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数据驱动设计:A/B 测试提升用户体验
book

数据驱动设计:A/B 测试提升用户体验

by Rochelle King, Elizabeth F. Churchill, Caitlin Tan
August 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
239 pages
4h 15m
Chinese
China Machine Press
Content preview from 数据驱动设计:A/B 测试提升用户体验
定义阶段
如何构建实验
81
实验结果
单元A
实验结果
单元B
实验结果
单元C
实验结果
单元D
1 2 3
4-2:定义目标是实验的第一步。从体验与业务角度定义你所关注的内容,这很关键
除了好奇外,还希望你考虑以下问题:
你的企业将哪些用户与关键业务内容看作机会,哪些看作问题?
对你来说,改善用户体验的最大机会是什么?
投资者、合作者、同事及用户对于企业的价值是什么,目前如何衡量这些价值。最佳
目标应体现你对产品或体验改动的预期,并符合团队与企业的优先级。
回到夏令营的例子,有些目标涉及某种定量指标。比如,“我希望增加营员注
册量”。有些目标更抽象或是一种定性目标,比如,“我希望夏令营更有趣”。
无论目标是什么,都需要一些方式进行衡量。能否衡量取决于人类经验,大多体验都
能通过某种方式衡量。
通常,一个目标同时
包含
定量与定性的部分。比如前面提到的注册目标,假如你的目
标是提高注册完成率,你也应考虑一些体验的定性指标,吸引更多营员参与注册。
定义关键利益相关指标
实验目标应该是可衡量的,这样才能了解是否接近或完成了目标。第
2
章指出指标是
监测业务健康状况的评估基准。定义目标的同时,应选择一种监测目标达成进度的
益相关指标
metric of interest
)。有些设计师担心自己受制于指标而失去创造力,但
82
4
数据运用其实是一个创造性的过程。你与团队应共同专注于这些指标与目标的实现。
如何
追踪目标进度取决于你。如何决策依赖于设计直觉与创造性问题的解决思路。
即使设定了多种指标,每次测试中只应选择一种利益相关指标,且应体现对用户行为 ...
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ISBN: 9787111605492