A/B 测试作为支持精细化运营的技术手段,能够帮助企业有效提升用户转化,降低因改版失败带来的用户流失、业绩下滑风险。

当下,流量红利逐渐衰退,越来越多的企业选择 A/B 测试进行产品改版升级,目的在于优化用户体验,帮助企业提高用户及收益的增长。

随着神策数据整个产品理念的全新升级,在神策分析云中,迭代优化后的 A/B 测试功能全新发布。此版功能提供完整的试验创建和试验分流能力,可满足流量分层、试验互斥等高级测试需求,为产品迭代、运营策略的优化提供决策依据,真正地用数据说话,驱动决策。(文末可体验 A/B 测试哦~)

为什么要做 A/B 测试?

在服务客户的过程中,我们经常会听到客户在产品正式发版之前的焦虑:
“相比较方案一,方案二只是在布局上做了变动,怎么能确保带来更多转化?”
“如果改版失败,造成的损失将无法挽回。”
“看了十几家同类型企业的产品,大家都是这样做的,那新版本意义何在?”
……

新版本的上线只会带来两种结果:第一种,改版成功,用户和转化实现明显增长;第二种,改版无效或改版失败,对企业增长无影响或产生负作用。 因此,如何用结果证明假设的可行性,如何从多个设计方案中选出最优方案进行全量上线至关重要,这就需要通过 A/B 测试消除发版过程中多方分歧,达成共识,降低新方案带来的不确定影响,助力产品体验优化,进行科学决策。

哪些工作需要 A/B 测试?

A/B 测试的应用通常在产品正式迭代发版阶段,将 Web 或 App 界面/流程以同一个目的制定两个或多个方案,在同一时间维度,将用户流量对应分成若干组,在保证每组用户特征相同或相似的前提下,展示给用户不同的设计方案,收集各组用户的体验数据和业务数据,最后分析评估出最优版本,驱动决策落地。

举个例子,某企业希望通过对 App 首页改版提升用户点击和转化。为了实现这一目标,该企业对页面布局、文案、可视化图像等进行 A/B 测试。通过试验,可以明显观察到哪个变量会对用户行为产生影响,根据结论选择能够提升用户点击和转化的版本。

除此之外,A/B 测试也可用于UI/文案、信息架构、流程交互、功能范畴等的改版。变量越少,越能清晰观察各个变量对结果的影响程度。接下来通过以下场景进一步了解:

· UI、文案层的 A/B 测试:在产品首页、详情页、落地页对文案内容、按钮大小、UI 颜色等进行 A/B 测试,观察 CTR 和用户点击次数分布规律,调整用户注意力及原有页面的点击分布,实现用户点击和转化的增长。 · 信息架构的 A/B 测试:企业通过在产品首页、发现栏、详情页、介绍页等复杂页面对入口、信息内容的位置及优先级进行 A/B 测试,根据 CTR、人均点击次数、页面转化率优化用户注意力及内容理解深度。 · 流程交互的 A/B 测试:常见于注册流程、申请流程、购物流程等产品转化的长流程中,通过调整流程步骤、顺序、交互方式,基于流程转化率、转化时长、操作费力度来优化流程转化及用户体验。 · 功能范畴的 A/B 测试:也叫灰度测试,针对会员体系、新付费点、交易功能等对业务流程本身有改造作用或新增的产品功能,通过分析功能使用率、转化率、用户留存率、LTV 等,优化产品的核心功能,提升关键业务指标。

神策数据 A/B 测试五大亮点
1.高可用的流量分发

A/B 测试需要将多个版本展现给不同用户,即对用户进行“分流”。
神策数据 A/B 测试支持服务端分流,采用多节点分布式部署,使用分布式存储技术对分流结果进行多副本冗余存储,保证在极端情况下的数据可用性;同时,分流服务采用多级缓存技术,支持横向动态扩容,支持流量熔断和服务降级,保证在突发流量情况下的系统稳定性和接口的高性能响应。

2.支持流量正交,实现流量复用

A/B 测试需要基于一定样本量才能有效体现结果,但对于业务流量较小的企业来说,很难确定多个试验的效果是否会相互影响,因此无法同时上线多个试验。
针对此,神策数据的 A/B 测试功能采用正交分流,实现同一试验层内的流量互斥,不同试验层内的流量正交,达到流量复用的目的。如下图: 采用哈希值取模代替原始 req_id 取模,并且哈希时传入层 ID,这样层与层之间的哈希值不同,从而实现试验层 n 的流量均匀分布给下一个试验层,消除因流量不足导致的多个试验结果互相影响。

3.实时生成试验数据报告,快速决策、快速上线

企业与用户关注数据的实时性,因此他们希望每一个试验结果都能在报告中实时查看,但常规 A/B 测试的试验报告只能在 T+1 或 T+n 天查看,虽然目前市面上已实现小时级查看报告的方案,但远不能满足企业决策、运营的需求。
神策数据的 A/B 测试功能可实时生成试验报告,产品、运营、业务等人员可在第一时间查看试验结果,让企业能够及时了解多种方案带来的不同影响,择优上线以规避不确定风险。这背后源于神策多数据源的整合能力、完备且强大的计算能力、异构数据源间的混合计算能力等。

神策数据 A/B 测试分析报告面板,数据为模拟

4.操作简便,轻松创建 A/B 试验

神策数据的 A/B 测试功能中创建试验只需四步。
设置试验基本信息;通过分群或规则选取受众用户,并设置进组比例及试验层;配置关注指标,其中必须包含一个核心指标,常规指标支持人均次数、人均值、均值;设置多个试验分组并根据规则分配流量,通过调试确保试验符合预期,即可实现 A/B 测试的正式上线。

神策数据 A/B 测试面板

5.打通更多分析模型,多维度分析试验结果

经常会有这种情况:企业在对 A/B 测试的试验结果进行分析时发现,所使用的第三方平台和内部的运营后台无法实现良好的数据打通,造成分析困难、协同困难等问题。神策数据 A/B 测试功能支持试验数据与分析模型打通,已接入神策分析云的企业可直接通过神策分析模型对 A/B 测试的结果进行深度分析,根据实际业务需求,以低成本、高效率、高质量获取数据分析结果及决策依据。
目前,神策的数据分析模型已围绕数据分析法则的科学性、数据分析维度的多面性、可视化、操作便捷性等全面提升,数据分析路径被大大缩短,数据可读性显著增强,分析效率亦有飞跃式提升。

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神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商,致力于帮助客户实现数据驱动。公司围绕用户级大数据分析和管理需求,推出神策分析、神策用户画像、神策智能运营、神策智能推荐、神策客景等产品。

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