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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
142
5
借助其他方式了解设计
每个
A/B
测试都是一次了解设计预期影响的机会。设计阶段是共同探讨如何度量指标
的好时机,边设计边思考如何将改动的衡量融入设计中。
也许你正关注于某个期望了解的具体事情上,或采用了一种全面撒网的方式尝试各种
设计方向。提前思考所需的数据类型并与产品研发伙伴合作,将确保数据方向的正确
性:
希望了解的设计元素有哪些?哪些数据有助于更好地了解它们?(比如,某特定
元素的点击量、功能是否容易被发现?概率是多少?多少用户会注意到特定功能
的某元素——页面滚动或某流程的平均使用深度?)
除了监控某些特定元素的使用情况外,还希望了解哪些用户流程的部分?(比如,
用户是如何来到这个部分的?用户的人种志特征是什么?下一步的行为是什么?
某功能在整个产品中的使用频率是多少?或在日常生活中的使用频率是多少?)
定义不同实验阶段的测试颗粒度
之前
Spotify
导航案例探索了一系列不同方向。第一次探索是同时围绕信息架构与导
航界面形式(导航形式是否突出)两个方向,得到了两种假设。
假设
1
“我们预设,假如简化导航的信息架构,注册两周后的活跃用户量将增多,因为
Spotify
的价值主张更加清晰。”
假设
2
“我们预设,假如突出导航的呈现形式,注册两周后的活跃用户量将增多,因为
功能查找变得更简单。”
每种假设存在多种处理方案,每一种处理方案形成了一个独立测试单元,如图
5-18
所示。
实施阶段
如何将实验投入实践
143
假设1
假设2
测试
单元A
测试
单元B
测试
单元C
测试
单元D
测试
单元A
测试
单元B
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ISBN: 9787111605492