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A/B Testing 數據分析與決策 會後心得

吳創辦人道出最重要的關鍵,使用者的習慣是難以改變的,就算改善是好的使用者可能會不習慣而放棄使用。從這個經驗來看,一個成熟的產品正如巨人般,移動或轉身都顯得笨拙、遲鈍 ; 因此從產品剛開始孵育時,就應該盡量完善產品,避免日後產品改版可能帶來的陣痛期。

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乙方執行 A/B testing 眉角:繞過情緒和八卦,專心讓數字助攻你的報告

他接手後比對數據發現網路流量、點擊數與來電數三者比例有點怪,往下挖掘發現 B 顧問有用機器人灌水的可能,此時固然保持推論,但不需花心力細究到底有沒有灌水、怎麼灌的,而是回到 A 客戶的終極目標:提升點擊數與來電數以增加業績。最後,透過視覺設計與 UX writing 排列組合的 A/B testing,扎扎實實幫客戶達成目的。

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做 A/B testing「正打歪著」怎麼辦?

訪談四位講者過程中,最有趣的莫過於「正打歪著」,意思是發生和目標有顯著差異的結果怎麼辦?一種是直接得正向或反向發展,例如本來要測增加留存率(retention rate),結果留存用戶效果不明顯,但付費者竟然變多了,天外飛來貢獻當月營收;一種是冒出無直接相關但值得關注的結果,好比測付費意願,但意外影響到粉絲數增加速率,就要像偵探一樣去抓出變數在哪裡。

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如何做好A/B Testing? — Always Be Testing

近期國外的趨勢,除了A/B Testing之外,更在乎的是進行一個完整的UX策略思考。它們會把使用者使用這個服務的完整過程都納入考量。A/B Testing已經整合在最佳化轉化率(Conversion Rate Optimization)之中,要能從巨觀上結合商業思維,接著從細節中找到使用者真正在乎的痛點,如此,才能進一步地提升服務的品質。