日常运营中,如何进行AB实验并优化转化率
我相信运营对于AB测试一定不陌生。当我们发现了一定的问题,但是不确定采取的解决方案是否有效时,领导通常会建议进行小范围的测试,也就是AB实验。简单来说,AB测试是为产品的界面或流程制作多个版本,在同一时间维度,让相同或相似的访客群组随机访问这些版本,收集用户体验数据和业务数据,最后分析评估出最佳版本,正式采用。进行AB实验有利于优化用户体验,提升转化率,从而改善产品的效果。那么如何进行AB实验呢?如何确保测试数据的有效性?如何在最短时间内得到结果,以便进行后续调整?重点在于采取小步快跑的策略,即将测试步骤细分,迅速得出结果,以便在运营过程中更好地应用。今天我将与大家讨论在日常运营中如何有效运用AB测试,通过数据反馈、AB测试、测试结果分析和运营策略优化等过程,最终改善AARRR环节中的数据指标。
数据分析和问题发现
在日常运营中,我们通常通过数据分析来发现问题,找到异常数据,并从数据中解决问题。一般来说,数据折线图中出现下降拐点的数据可以被视为异常数据。在数据分析过程中,我们可以重点关注这些数据。例如,我们可以通过以下图表分析每周新增用户的趋势,重点研究为何在第四周之后新增用户的增长幅度降低。是因为预算减少了吗?还是在用户注册过程中遇到了问题导致新增用户减少?在日常运营中,常用的数据分析方法是漏斗模型,即关注用户路径中每个关键步骤的流失和转化率下降情况。我们需要判断这些数据是否在合理范围内,并与行业平均水平进行比较,以确定是否存在优化空间。通过从关键用户路径出发,快速发现数据中的问题,如用户在某个环节停留时间过长、转化率急剧下降等,这些可能是进行AB实验的关键点。优化其中一个环节将带来明显的数据提升,从而提高转化率。例如,在淘宝上搜索产品的路径中,每个环节都会出现用户流失。如果每天曝光量很高,但点击率很低,我们可以通过AB实验来测试优化首图,了解为何用户没有点击:是因为人群不精准,还是竞品的首图更吸引人,或其他原因。通过不断进行AB实验,我们可以优化用户路径中的关键步骤。
进行AB实验的关键点
下面我将重点介绍如何进行AB实验,包括确定实验的核心目标、样本量、周期以及遵循的原则。掌握这些关键点,基本上就可以进行完整的AB实验了。我将举例说明。
1. 确定AB实验的核心目标
运营是目标导向的,进行AB实验也不例外。只有确定了实验的核心目标,才能更好地进行后续的实验。在确定核心目标时,我们还需要确定与其相关的辅助指标和反向指标。这两个指标的存在可以更好地确定核心目标,并在后续阶段检测实验是否成功。如果核心指标大幅提升,但同时反向指标也有很大增加,那可能相当于亡羊补牢,最终很难实现核心指标的提升。以前面的例子为例,当用户在搜索产品时,我们发现点击率远低于行业平均水平,假设行业平均点击率为5%,而你的产品只有2%。假设核心目标是将点击率从2%提高到5%,同时辅助指标是购买转化率会有所提升,毕竟需要确保进来的流量不是虚假流量,并最终形成一定的转化。而反向指标是页面的跳失率不会受到太大影响。
2. 确定样本量
确定实验的样本量非常重要,样本量过小可能导致结果不具有代表性,样本量过大则可能浪费资源。确定样本量时,我们需要考虑显著性水平、效应大小和实验设计等因素。
3. 确定实验周期
在进行AB实验时,也需要确定实验的周期。实验周期应该足够长,以获得充分的数据样本,并确保实验结果的可靠性。
4. 遵循AB实验的原则
进行AB实验时,需要遵循一些原则。例如,实验组和对照组应该是相似的,以便比较他们之间的差异是由于实验变量的改变而引起的。此外,我们还需要避免多重比较问题,以确保实验结果的准确性。
以上就是进行AB实验的关键点。掌握了这些内容,基本上就可以进行一个完整的AB实验了。
确定测试样本量
确定实验目标后,我们需要确定需要测试的样本量。很大的样本量可以更准确地反映实验结果,但也需要更多时间来收集数据。相反,很小的样本量很难说明数据的准确性。因此,我们需要在有限的时间内收集足够的数据量。根据实验准确性的原则,一般来说,统计显著性≥95%是有效的样本量,可以保证实验结果的准确性,并且可以确定统计显著差异不是偶然因素造成的,而是由系统设定的测试实验结果引起的。我们可以使用AB测试样本数量计算器来计算每个版本所需的最小样本量。也就是说,至少需要640个样本数量,并且需要保证分流的均匀性,人群是随机分类的。
