실제 가설 구축: 전문가의 방식

가설이란 무엇입니까?

타당성을 평가해야 하는 문제에 대한 제안된 솔루션입니다.

최적화 프로그램에서 가설이 중요한 이유는 무엇입니까?

개선에 대한 타고난 열망은 최적화 프로그램을 구동하지만 테스트를 위한 테스트는 실패를 위한 설정입니다. 실험에는 성공을 결정하는 기본 목표가 필요합니다.

가설을 세우는 것은 그 목표가 무엇인지, 그것을 달성하기 위해 어떻게 노력해야 하는지, 어떤 결과를 찾아야 하는지를 생각하게 합니다. 좋은 가설은 구조를 제공합니다.

잘못된 가설은 혼란을 야기합니다. 쓰레기 인, 쓰레기 아웃. 가설은 실험의 기초이며 분할 테스트를 구축하는 데 필요한 모든 정보를 포함합니다.

분할 검정 가설은 어떻게 구성합니까?

분할 검정 가설의 세 가지 주요 구성 요소는 이해, 응답 및 결과 입니다.

구성 요소를 쉽게 기억할 수 있도록 우리 모두에게 매우 친숙한 CRO 약어를 따릅니다.

각 구성 요소는 연구, 설계 및 측정을 통해 수집된 데이터를 설명하는 2~4개의 짧은 단편으로 구성됩니다. 스니펫을 문장으로 조합하면 확실한 가설을 세울 수 있습니다. 다음은 각 데이터 스니펫이 굵게 표시된 예입니다.

• 이해도: 지난 6개월간의 구매 데이터를 비교하여 다중 항목 구매가 감소한 것을 관찰했습니다 .

• 응답: 이미 장바구니에 품목이 있는 재방문 사용자를 위해 휴대폰 장바구니 페이지 에서 인라인 상향 판매를 통해 페어링된 제품을 홍보 하고자 합니다.

• 결과: 이는 단일 품목 구매자가 평균 주문 금액(AOV) 으로 측정되고 평균 주문 크기, 다중 품목 구매 수, 주문 전환 및 수익으로 뒷받침되는 보완 제품을 보다 쉽게 ​​찾고 구매할 수 있도록 합니다.

각 스니펫이 연구에서 수집되거나 설계를 통해 제안되거나 측정 기준을 설명하는 중요한 데이터 부분에 대한 설명임을 알 수 있습니다.

함께 모이면 완전한 가설로 읽힙니다. 이제 각 구성 요소에 대해 알아보겠습니다.

이해력

이해는 연구에서 나옵니다. 그것은 당신이 활용하고자 하는 문제를 식별하고 이해하는 것입니다. 예: " 90%의 사용자가 세 번째 입력 후 가입 양식에서 이탈합니다 ." 이해는 관찰과 관찰 방법이라는 두 가지 단편으로 구성됩니다.

관찰

문제를 식별하려면 먼저 관찰해야 합니다. 일부 데이터를 파고 손을 더럽히십시오. 원하는 만큼 실적이 좋지 않은 사이트를 찾으십시오. 연구를 위한 두 가지 주요 방법은 분석과 피드백 입니다. 분석은 대규모의 수치적, 정량적 데이터입니다. 나중에 집계하기 위해 수동으로 수집되는 일반적으로 숫자 통계 데이터입니다. 피드백은 적극적으로 수집되고 사용자 행동을 나타내는 설명적이고 일화적인 데이터입니다.

관찰 방법

문제를 식별하는 데 사용한 도구, 기술 또는 프로세스. 관찰 방법을 가설에 통합하면 연구를 수행했음을 증명하는 데 도움이 됩니다. 연구 유형별 관찰 방법의 예는 다음과 같습니다.

해석학

• 기술: 히트맵, 페이지 유입경로, 세션 재생
• 도구: Google Analytics, SessionCam, FullStory

피드백

• 기법: 설문조사, 사용성 테스트, 제품 리뷰
• 도구: Hotjar, Qualaroo, TurnTo

응답

응답은 디자인에서 비롯됩니다. 그것은 당신이 만들고자 하는 변화를 제안하고 목표로 삼고 있습니다. 종종 " 카테고리 그리드 디스플레이에서 제품 이미지의 크기를 늘리면 어떻게 될까요?"와 같은 질문으로 시작하여 접근할 수 있습니다.

