網頁的測試常見的錯誤,不要犯這樣的錯誤

來源:互聯網
上載者:User

網頁製作Webjx文章簡介:讓你誤入歧途的5種網頁測試方法.

網頁的測試可以有很多好處,但這裡提到5種A/B測試和多變數測試的誤區會讓你誤入歧途,SO,不要犯這樣的錯誤。

單變數、多變數、“顛覆性設計”測試

單變數測試就是只測試一個變數的多個值,就是我們平常說的A/B test。注意啦,a/b測試不只是有a/b兩個版本, a/b/c/d/e/f/g一樣是a/b test!!。

多變數測試呢,就是說會存在多個變數,比如變數是logo的大小,顏色,布局,logo大小有3個值,顏色有3個值,布局也有2個值,需要測試的版本就有3*3*2=18 !這就是所謂的全因子實驗設計。不過一般製造業不會這樣子,成本太高了,於是就有了正交實驗設計。這樣可以在短時間找到顯著較優的方案,但並不適用於互連網!

顛覆性設計就是的全新的(Radical redesigns),多用於新產品,totally different,測試look-and-feel。

網頁的測試可以有很多好處,那什麼時候用A/B,什麼時候用多變數呢?

A/B test的適用條件

  1. 新手!
  2. 只有一個變數要測試(廢話)
  3. “全新設計”(一點一點來實在太慢了!)
  4. 流量太低,多變數測試導致統計上不顯著

多變數測試的適用條件

  1. 流量足夠、有多個變數
  2. 追趕業內老大
  3. 無法測試“全新設計”

但這裡提到5種A/B測試和多變數測試的誤區會讓你誤入歧途,SO,不要犯這樣的錯誤。

1. 網站剖析器有不是最優的。

在開始測試前,先確定剖析器是OK的,這樣不僅可以保證你測試前的分析是正確的,測試過程和測試後也可以正確運行。(補充一下,就是要保證分析之前,採集資料的方法統一。即使有誤差那也都存在誤差,互相比較時不會把你帶到溝裡。)

2. 沒有使用者細分

平均的綜合性的指標會掩蓋真正的問題。比如說你在測試出網站平均跳出率為59%,如果你去按使用者類型細分,新使用者可能是74%,回訪使用者可能是38%。所以目標應該是降低新使用者的跳出率。

同樣這種情況存在於國內使用者與國際使用者,郵件訂閱者……可悲的是,不是所有程式都能對使用者細分。

(補充:正確的使用者細分與業務結合得非常緊密,一般需要經過建模,通過合理的變數來細分使用者。這樣才能實現更有效細分)

3、使用錯誤的度量

4、測試時間過短。學習一下統計知識,均值檢驗、卡方統計等等,不要過早宣判一個版本的勝利。

以上內容大多取自http://www.getelastic.com/5-common-ab-multivariate-testing-mistakes/,圍觀請移步.



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