Как использовать мобильное приложение A/b для улучшения пользовательского опыта

Мобильное приложение A/B тестирование является одним из наиболее эффективных методов улучшения пользовательского опыта с помощью решений, основанных на данных. Сравнивая два или более вариантов функции, экрана или рабочего процесса, команды продуктов могут определить, какая версия обеспечивает лучшие результаты - означает ли это более высокое взаимодействие, больше конверсий или более длительное сохранение. В отличие от догадок или мнений, A/B тестирование позволяет фактическому поведению пользователя направлять ваши варианты дизайна. В этом всеобъемлющем руководстве мы рассмотрим, что такое мобильное приложение A/B тестирование, почему это важно, как правильно планировать и выполнять тесты, какие инструменты использовать и общие подводные камни, чтобы избежать.

Что такое тестирование A/B мобильного приложения?

A/B тестирование (также называемое сплит-тестированием) включает в себя представление двух или более версий определенного элемента приложения для разных сегментов пользователей и измерение того, какая версия лучше работает по сравнению с заранее определенной целью. На мобильном телефоне это может быть тестирование цветов кнопок, потоков на борту, экранов цен, копий push-уведомлений или даже совершенно новых рабочих процессов функций.

Основной принцип прост: случайным образом назначить пользователей в контрольную группу (версия A) и одну или несколько тестовых групп (версия B, C и т. Д.). После статистически значимого размера выборки проанализируйте результаты, чтобы увидеть, какой вариант достигает желаемой метрики. Мобильное A/B тестирование отличается от веб-тестирования A/B по ключевым параметрам: меньшая площадь экрана, большее влияние времени загрузки и необходимость учитывать нативное поведение платформы (iOS против Android). Правильно выполненный, он превращает итерацию продукта в научный, основанный на гипотезах процесс.

Зачем использовать A/B-тестирование в мобильном приложении?

Внедрение A/B-тестирования дает множество преимуществ, которые непосредственно улучшают пользовательский опыт и бизнес-результаты:

Без A/B-тестирования команды часто полагаются на интуицию или лучшие практики, которые могут не подходить для их конкретной аудитории. Учитывая конкурентный рынок мобильных приложений, каждое улучшение на процентном пункте имеет значение.

Ключевые показатели для измерения в мобильных A / B тестах

Выбор правильной метрики имеет решающее значение. Метрика должна непосредственно отражать цель теста и быть действенной. Общие показатели мобильных приложений включают:

Всегда определяйте свою основную метрику до начала теста. Избегайте «метрической рыбалки» - рассматривая многие метрики после теста и утверждая, что успех в зависимости от того, что показывает разницу. Предварительная регистрация вашей основной метрики обеспечивает статистическую целостность.

Планирование стратегии A/B тестирования

Успешный A/B-тест начинается задолго до написания кода.Тщательное планирование предотвращает потраченные усилия и вводящие в заблуждение результаты.

Установите четкие цели

Начните с проблемного заявления: «Пользователи отказываются от приложения во время первого экрана настройки». Ваша цель может заключаться в увеличении процента пользователей, которые завершают вход. Каждый тест должен быть привязан к цели бизнеса или пользовательского опыта.

Сформулировать гипотезу

Хорошая гипотеза указывает, какие изменения вы ожидаете и почему. Например: «Упрощая регистрационную форму с пяти полей до трех, мы увеличим скорость завершения регистрации по крайней мере на 10%, потому что более короткие формы уменьшают трение пользователей». Эта гипотеза направляет ваш вариант дизайна и устанавливает критерии успеха.

Выберите одну переменную для изменения

Чтобы выделить эффект одного изменения, измените только один элемент на тест. Если вы измените одновременно цвет кнопки и текст, вы не узнаете, что вызвало какие-либо изменения в поведении. Для более сложных экспериментов с несколькими модификациями рассмотрите многовариантное тестирование — но для этого требуется гораздо больший размер выборки.

Определить размер и продолжительность выборки

Запуск теста на слишком короткое время или с слишком небольшим количеством пользователей может привести к ложным срабатываниям или пропустить реальные эффекты. Используйте калькулятор размера выборки (многие доступны онлайн) на основе ожидаемого размера эффекта, статистической мощности (обычно 80%) и уровня значимости (обычно 95%). Также рассмотрите «эффекты новизны»: пользователи могут сначала нажать новую кнопку только потому, что это новые, неверные результаты. Запуск теста достаточно долго (часто по крайней мере один полный бизнес-цикл, например, одна неделя), чтобы захватить естественное поведение пользователя.

