A/B测试,也叫对照实验和随机实验。顾名思义就是方案A和方案B的比较,为同一个目标设计两个方案,一部分用户使用A方案,一部分用户使用B方案;通过设定衡量标准,设置单一变量,比较各个变量对用户使用情况的影响程度,衡量哪个方案更佳。
此方法,不仅适合移动端产品测试,也适合应用商店内App页面转化测试,为移动营销提供更多的增加点,例如购买率,增加产品的有效下载量。这种方法的妙处在于直接提供用户多种选择,根据客户的反馈数据判断并选择最优。然而,随着A/B测试为大家知晓,并成为产品基础优化不可少的方式之一,常见的测试问题诸多,今天文公子聊聊App Store产品A/B测试中需要注意的几点小细节。希望对大家ASO优化有所帮助,并进一步提升购买率。
在正式开始介绍之前,给各位小伙伴推荐两篇文章,主要通过产品优化提升购买率:
1 避免测试样本过小
由于产品在App Store获取用户的途径有限,经常会出现很多产品自然日新增在百级以下,在这种情况下进行A/B测试,由于样本基数小,会导致测试转化数据波动大。如何去预估测试样本的量级?可以根据产品自身的用户基数,误差范围去大概预估,可以利用第三方样品估算工具,Evan是个人比较常用的一款工具(注:需要翻墙)。
2 避免进行多元测试
测试时尽可能进行单元素测试,整个过程的数据监控是有效,随会加大测试的工作量,但输出的效果是更为可靠有效。多元测试的问题在于监测难,即使做了需要大量的规划,也很难证明是那个因素在影响购买率。设计页面变动越多,带来的问题是定向监测难。以背景颜色测试为例,第一张截图与原图一样,依序后面四张截图与原图颜色各不相同,并呈现唯一性,这种情况下监测到的数据很难反馈出是那种背景颜色效果最优。如果这种试错成本很高,还是尽量保证让一次测试一个变化,然后进行快速迭代。
3 安装数据追踪工具
如果是简单的数据层面监测,第三方监测工具便可以满足,如友盟/TalkingData;在应用商店层面的A/B测试,我们更多关注的数据是购买率的转化情况,如果你还要进行更多的测试,可以定向开发跟踪和分析软件,监测每个页面的流失数据。
4 A/B 测试需要连续进行
当你完成第一个测试时,外部因素可能会对实验数据产生干扰。这时,迭代测试就派上用场,不仅分析确认外部的影响因素,而且要仔细检查变动页面元素的变化情况,确保唯一性,接着,可以开始迭代测试,直至达到你想要的结果。
5 避免在周期性环境下测试
所有的测试尽可能控制在正常环境下。季节性的购买习惯、人口结构、市场、产品和竞争对手的变化都可能导致不一样的结果。应用市场变化莫测,要保持快速的迭代优化。要明确的一点,测试是常态,但不要让测试耽误了正常节点的活动,例如圣诞节/元旦等主题活动,做为大厂,你可以配合App Store的主题活动;对于小厂,可以适当调整元素,迎接节点。如果大家对愤怒的小鸟有关注的话,不难发现他们的icon是随着节日经常变动的。
除了上述几点,另外需要注意的时广告投放,测试期间,对于广告投放的渠道及量级要做适度的控制,不同渠道转化差异很大,不同量级导致的是数据可对照度下降。
#专栏作家#
文公子,鸟哥笔记专栏作家,ASO分析师。公众号:文公子ASO。
本文系作者:
运营那些事儿
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3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
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4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
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