem je třeba definovat a určit, co “úspěch” bude znamenat pro konkrétní verzi.

Kdy aplikovat A/B testování?

A/B testy můžete nasadit pro testování prototypů, během fáze vývoje produktu, stejně jako pro budování marketingových a propagačních strategií. Jsou to perfektní nástroje pro rozhodování, které mohou ovlivnit hospodářské výsledky organizace. A/B testy se obzvlášť hodí, když už máme hypotézu založenou na předchozím výzkumu a chceme potvrdit, že je to správné řešení. Výzkumné otázky formulované pro A/B testování mohou vypadat takto:

• Která verze produktu generuje vyšší míru konverze?
• Která z dvou různě formulovaných push notifikací zvyšuje zapojení v aplikaci?

Správný A/B test by měl zahrnovat co nejjednodušší srovnání, např. místo porovnávání dvou úplně odlišných verzí stránky je lepší testovat dva různé styly hlaviček nebo dvě různé umístění tlačítka CTA. Při menších srovnáních přesně rozpoznáme, který font, barva, prvek nebo umístění nejvíce ovlivňuje UX.

Tato výzkumná metoda zahrnuje testy dvou typů: univariantní a multivariantní. První se zaměřuje na rozdíly mezi dvěma variantami položky – například červeným tlačítkem a modrým tlačítkem. Multivariantní test však porovnává více než 2 varianty tlačítka současně – např. červené, modré, zelené a bílé (navíc se mohou lišit i v nadpisech, např. “Zkontrolujte to” a “Zobrazit více”).

Klíčovými výhodami A/B testování jsou rychlost a nízké náklady. Umožňují také vyhodnocení několika variant produktu na velké skupině skutečných lidí. Přesto si dejte pozor, abyste se zaměřili na tyto aspekty, které mohou mít skutečný dopad na celkové vnímání produktu. Neporovnávejte náhodné prvky. Vytvořte hypotézu, proveďte další doplňkový výzkum, poté se poraďte se svým designovým a vývojovým týmem. Společně se rozhodnete, které základní funkce zkoumat v několika verzích prováděním jednovariantních nebo multivariantních A/B testů.

A/B testování se zdá být rychlou formou výzkumu – i když to není pravidlo. Můžete je potřebovat provádět i několik týdnů, abyste získali dostatek dat pro analýzu UX (ale stejně tak můžete projít i během několika dnů nebo dokonce hodin). Doba potřebná k provedení průzkumu závisí na mnoha faktorech.

Jak provádět A/B testování?

1. Identifikujte svůj problém.

Ujistěte se, že používáte správné analytické nástroje k přesnému určení povahy problému.

2. Zjistěte co nejvíce o problému a uživatelích. Získejte dobrý pocit o nich.

Přesně určete místo, kde dochází k problému, a pokuste se zjistit, proč se to děje. Jeho podrobné pochopení přispěje k řádné analýze.

3. Formulujte hypotézu odpovědí na otázku, jak problém vyřešit.

Hypotéza je testovatelný předpoklad. Můžete ji formulovat ve formě podmínky – “pokud se stane X, pak Z”, tj. například “pokud bude nadpis ve fontu 22 místo 18, konverze se zvýší”. A/B testování vám dá vědět, zda je domněnka uvedená v hypotéze správná.

4. Definujte svůj cíl.

Určete, co chcete dosáhnout studiem a celým procesem výzkumu a designu – například chcete, aby více uživatelů klikalo na tlačítko CTA na domovské stránce.

5. Definujte statistickou přesnost.

Určete čísla a údaje, které potřebujete pro praktické vyhodnocení průzkumu a pro obchodní zúčastněné strany, aby mohli ukázat – např. uspokojí je 2% nárůst konverzí a bude to stát za investici do průzkumu?

6. Definujte požadovanou škálu výsledků.

Jaký počet respondentů zajistí statistickou přesnost? Jaké procento denní, týdenní nebo měsíční uživatelské základny učiní tyto výsledky cennými a závaznými? Je nezbytné to určit před pokračováním v průzkumu.

7. Vytvořte verzi B a otestujte svou hypotézu.

Připravte další variantu (variant B) stránky/produktu/funkce pro vaši hypotézu a začněte testovat. V této fázi vstupují do hry vývojáři, aby implementovali druhé, alternativní řešení pro stávající produkt – a uživatelé se nevědomky rozdělí do dvou skupin (skupina A a skupina B) na stránce/aplikaci jako dříve. Během hodnocení se snažte dívat na svá data až poté, co jste shromáždili dostatek dat pro statistickou platnost a životaschopný výsledek.

8. Analyzujte a jednejte na základě výsledků testu.

Pokud vaše verze B splňuje stanovený prah účinnosti a potvrzuje vaši hypotézu, můžete ji implementovat pro všechny uživatele (už ne rozdělené mezi verze A a B). Pokud však hypotéza byla vyvrácena, zůstaňte u původní verze A nebo vytvořte a otestujte novou hypotézu. Také se podívejte na alternativní výzkumné metody, které doplní data.

Shrnutí

A/B testování je poměrně technické téma. Vyžaduje určité znalosti statistiky, stejně jako více specializované technické / programovací dovednosti (nebo dobrý vztah s vývojovým týmem společnosti). Je to přímá metoda – navíc je docela jednoduchá, rychlá a levná. Umožňuje porovnávat dvě alternativní verze produktu za nízké náklady s uspokojivými výsledky. Co víc, její zjištění vycházejí ze skutečných uživatelů, jsou tak přesná, jak jen to jde. Přesto si pamatujte, že nemůžete testovat každou funkci, prvek nebo drobný detail na stránce – proto je při provádění A/B testů standardem provádět další doplňkové výzkumné metody.

Čtěte také: Metody objevného výzkumu

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.