Проведение A/B-тестирования

После планирования пришло время настроить тест в вашем приложении. Это включает в себя выбор инструмента, создание вариантов и правильную сегментацию пользователей.

Выберите A/B инструмент для тестирования

Несколько надежных платформ поддерживают мобильное A/B тестирование. Выберите ту, которая хорошо интегрируется с вашим техническим стеком, поддерживает iOS и Android и обеспечивает надежный статистический анализ.

Для большинства приложений среднего размера Firebase A/B Testing предлагает отличную бесплатную отправную точку.Большие приложения или те, кому нужны более сложные статистические методы, могут предпочесть Оптимизированно.

Создайте вариации

Ваша команда разработчиков будет реализовывать различные версии элемента, который вы тестируете. Держите варианты как можно более идентичными, за исключением одной переменной. Например, если вы тестируете кнопку призыва к действию, убедитесь, что оба варианта имеют одинаковую окружающую компоновку, шрифт и расстояние — только текст кнопки или цвет отличаются.

Пользователи сегмента правильно

Большинство инструментов A/B-тестирования автоматически делят пользователей на группы. Однако вы также можете нацеливаться на конкретные сегменты (например, новые пользователи против возвращения, iOS против Android, страна). Это может выявить, влияет ли изменение на разные группы по-разному, но будьте осторожны, чтобы не пересегментировать и уменьшить размер выборки.

Проверить и контролировать

Во время теста следите за производительностью приложения для любых аномалий (например, сбоев, медленного времени загрузки). Целесообразно проверить, что тест работает правильно — используйте режим отладки вашего инструмента, чтобы подтвердить, что пользователи назначены группам и отслеживаются события. Не заглядывайте в результаты и останавливайте тест на ранней стадии на основе предварительных тенденций, если вариант явно не вредит пользовательскому опыту.

Анализ и интерпретация результатов

Когда тест достигает заданного размера и продолжительности выборки, пора анализировать. Инструмент обычно вычисляет p-значение или доверительный интервал. Сосредоточьтесь на этих аспектах:

Если результаты неубедительны (нет статистически значимой разницы), не делайте вывод о том, что обе версии равны. Возможно, выборка была слишком маленькой, эффект слишком тонким или продолжительность теста слишком короткой. Рассмотрим уточнение гипотезы и проведение нового теста.

Лучшие практики для тестирования A/B мобильного приложения

Следуя передовым методам, вы гарантируете, что ваши тесты надежны и действенны:

Обычные подводные камни, чтобы избежать

Даже опытные команды могут попасть в ловушки. Следите за этими распространенными ошибками:

Реальные примеры тестирования мобильных приложений A/B

Давайте посмотрим, как A/B-тестирование формировало популярные приложения:

Эти примеры показывают, что даже лидеры отрасли полагаются на A/B-тестирование для постепенного улучшения данных.

Интеграция A/B-тестирования в ваш цикл развития

A/B тестирование не должно быть запоздалым. Постройте его в свой гибкий процесс разработки продукта. После каждого выпуска определите одну или две гипотезы для улучшения. Запустите тесты параллельно с разработкой функций. Используйте флаги функций (например, Firebase Remote Config) для динамического контроля того, какие пользователи видят новую функцию, что позволяет вам протестировать перед полным развертыванием.

Поощряйте культуру, в которой предположения ставятся под сомнение, а данные соблюдаются. Отмечайте как выигрышные, так и проигрышные тесты - тест «потеря» говорит вам, что не работает, экономя время и усилия в будущем.

Заключение

Мобильное приложение A/B тестирование является мощной, основанной на фактических данных методологии для уточнения пользовательского опыта. Определяя четкие цели, формируя сильные гипотезы, выполняя тесты с надлежащей статистической строгостью и обучаясь как на успехах, так и на неудачах, команды продуктов могут постоянно улучшать свое приложение. Результатом является продукт, который более глубоко резонирует с пользователями, приводит к улучшению бизнес-метрик и остается конкурентоспособным на переполненном рынке.

Начните с малого: выберите один экран или поток, который, как вы подозреваете, может быть улучшен, создайте простой вариант и запустите свой первый тест. По мере того, как вы обретаете уверенность, расширяйте масштаб своих экспериментов. С правильными инструментами и мышлением, A / B тестирование становится неотъемлемой частью вашей стратегии мобильного приложения. Для тех, кто хочет погрузиться глубже, проконсультируйтесь с официальной документацией платформ, таких как [FLT: 0]]Firebase A / B Testing [[FLT: 1]] или [[FLT: 2]] Оптимизируемо мобильный [[FLT: 3]], чтобы начать работу.