AppAdhoc A/B Testing客户案例

用A/B测试持续提升产品

乐动力减脂营页面内容优化

公司简介

乐动力是一款能够全天候自动记录用户运动行为的健康类应用。支持步行、跑步、骑行等有氧运动的自动识别和热量计算,同时还能帮助用户自动生成每天的生活轨迹。随着智能手机和穿戴式设备的普及,移动互联网正在向我们的日常生活延伸。传感器和智能设备的发展将人们的生活越来越多的数字化,这是一场变革,这是“量化生活”。乐动力希望参与这场技术变革,发掘传感器数据的价值,让运动和健康的数据好玩好用。此外,乐动力被评为App Store 2013年度精选应用,成为国内唯一一款获选应用。

 

案例背景

为了提高用户的点击率与购买数量,产品部门希望新版本可以增加用户在客户端内购买课程的人数增长,提高转化率。为此他们策划了优化方案,用来验证哪种图标描述的效果最好。决定新版本执行哪个优化方案之前,他们希望有具体、客观的数据来了解不同方案对分享点击率的影响,从而做出产品的最终决策。

 

测试方案

AppAdhoc A/B Testing采用科学的试验流量分割,使得每一组试验对象具备一致的用户特征,并在试验过程中也可以随时调整用户流量,使企业可以在新版本上线之前,以最低成本观察客户对多个优化方案的数据反馈。同时,根据试验的数据发现客户反馈最好的版本,作为最终的新版本迭代方案。

产品部门将策划的优化方案集成到AppAdhoc A/B Testing中,生成了包含1个试验版本和1个原始版本的 A/B测试 雏形。

方案一:页面分为10屏,以客观、科学的表达方式叙述乐动力减脂营的意义。

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方案二:页面分为2.5屏,以卡通、简约的表达方式向用户推荐乐动力减脂营。

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同时,设置页面购买按钮的点击次数为主要优化指标。

 

测试目标

此次试验主要关注在2套的优化方案中,根据应用内按钮的点击率(购买课程的用户数量),选出数据最优、综合反馈最好版本作为新版本的迭代方案。

 

A/B测试数据反馈

此次的 A/B 测试放置在小渠道发布,通过AppAdhoc A/B Testing产品的科学流量分割机制,随机向 2个方案各分配少量的流量,试验持续了三周(一般来说,为了获得更加可信的数据结果,试验运行周期应至少保证1-2个完整的自然周),随后,各个试验的数据反馈使产品部门立即得到了他们想要的答案。

-方案2胜出,并且在一周内购买数量上提高了110次购买

-试验版本中,用户购买的转化率相较于原始版本大幅度提升了20%;

-试验结果说明,用户对于简约、轻松的表达方式接受度更高。

 

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