蝌蚪互娱|数据驱动增长：7个A/B测试

导读：A/B测试是典型的用数据驱动增长的一种技术测试，可帮助营销人员通过跟踪用户行为轨迹或用户参与情况，以量化指标，做出决策。

以下是你可以尝试的一些A/B测试，以改善你的产品的用户参与度。

一、用A/B Test, 测试你的App图标

用户在浏览应用商店时首先看到的是应用的图标。你的应用图标应该需要体现出你的App功能以及它可以为用户提供什么价值这样一种概念或者感觉。同时，它应该是一个吸引人的图标，清楚地传达用户点击后会看到或做的事情。应用图标，很小的一个豆腐块，但要承载很多信息。

在各种社交群内，邀请用户来参与，你可以采用投票形式，用最终的投票数多少来呈现；也可以用A/B方式跟踪有多少用户点击了哪个图标。

用户参与的A/B测试-应用图标

二、用A/B Test, 测试你的注册流程

这是一个问题：什么时候是引导用户注册或创建个人资料的最佳时机？是在最开始时还是在他们使用产品一段时间后？

作为运营人员，我们通常倾向于认为注册应该是第一位的，以便用户立即进入我们的数据库，并且可以从一开始就通过电子邮件营销来黏住用户。但是，如果用户尚未发现你的产品价值，只是想暂时使用你产品，那么你强制用户注册或者完善信息才能浏览更多信息，是否是明智之举？

无论你做出什么样的选择，都该是基于数据驱动的，以下是常见的两种方式，你可以做A/B测试，测试完之后去分析，评价标准是每日活跃用户（DAU）。

第一种：用户点击注册、完成注册，然后让用户点击“稍后”按钮，主动推迟步骤，直到有足够的动力让他们完成他们的个人资料。1

第二种：用户下载后，打开产品，允许用户继续滚动一段时间，但随后用弹框限制滚动量，鼓励用户“注册以查看更多内容。”

至于效果哪个好，这需要考虑你产品的实际，以及基于你的A/B测试的结果。

三、用A/B Test, 测试你的用户引导的有效性

想知道你的用户是否真的完成了用户引导流程？或者你想确定是否是在启动页的3屏幕引导教程太长而让用户失去耐心导致他们无法完成？你可以通过A/B测试，洞察用户引导(Onboarding Pages)对用户的影响，查看哪个版本，可以让用户完成整个Onboarding流程，而不是跳过(Skip)。

用户参与的A/B测试-用户引导Onboarding Pages

四、用A/B Test, 测试推送通知

消息推送(Push)是应用程序App的主要交互方式之一。通过推出用户需要的消息推送，你可以说服他们回访到你的应用程序或让用户采取特定的操作。

运行一些A/B测试以获得最有效的消息传递。查看文本的哪个版本可以让用户点击，哪些只会让用户反感。

用户参与的A/B测试-消息推送

五、用A/B Test, 测试推送通知的时间

要使推送通知起作用，你必须在合适的时间发送它。你最初可以根据用户以前的行为、地理位置或偏好设置作为触发通知的起点。而且，你还需要用A/B Test测试何时给用户推送消息是最佳的。

谨记，推送消息本来是希望可以让你引导用户采取行动，所以你选择的时间必须是要有助于实现这一行动，例如：不要在凌晨2点发送购物优惠券等推送……

六、用A/B Test, 测试你的字体选择

不要忘记用户体验的一部分是确保用户可以清楚地阅读应用中的文本。这意味着选择正确的字体，甚至是文本的最佳颜色。

你可以尝试在Onboarding Pages的用户引导页中，用A/B Test测试不同的字体大小，或者查看颜色的差异是否会影响点击次数或注册次数。

用户参与的A/B测试-字体大小

七、用A/B Test, 测试按钮定位

根据研究，49％的人只用一只手指在手机上做大部分事情。因此，你必须测试菜单和常用按钮的最佳位置，例如提交，分享，购买或播放。

常用按钮的定位相关的A/B测试对移动用户参与至关重要。您必须测试：

绿色区域（用户的拇指可以轻松到达它）的按钮位置；

黄色区域（拇指必须伸展才能够到）的按钮位置；

红色区域（用户必须用费劲的方式才能到达它）。

A/B测试起着巨大的作用，不仅体现在应用程序的设计和美学方面，而且还体现在用户体验方面。基于坚实的假设进行测试，使用好的工具正确跟踪分析，你会发现，数据真的可以驱动业务增长。

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