Praktische Hypothesenbildung: So machen es die Experten

Was ist eine Hypothese?

Eine vorgeschlagene Lösung für ein Problem, deren Gültigkeit einer Bewertung bedarf.

Warum ist eine Hypothese entscheidend für Ihr Optimierungsprogramm?

Der angeborene Wunsch nach Verbesserung treibt ein Optimierungsprogramm an, aber Testen nur um des Testens willen ist ein Setup zum Scheitern. Ein Experiment braucht ein primäres Ziel, das den Erfolg bestimmt.

Das Formulieren einer Hypothese zwingt uns, darüber nachzudenken, was dieses Ziel ist, wie wir versuchen sollten, es zu erreichen, und auf welche Ergebnisse zu achten ist. Eine gute Hypothese gibt Struktur.

Eine schlechte Hypothese schafft Verwirrung; Müll rein, Müll raus. Die Hypothese ist die Grundlage eines Experiments, sie enthält alle Informationen, die zum Erstellen eines Split-Tests erforderlich sind.

Wie konstruieren Sie eine Split-Test-Hypothese?

Es gibt drei Hauptkomponenten einer Split-Test-Hypothese: Verständnis, Antwort und Ergebnis .

Um die Komponenten leicht zu merken, folgen sie dem CRO-Akronym, mit dem wir alle sehr vertraut sind.

Jede Komponente besteht aus zwei bis vier kurzen schriftlichen Snippets, die Daten beschreiben, die durch Forschung, Design und Messung gesammelt wurden. Setzen Sie die Schnipsel zu Sätzen zusammen und Sie haben eine solide Hypothese aufgestellt. Hier ist ein Beispiel, wobei jedes Daten-Snippet fett markiert ist:

• Verständnis: Wir haben eine Verringerung der Käufe mehrerer Artikel festgestellt, indem wir die Kaufdaten der letzten 6 Monate verglichen haben .

• Antwort: Wir möchten gepaarte Produkte mit einem Inline-Upselling auf der Einkaufswagenseite auf Mobiltelefonen für wiederkehrende Benutzer bewerben, die bereits einen Artikel in ihrem Einkaufswagen haben .

• Ergebnis: Dies sollte dazu führen, dass Käufer von Einzelartikeln leichter ergänzende Produkte finden und kaufen , die anhand des durchschnittlichen Bestellwerts (AOV) gemessen und durch die durchschnittliche Bestellgröße, die Anzahl der Käufe mehrerer Artikel, die Auftragsumwandlung und den Umsatz untermauert werden .

Sie können sehen, dass jedes Snippet eine Beschreibung eines wichtigen Datenstücks ist, das entweder aus der Forschung gesammelt, über das Design vorgeschlagen wurde oder Messkriterien umreißt.

Zusammengefügt lesen sie sich wie eine vollständige Hypothese. Lassen Sie uns nun in jede Komponente eintauchen.

Verständnis

Das Verständnis kommt aus der Forschung; es geht darum, ein Problem zu identifizieren und zu verstehen, aus dem Sie Kapital schlagen möchten. Zum Beispiel: „ 90 % der Benutzer brechen das Anmeldeformular nach der dritten Eingabe ab .“ Das Verständnis besteht aus zwei Ausschnitten: der Beobachtung und der Beobachtungsmethode.

Überwachung

Um ein Problem zu identifizieren, müssen Sie es zuerst beobachten. Graben Sie in ein paar Daten und machen Sie sich die Hände schmutzig. Finden Sie etwas an Ihrer Website, das nicht so gut funktioniert, wie Sie es sich wünschen. Die beiden wichtigsten Wege für die Forschung sind Analytik und Feedback . Analytics sind numerische, quantitative Daten in großem Maßstab; typischerweise numerische, statistische Daten, die für eine spätere Aggregation passiv gesammelt werden. Feedback sind beschreibende, anekdotische Daten, die aktiv gesammelt werden und repräsentativ für das Benutzerverhalten sind.

Beobachtungsmethode

Das Tool, die Technik oder der Prozess, mit dem Sie das Problem identifiziert haben. Die Einbeziehung der Beobachtungsmethode in die Hypothese hilft zu beweisen, dass Sie Ihre Forschung durchgeführt haben. Beispiele für Beobachtungsmethoden für jede Art von Forschung sind:

Analytik

• Techniken: Heatmaps, Page Funnels, Session Replay
• Tools: Google Analytics, SessionCam, FullStory

Feedback

• Techniken: Umfragen, Usability-Tests, Produktbewertungen
• Werkzeuge: Hotjar, Qualaroo, TurnTo

Antwort

Die Antwort kommt vom Design; es schlägt vor und zielt auf die Änderung ab, die Sie vornehmen möchten. Oft kann dies angegangen werden, indem man mit einer Frage beginnt, wie „ Was passiert, wenn wir die Größe der Produktbilder in der Kategorierasteranzeige erhöhen ?“.

