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Experiments without hypothesis are dead on arrival.想象你设置了在客场之旅。您挤满了车,做了一个播放列表,并制定了到驱动器600英里,但你真的不知道你的方向。

你还记得你离开,包零食之前顶过煤气罐。但你抵达目的地,这是不是在所有你想象会是怎样。

运行没有一个假设的实验,如启动仅仅只是为了驾驶的缘故客场之旅,没有想到你的方向和原因。你将不可避免地结束了 某处,但有你可能没有从经验中获得什么机会。

“如果你不能说出你的理由运行测试,那么你可能需要检查为什么和你正在测试。”

布莱恩·施密特,转换优化顾问,crometrics

创建一个假设是运行实验的一个重要步骤。 虽然你 能够 建立并没有一个执行一个实验,我们强烈建议反对。我们甚至会认为, a 强有力的前提是理解一样重要 统计学意义 你的结果(参见我们的 样本量计算器 获取更多信息)。

Hypotheses help you answer the question, why?

“假说”定义

一个假设是 预测之前运行实验创建。它明确规定什么都在变,你认为什么结果将是,为什么你认为这种情况。运行实验要么证明或反驳你的假设。

假设是大胆陈述,而不是开放式的问题。假设有助于回答这个问题:“什么是我们希望从这个实验中学习”,同时确保你已经在研究并通过你打算执行测试想着做尽职调查。

在这篇文章中,我们将向你展示如何制作伟大的假设,他们如何融入你的实验计划,以及有什么区别,从弱一个很强的假设。

一个假设的成分

一个完整的假设有三个部分。声明如下:“如果____,____,然后,因为____。”变量,期望的结果,而理由是在假设中的三个要素应该进行研究,起草,并记录在案前的建筑和现场设置的实验。

Components of an A/B test hypothesis.

从图像 建筑公司的数据DNA。下载它 这里.

让我们来看看每个组件更详细,并通过一个例子走:

变量

一个网站或移动应用元件,其可以被修改,添加或带走,以产生期望的结果。

提示选择一个变量: 尝试到单个可变隔离用于 的a / b / n个测试,或为变量选出来 多变量测试。你会测试 呼吁采取行动,视觉媒体,通讯,表格,或其他功能?网站或应用分析可以帮助到零上在自己的网站或者用户获取渠道表现不佳的网页,并告知,你应该寻找的元素来改变。

: 您的网站的行动,这是一个主呼叫 上述折叠 在您的主页。一个实验,你要修改这个变量并移动 下面的折 以确定是否转换将提高,因为观众已经阅读更多的信息。

结果

预测的结果。这可能是一个按钮多个着陆页转换,点击或水龙头或其他KPI或公制你试图影响。

提示,以决定结果: 使用你提供有关当前性能数据,以确定实验的理想的结果会是什么。什么是基准指标,你会衡量?被改变到可变要产生一个增量或大规模的效果?

例: 也许你期望的结果是更多的转换,但这不一定是你的目标的结果。你的结果可能是减少 跳出率 通过测试新的导航或推荐的内容模块。

合理

证明你已经告知与科研的假设。你怎么知道的有关从定性和定量研究,表示你的假设是正确的访客?

提示手艺理: 表明你已经做过实验的功课。数字或直觉驱动的见解帮助制定了“为什么”测试的背后,你认为你会学到什么。也许你从客户访谈,帮助制定假设输入。也许你已经看到了变化的应用在其他实验中进行测试工作。尝试使用 定性工具 类似的调查,热图,和用户测试,以确定访问者如何与您的网站或应用进行互动。

例: 用于测试目标网页上一个新的标题的理由可能是:在首页头条删除贵公司的名称将提高转化率,因为我已经进行指示我们的语言是令人困惑的调查。从反馈调查借款客户的语言将提高我们的表现。

什么是一个强大的假设的结果是什么?

一个深入的研究假设并不能保证一个成功的试验。它的作用是保证一个学习的机会,不管结果如何(胜利者,失败者,或不确定的实验。)

获奖的变化?恭喜!你的假设是正确的。如果你的变化是不确定的或丢失的,假设是不正确的,这应该告诉你关于你的观众一些有趣的事情。

“当一个测试是基于深入的研究和明显的假设进行测试,您了解观众每次测试。我总是段每个器件类型,浏览器,流量源和新的/回访者的测试结果。有时平均抬升是不检查的最佳指标。通过分段结果,你可以找到真正的赢家“。

的Gijs wierda,网站转换专家,catchi有限

也许你制作基于一个假设,“传统智慧”,或读取和 A / B测试案例研究 并决定复制它自己的受众群体。变化输了,但你和你的团队学到什么适用于其他网站和应用不适合你的工作。去和制作一个新的假说,并发现自己的最佳实践!

小费: 这两个文件你的研究,你的假设。记住你的团队中公布实验结果时,用钥匙实验指标一起共享一个假设。实验假设的图书馆将在未来创造成为检验一个有价值的参考点!

如何做一个假设,融入你的工作流程的实验?

How experiment goals bubble up to company goals

工艺假设朝公司的目标泡了。从图像 建筑公司的数据DNA。下载它 这里.

根据 凯尔抢,优化的头在optimizely,假设是每个测试的重要组成部分,应解决您确定实验的目标之后。这里是他的实验过程:

  1. 确定目标和关键指标
  2. 创建假说
  3. 估计测试持续时间与样品大小
  4. 优先与预计的投资回报率实验
  5. 的QA实验
  6. 组测试现场
  7. 记录并共享成果
  8. 考虑复试

步骤1和此过程中的4是一样的假设创作一样重要。请记住, 不是所有的假设都是平等的。你的团队可能有一个有趣的想法,或者有可能是你想一个解决分歧,但这并不意味着它是测试最重要的事情。

优先考虑并测试 基于具有对业务的影响高电位您的网站或应用程序的部分(收入,订婚,或者你正在努力改善任何其他KPI)。使用您的分析,以确定这些领域,并专注于能够支持改进起草假说这些区域。抗拒的冲动测试只是为了测试的缘故,并专注于高影响变化的变量。

“一切开始,与假设结束。问:“什么业务或客户体验的问题做我们认为可以解决移动和为什么我们认为这些变化会影响一定的指标?”最终,时间为任何公司最宝贵的财富......所以我们开始通过制定假设我们相信再对优先级我们就来测试所有其他的机会的假设。 [T]他是你的优化方案的成功是最相关的识别测试的假设,将移动针和你讲与得到的测试数据的故事能力的能力。”

马蒂wishnow, Founder & CEO, Clearhead

你如何开始

这里是你的可操作的备忘单:

假设每一个结果:使每一个实验未雨绸缪实验的一个步骤的学习机会。你会学到什么,如果你的假设被证明是正确或不正确的变化获胜,失去或平局的情况下?

建立数据进入你的理由: 你不应该只是用于测试的缘故测试。每一个游客到您的网站是一个学习的机会,这是不应该被浪费了宝贵的资源。

实验结果映射到一个高层次的目标。 如果你正在做的不错选择基于数据的测试,并优先对他们的影响,那么这一步应该很容易。要确保实验会产生有意义的结果,可以帮助您的业务增长。什么是你的公司范围内的目标和KPI?如果您的实验和假设都致力于改善这些指标为导向,你就可以专注你的团队在深入研究数据并建立了强大的实验。

记录您的假设。 记录所有运行实验。这个习惯有助于确保历史的假设作为未来实验参考,并提供一个论坛,记录和分享的背景下进行的所有测试,过去,现在和未来。

起草伟大的假设是学到了时间的技能。你越是这样做,就越会得到。

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