응답은 실험의 "고기와 감자"입니다. 분할 테스트 소프트웨어에서 구성될 코어. 응답을 구성하는 스니펫은 변형, 위치 및 대상 입니다.

변화

개선 사항으로 제안되고 있는 내용입니다. 이것은 실험의 이론적인 부분입니다. 버튼의 더 강력한 클릭 유도문안 텍스트, 더 큰 이미지, 양식 입력 감소, 재설계된 헤더 탐색 등 사이트의 현재 상태보다 성능이 좋을 것이라고 생각하는 변경 사항이 무엇이든 크든 작든. 당신은 그림을 얻는다; 기준선을 능가하는 아이디어에 대한 간략한 설명입니다.

위치

귀하의 웹사이트에서 실험이 진행될 위치 페이지 유형, URL 타겟팅, 기기 범위 및/또는 화면 중단점.

청중

누가 실험을 봐야 합니까? 의미 있는 행동 피드백을 제공하는 것과 관련하여 사용자의 상태에 관한 특정 세부사항.

응답의 스니펫은 실험 범위를 지정하고 결과 데이터의 신호 대 잡음비를 미세 조정하는 방법입니다.

예를 들어 변형이 eCom 사이트의 예상 주문 합계 위치를 변경하는 경우 대상은 장바구니 페이지가 될 수 있으며 대상은 장바구니에 항목이 있는 사용자만 됩니다. 어쨌든 장바구니 합계를 표시하는 UI 요소를 볼 수 없기 때문에 빈 장바구니 페이지와 상호 작용하는 사용자로부터 데이터를 수집하고 싶지 않을 것입니다.

타겟팅 및 잠재고객 구축을 매우 정교하게 할 수 있는 A/B 테스트 도구를 찾고 계십니까? Convert Experiences의 기능을 확인하십시오.

결과

결과는 측정에서 나옵니다. 성공을 정의하고 평가하는 방법입니다. 결과의 스니펫은 원하는 행동 변화, 기본 KPI 및 보조 KPI 입니다.

원하는 행동 변화

응답으로 인해 발생하려는 사용자 행동의 변화 긍정적인 행동을 장려하거나 부정적인 행동을 억제합니다.

기본 KPI

실험의 성공 또는 실패를 결정하는 측정항목입니다. 실험이 영향을 미치려는 사용자 행동의 측정. 실험의 존재 이유.

2차 KPI

기본 KPI를 백업하는 메트릭입니다. 이는 기본 KPI가 전달하는 이야기를 구체화하고 예기치 않은 사용자 행동을 확인하는 데 도움이 됩니다. 보조 KPI는 대상 영역과 기본 KPI 끝점 사이의 유입경로의 각 단계에서 전환되는 경우가 많습니다.

예를 들어 기본 KPI가 주문 수익이고 실험이 제품 페이지를 대상으로 하는 경우 보조 KPI는 장바구니에 담기, 장바구니 페이지 조회수, 체크아웃 페이지 조회수 및 주문 전환이 됩니다.

가설 작성기

Corvus CRO에서 우리는 CRO 전문가의 삶을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 작은 도구를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 분할 테스트 가설의 구성을 단순화하고 표준화하는 데 도움이 되는 가설 작성기를 구성했습니다. 필요한 각 스니펫에 대한 텍스트 입력을 받아 완전한 가설로 조합하는 웹 양식입니다. 이 도구를 사용하여 자신의 가설을 증명하고 구축할 수 있습니다. "클립보드에 복사" 버튼도 있어 구성된 가설을 쉽게 가져와 선택한 프로젝트 관리 도구에 붙여넣을 수 있습니다. 우리만큼 도구를 최대한 활용하시기 바랍니다!

각 스니펫을 수집하는 것은 시간이 많이 소요되는 과정일 수 있지만 결과는 장기적으로 더 많은 전체 가치를 제공할 견고하게 구성된 실험입니다.

1온스의 예방은 1파운드의 치료 가치가 있습니다. 미리 준비 작업을 조금 더 하면 나중에 오버헤드가 크게 줄어듭니다.