Die Antwort ist das „Fleisch und die Kartoffeln“ Ihres Experiments; der Kern, der in der Split-Testing-Software konfiguriert wird. Die Snippets, die eine Antwort bilden, sind: Variation, Standort und Zielgruppe .

Variation

Was wird als Verbesserung vorgeschlagen. Dies ist der theoretische Teil eines Experiments. Welche Änderung Ihrer Meinung nach den aktuellen Zustand der Website übertreffen wird, ob groß oder klein: stärkerer Call-to-Action-Text auf einer Schaltfläche, größere Bilder, Reduzierung der Formulareingaben, neu gestaltete Header-Navigation. Du bekommst das Bild; eine kurze Beschreibung Ihrer Idee, um die Basislinie zu übertreffen.

Ort

Wo das Experiment auf Ihrer Website stattfinden wird; Seitentypen, URL-Targeting, Geräteumfang und/oder Bildschirmhaltepunkte.

Publikum

Wer sollte das Experiment sehen; spezifische Details zum Status des Benutzers in Bezug auf die Bereitstellung von aussagekräftigem Verhaltensfeedback.

Mit den Snippets einer Antwort können Sie ein Experiment auswerten und das Signal-Rausch-Verhältnis der Ergebnisdaten feinabstimmen.

Wenn die Variation beispielsweise die Position der geschätzten Bestellsumme einer eCom-Website ändert, könnte das Targeting die Warenkorbseite sein und die Zielgruppe wären dann nur Benutzer, die einen Artikel in ihrem Warenkorb haben. Sie möchten keine Daten von Benutzern sammeln, die mit einer leeren Warenkorbseite interagieren, da sie die UI-Elemente, die eine Warenkorbsumme anzeigen, sowieso nicht sehen würden.

Suchen Sie nach einem A/B-Testing-Tool, mit dem Sie beim Targeting und beim Aufbau von Zielgruppen sehr ausgefeilt vorgehen können? Sehen Sie sich an, wozu Convert Experiences in der Lage ist.

Ergebnis

Das Ergebnis kommt aus der Messung; so wird Erfolg definiert und bewertet. Die Snippets eines Ergebnisses sind: gewünschte Verhaltensänderung, der primäre KPI und sekundäre KPIs .

Gewünschte Verhaltensänderung

Die Änderung des Benutzerverhaltens, die durch die Antwort verursacht werden soll; entweder eine positive Handlung fördern oder eine negative Handlung entmutigen.

Primärer KPI

Die Metrik, die den Erfolg oder Misserfolg eines Experiments bestimmt. Messung einer Benutzeraktion, die das Experiment zu beeinflussen versucht. Die Daseinsberechtigung eines Experiments.

Sekundäre KPIs

Metriken, die den primären KPI unterstützen. Diese helfen Ihnen dabei, die vom primären KPI erzählte Geschichte zu konkretisieren und/oder auf unerwartetes Benutzerverhalten zu prüfen. Sekundäre KPIs sind häufig Konversionen in jeder Phase des Trichters zwischen dem Zielbereich und dem primären KPI-Endpunkt.

Wenn Ihr primärer KPI beispielsweise der Umsatz aus Bestellungen ist und der Test auf eine Produktseite abzielt, dann wären die sekundären KPIs „In den Warenkorb legen“, „Warenkorb-Seitenaufrufe“, „Bezahlseitenaufrufe“ und „Bestell-Conversions“.

Hypothesen-Generator

Bei Corvus CRO dreht sich alles darum, kleine Tools zu entwickeln, die das Leben von CRO-Experten erleichtern. Zu diesem Zweck haben wir einen Hypothesengenerator entwickelt, um die Erstellung von Split-Test-Hypothesen zu vereinfachen und zu standardisieren. Es ist ein Webformular, das Texteingaben für jedes der erforderlichen Snippets entgegennimmt und sie zu einer vollständigen Hypothese zusammensetzt. Sie können das Tool verwenden, um Ihre eigenen Hypothesen zu beweisen und zu erstellen. Es gibt sogar eine „In die Zwischenablage kopieren“-Schaltfläche, damit Sie Ihre konstruierte Hypothese einfach abrufen und in das Projektmanagement-Tool Ihrer Wahl einfügen können. Wir hoffen, dass Sie das Tool genauso nutzen wie wir!

Das Sammeln jedes Snippets kann ein zeitaufwändiger Prozess sein, aber der Lohn sind solide konstruierte Experimente, die auf lange Sicht einen höheren Gesamtwert bieten.

Eine Unze Prävention ist ein Pfund Heilung wert; Etwas mehr Vorarbeit im Vorfeld reduziert den späteren Overhead deutlich.