認識A/B Testing：利用A/B Testing驗證價值主張
更新於 2020/05/21閱讀時間約 8 分鐘
沒有看過豬走路也有吃過豬肉（？），就像a/b testing一樣！很多網站其實都有偷偷在使用噢。它是一種網站拿來快速測試改版、效果及功能的方法之一，測試結果可以幫助我們拿來協助設計改動及商業決策。
數位轉型案例－貝佐斯改造華盛頓郵報
來，在開始認識 A/B Testing前，我們先來聊聊Amazon的經典案例。
在行動網路興起、社群加強了新聞載入的速度後（Instant Articles-加速新聞載入工具），大量削減了傳統媒體的曝光機會，導致許多報社面臨倒閉。
2013年，亞馬遜的創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）以2.5億美元買下了有著140多年歷史、瀕臨倒閉的《華盛頓郵報》，在短短三年的時間內，就讓它起死回生，成功將傳統郵報帶入數位時代。到了2015年11月，《華盛頓郵報》在美國的網站獨立訪問數更是正式超越了《紐約時報》。
貝佐斯接手後，並沒有涉入太多華盛頓郵報的編輯政策，他說：「我對報業一無所知，但了解網絡」，所以反而立刻著手改造《華盛頓郵報》的企業體質，重新將他們定調為「媒體與技術」公司。
利用強大的互聯網經驗，貝佐斯採取了一項作法。首先，他募集大量的工程師，利用他們開發了一套名為Arc的軟體，專門為媒體業提供數據分析及行銷的功能，達到「以數據資料驅動決策」的目的。
而這個軟體所收集數據的方法，就是A/B Testing。
什麼是A/B Testing呢？
簡單來說，A/B Testing就是把想要測試的版本、方案分別做成A版與B版，再利用工具（如：Google Analytics），將造訪網站的人流隨機、平均分配到剛剛預設的兩個版本中，最後選擇表現較好的正式上線。
以剛剛《華盛頓郵報》的案例來說，他們的做法是在發出同一則新聞時，會用不同的版本組合（不同的標題、圖片、故事框架等等）下去做測試，數十秒後，Arc就會根據剛剛收集到的數據，將該則新聞即時換成反應最好的組合。
做A/B Testing的步驟
那我們要如何開始呢？可以簡單分為以下幾個步驟：
Step.1：定義目標
首先，我們得清楚定義出一個這次要達成的目標，一次一個，通常可以用加、減來做設定。例如：提升點閱率至X%、降低跳出率至X％等。
訂定目標是為了使測試更聚焦，同時也較能蒐集到可量化的數值供檢討。通常測試的目標也是網站的目標，而網站的目標也與公司的商業策略有密不可分的關係。
也就是說，目標最好要幫助我們提升營收。
Step.2：機會/問題
再來，可以檢視我們自身網站在市場、企業內部及用戶的需求上看到什麼機會或問題點。機會與問題常常是同時存在的，可以想很多個，但是記得要與測試的目標有關。
為什麼要這樣做？因為全盤分析過所有問題後，我們才能更精準地做假設方案。
Step.3：假設
接下來，我們就能根據上面討論的機會/問題點做假設，也就是提出可能達成目標的方案。
這是最重要、最需要思考的一個階段，需要想出客觀、可驗證度高的假設，收集到的數據才有意義。
假設方案不一定是頁面UI的調整，也可以是寫寫不同風格的文案、網站功能的增減、促銷活動不同的組成，只要是任何能夠對應到問題的方案都能做假設。
Step.4：測試
最後，以剛剛的假設分別製作A、B版本進行測試。
測試時有一點很重要，每次的測試不能有大幅度更改，只能有一項變因。另外，同一個用戶在每次的造訪過程中，看到的必須要是同一個方案、頁面，不能一下看到A一下看到B，會影響測試結果。
來舉個例
我們來舉個簡單的例子，會更清楚。
以新聞媒體來說：
Step.1：定義目標
先訂出這次想要達成的目標——「提升影片點擊率至10%」。
再來想想對於這個目標，我們有什麼機會/問題。
Step.2：機會/問題
恩…思考了一下，我認為新聞媒體有著「消息第一手」的優勢，最新的消息內容也是整個網站中用戶最想要看、定期觀看新聞的原因之一，所以我認為它是我們能夠利用的機會點，可以有效達成目標。