确定实验周期
样本量确定后,是否就能保证实验的准确性呢?答案是否定的,还有一个很重要的因素是需要保证实验周期,能够刚好覆盖产品的一般使用周期。也就是说,能够覆盖产品的高频用户和低频用户,保证不会因为用户群体之间的差距而产生一定的数据差异。举个例子,如果一个产品的使用周期是7天,那么实验周期需要大于等于7。如果一个产品的使用周期是30天(如工具类的产品,比较低频),实验周期就需要大于等于30天,才能更好地保证实验的准确性。
AB实验遵从的原则
接下来,让我们简单聊一下AB实验需要遵循的原则,以便我们更好地进行实验,在保证实验结果的前提下,能够快速推动实验的进行。
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小步快跑原则:遵循效率优先、简单优化的原则,一点点地进行优化。能不开发就不开发,能从UI层面解决的问题就尽量避免开发。如果必须要开发,也要了解竞品的情况,给产品和技术提供一定的数据支持,以确保需求能够落地。要知道,开发人员的时间非常宝贵,他们需要确认自己所做的事情能够产生一定的影响。
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案例借鉴原则:AB实验一定要从数据入手,找到异常数据。进行优化实验时,需要找到一定的案例来支持(如果没有,也要找到一个相似的案例)。我们的产品很多,总能找到相似的产品来支持实验。有其他案例作为支持,也就意味着这个实验是从某个成熟的产品中借鉴而来的,成功的几率也更大。同时,如果有开发需求,产品和技术对于这个需求也更加认可(但请记住,设计开发需要排期,而排期需要时间)。
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预期管理原则:做好预期管理,包括对实验预期的管理,也包括对领导预期的管理。不要给领导和其他合作伙伴过高的预期。最终的结果要超出预期,这样才能推动资源的更好分配,让大家更加信任你。
测试结果分析
接下来是最关键的一步,即测试结果的数据分析。在保证核心指标明显提升的基础上,辅助指标也有一定的提升。同时,反向指标变化不明显。如果统计显著性≥95%,则核心指标有了一定的提升。同时,可以使用AB测试工具计算器来计算辅助指标是否也有了一定的提升。在有一定范围的数据支持之后,如果需要提出开发需求,将实验结果产品化或继续优化迭代,需求也更加可靠。
将实验结果进行整理归类
将AB实验结果记录在实验表中,方便后期调用实验想法,并为新的实验提供可参考的依据。一般实验记录可以包括以下关键点:
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实验目标:例如提升单点转化率或漏斗转化率。
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实验类型:是页面上的实验、文案修改的实验,还是在用户路径上进行的优化。简单描述即可。
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实验过程:简单描述实验的过程,包括使用了多少样本量,花费了多少时间进行了什么样的实验。
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实验结果:描述最终的实验结果。将已经完成的实验结果整理归类,方便自己或后来的人调取实验库,提高工作效率。
以上就是关于AB实验的一些分享。在AB实验中,遵循控制单一变量、小步快跑、得出结果、不断优化总结的原则。使用实验思维进行升级迭代,不断优化,最终使操作系统变得越来越灵活。
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