A/B測試,也叫對照實驗和隨機實驗。顧名思義就是方案A和方案B的比較,為同一個目標設計兩個方案,一部分用戶使用A方案,一部分用戶使用B方案;通過設定衡量標準,設置單一變量,比較各個變量對用戶使用情況的影響程度,衡量哪個方案更佳。

此方法,不僅適合移動端產品測試,也適合應用商店內App頁面轉化測試,為移動營銷提供更多的增加點,例如購買率,增加產品的有效下載量。這種方法的妙處在于直接提供用戶多種選擇,根據客戶的反饋數據判斷并選擇最優。然而,隨著A/B測試為大家知曉,并成為產品基礎優化不可少的方式之一,常見的測試問題諸多,今天文公子聊聊App Store產品A/B測試中需要注意的幾點小細節。希望對大家ASO優化有所幫助,并進一步提升購買率。

在正式開始介紹之前,給各位小伙伴推薦兩篇文章,主要通過產品優化提升購買率:

《七大技巧教你做好App Store應用截圖》

《ASO優化新思路:Preview助你登頂蘋果編輯推薦》

由于產品在App Store獲取用戶的途徑有限,經常會出現很多產品自然日新增在百級以下,在這種情況下進行A/B測試,由于樣本基數小,會導致測試轉化數據波動大。如何去預估測試樣本的量級?可以根據產品自身的用戶基數,誤差范圍去大概預估,可以利用第三方樣品估算工具,Evan是個人比較常用的一款工具(注:需要翻墻)。

測試時盡可能進行單元素測試,整個過程的數據監控是有效,隨會加大測試的工作量,但輸出的效果是更為可靠有效。多元測試的問題在于監測難,即使做了需要大量的規劃,也很難證明是那個因素在影響購買率。設計頁面變動越多,帶來的問題是定向監測難。以背景顏色測試為例,第一張截圖與原圖一樣,依序后面四張截圖與原圖顏色各不相同,并呈現唯一性,這種情況下監測到的數據很難反饋出是那種背景顏色效果最優。如果這種試錯成本很高,還是盡量保證讓一次測試一個變化,然后進行快速迭代。

如果是簡單的數據層面監測,第三方監測工具便可以滿足,如友盟/TalkingData;在應用商店層面的A/B測試,我們更多關注的數據是購買率的轉化情況,如果你還要進行更多的測試,可以定向開發跟蹤和分析軟件,監測每個頁面的流失數據。

當你完成第一個測試時,外部因素可能會對實驗數據產生干擾。這時,迭代測試就派上用場,不僅分析確認外部的影響因素,而且要仔細檢查變動頁面元素的變化情況,確保唯一性,接著,可以開始迭代測試,直至達到你想要的結果。

所有的測試盡可能控制在正常環境下。季節性的購買習慣、人口結構、市場、產品和競爭對手的變化都可能導致不一樣的結果。應用市場變化莫測,要保持快速的迭代優化。要明確的一點,測試是常態,但不要讓測試耽誤了正常節點的活動,例如圣誕節/元旦等主題活動,做為大廠,你可以配合App Store的主題活動;對于小廠,可以適當調整元素,迎接節點。如果大家對憤怒的小鳥有關注的話,不難發現他們的icon是隨著節日經常變動的。

除了上述幾點,另外需要注意的時廣告投放,測試期間,對于廣告投放的渠道及量級要做適度的控制,不同渠道轉化差異很大,不同量級導致的是數據可對照度下降。

姑婆那些事兒ios快速審核服務 點擊 :http://www.3377on.com/zhuanti/3128.html

大家都愛搜:互聯網資訊類類有話說App推廣運營經驗線下推廣活動推薦微信營銷姑婆專題姑婆圈ASO校園推廣地推ASO100渠道刷量校園運營團隊

姑婆那些事兒(www.3377on.com)是互聯網推廣運營知識分享平臺,關注移動推廣(android,ios)運營,網站推廣運營、校園推廣及互聯網領域最新動態 。歡迎關注我們的微信(gupo520),新浪微博(姑婆那些事兒)。

版權聲明:本文來源于互聯網,僅作分享學習之用,姑婆那些事兒負責整理推薦。文章僅代表原作者獨立觀點,不代表本平臺運營者觀點與立場。如有版權問題,請聯系姑婆那些事兒—小秘書(微信號:gpxms001)協商解決,謝謝!