Step.3：假設
現在網站的最新影片，我想知道是依照「事件」分類，還是「人物」做分類，能夠有效提高我的點擊率。
所以，我假設影片以「人物」或「事件」做分類，可以有效幫助我達成目標。
Step.4：測試
最後，我做出兩個影音頁，變因設定爲分類方式，下去做A/B Testing。
與原影片點擊率做比較，若「人物」分類的版本點擊效果好，而「事件」與原點擊率比較後不變，我們就能知道，照「人物」分類較好。甚至以它做為控制組，再試試其他不同的分類組合，也能延伸出像是顏色、位置的測試 。若剛剛的測試效果都不太好，可以回去之前的步驟做檢討與修正，也可以進行其他方案假設的測試。
什麼時候可以使用A/B Testing呢？
聽完許多案例，那麼到底在什麼樣的時間點可以使用A/B Testing呢？是企劃階段、設計階段還是網站上線後進行呢？
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答案：以上皆是
在所有的開發階段都可以使用A/B Testing來做測試噢！只要哪個環節有疑問，而團隊的成員都不確定結論時就可以做，差別只在於最後收集數據的方式會有所不同罷了。
只要有問題就可以測，但是越前面的階段越重要，越需要釐清。
對UX來說，A/B Testing一開始可以用在「價值」的探索。
價值就是指用戶最在意、最想要的一個心理訴求點，而我們針對這點能給出去的東西。
概念性驗證
那麼，可以如何驗證價值呢？
我們可以做 概念性驗證(Proof of Concept；POC)。
它是針對 「概念」所提出的解決方案，目的在於擷取出最精要、核心的解決方案，用來作為解釋架構的依據。是在做產品前需要去想的東西，唯有我們的價值理念在市場上獲得青睞，才有久存的意義。以商業策略做考量，想想我們能帶給用戶什麼樣的價值，並與用戶心中的價值觀吻合，才能開發出真正被需要的產品及服務。否則很容易迷失方向，落入低價競爭的惡性循環。
概念性驗證的第一步就是價值驗證（Pretotype），而在進行價值驗證時，我們可以做A/B Testing。
再來舉個例
那麼，價值驗證的A/B Testing長什麼樣子呢？
價值是比較心理層面、感性的東西，而不是想要什麼樣的功能，我們來舉個例子。
一樣以新聞媒體為例：
Step.1：定義目標
首先，訂定我們的目標—確認「每日看新聞的用戶，心中的價值」是什麼。
Step.2：機會/問題
恩…我認為觀看新聞的用戶可能會有幾種，其中兩項最有可能、並且是我們能提供的機會點為：
- 為了與人建立社交話題而觀看新聞，我們能提供「話題製造」的價值。
- 在閒暇時想要滿足好奇心而觀看新聞，我們能提供「爆卦」的價值。
Step.3：假設
在兩個不一樣的價值下，我分別對它們做假設方案：
- 為了驗證話題製造是不是用戶的價值，我收集所有社交時可以應用的話題文章，並加上「社交話題」的導引在分類上。
- 為了驗證好奇心是不是用戶的價值，我在文末加入一個CTA（Call-to-Action）—加入會員就能觀看某專家對這則新聞的觀點評論，引發他想要看下去的好奇心。
Step.4：測試
經測試後，我發現「社交話題」導引的點擊率相當高，而因CTA加入會員的人數則很少，那我就能確認用戶目前的價值方向是在社交話題的製造上。
當然，網站不會只有一種用戶、一種價值，日後我們可以將用戶分群，並依商業價值做主要及次要的探討。
結論
進行UX研究有許多方法，然而A/B Testing是相對單純、快速的修正方式，不管在哪個階段都適用。
測試的結果並不代表最終的結果，它只是一個不斷修正改版過程中累積的數據，幫助我們下一次調整得更加精準。
就如同它的另一個說法：A/B Testing—Always Be Testing。
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