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设计师如何通过AB test,让运营无话可说?

更新时间:2025-5-5 06:04:49 作者:爱短链

由于不同的职业和审美,在交付设计草案时,总是需要反复修改,有时甚至觉得修改的地方令人难以置信。


那么,设计师应该如何处理这种情况呢?也许你可以试试AB test。


“xx,banner这里再改一遍,要有大气感……” “xx,这个词放大一点,颜色不好看……” “xx,再改一次,感觉太乱了。


……” 每天面对需求方的各种不合理要求,我刚进入这个行业进行操作设计,天空总是飘着乌云…… 尤其是遇到灰常强势的运营大佬,敢怒不敢言…心里一万句NNP,手还得改! 改变图片到极度沮丧,甚至开始怀疑生活…… 有时候想不就是一个banner吗? 怎么会这么难?怎么会这么难??怎么会这么难! 后面,我将达到第1000banner终于反思了一下,再也做不到了!我想拿回设计师的主动权! 首先,为什么操作总是让我改变,为什么他总是说他感觉不好,为什么他不让开发来改变代码?不要让老板改变决定?但总是盯着这么小的一个banner,让我改变,改变,改变鼠标抽筋,电脑抽风! 经过一段时间的观察,我发现操作这个傻X是不会开发的,看不懂密密麻麻的红绿代码,自然也指不出来。


而且只要听开发说这个做不到,那个风险大,马上回去想想。


然后…然后…然后! 鬼都知道他的想法是改设计!改设计! 更不愉快的是,他不能改变老板的决定,结果自然会改变设计!天哪!为什么设计师总是受伤? 终于!我从操作同学和设计师身上找到了两个原因。


每个人都有审美 首先,作为一个人,作为一个万物灵长的人,无论这个人有多漂亮、多丑陋、多能干、多性格,他可能不认为自己有写代码的天赋,也可能不认为自己有当老板的天赋。


但他会认为他有审美天赋,品味应该很好,甚至认为他的审美是不可战胜的。


因此,他无法评估开发代码的质量或影响老板的决定,但他肯定会对设计提出他对美的要求。


提出他对美的各种要求! 因此,如果你不幸地选择设计这个行业,你必须练习能够容忍他人审美的思想。


我们应该把一些操作美学当作婴儿来对待,并认真地引导和指导。


二、设计师的不作为 其次,作为设计师,我们要承担一些不作为的责任。


你可以想象,当我们在工作中遇到指导时,我们通常所做的不是找到证明我们观点的方法,也不是虚心分析操作学生为什么这么说,而是抱怨! 抱怨操作变了,抱怨操作是愚蠢的X,抱怨操作能力差,抱怨操作不懂设计,盲目指挥…所谓怨妇型设计师。


但问问自己,即使我们是设计师,即使我们懂设计,我们也能懂多少?我们能比操作学生了解多少? 因为我们是设计师,我们的审美一定比对方高吗?我们的想法一定比对方好吗?我们能比对方更负责项目的实际结果吗? 当然不能! 所以当我们没有理由解释这是好的,没有办法证明这是对的,也不能对结果负责时。


那么,为什么操作学生要听你的呢! 只有操作学生才是直接对结果负责的人!无论项目是成功还是失败,对设计师来说,这都可以被视为你的工作。


但对于操作学生来说,这与他直接相关KPI,直接影响他的指标,甚至决定他的表现。


因此,我们自然要接受他对设计想法和建议。


但是,要不要一直这样憋屈?要不要一直这么被动?要不要一直这样不作为? NO!有一种叫做的方法AB-Test。


即在设计过程中,生产AB或者在同一时间维度下,多个方案允许组件相同或相似的访问者随机访问这些版本,收集每个访问者组的数据,分析和评估最佳版本,然后使用它们。


AB-Test注意事项: 保证做AB只有一点不同,比如一个button它是绿色的,一个是红色的,但其他的应该是一致的,否则很难确定哪一点会影响它AB测试结果; 确保两个方案同时上线; 访客的属性必须相似或相同,流量必须平均分配到两个版本。


鉴于上述与操作学生的相爱相杀,我决定修改设计。


banner做AB-Test。


我想验证谁才是我和运营之间真正的九阴真经,谁才是真正的武林至尊,华山论剑,谁才会更好。


说做就做,测试模块是APP首页的主banner,这里流量最大,测试结果更具说明性。


具体位置如下: 确定位置,然后在小组讨论中确定4个测试点。


(1)关于是否要有button 在做banner在这个过程中,有时操作给出的文案相对较少,然后我通常建议添加更多button,提示用户点击,效果会更好。


可以操作学生,who care?心情好的时候就放吧。


心情不好的时候,问能提高多少点击率?提高多少效果? 这不是怂我,我只是出于好意的建议,但具体能提高多少,我的母鸡啊。


所以我针对banner上是否有button这一点进行了AB-Test。


我想知道是否有button好的,还是不好,如果有的话button好吧,会好多少? 测试数据如下: 从数据上看: 有button的banner点击量更高; 而且商品详情页的订单数量更多; 相应的销售额也更多。


从第一个活动的数据中可以找到PV点击率,有button与没有相比button只有0.01%,UV点击率仅高于0.02%,但这就是0.01%和0.02%的差值,却带来了几百个订单,销量也相应增加了几千元。


看到这些数据,心里似乎有一些获胜的快感,但更多的是释然! 必须有时在操作时添加button当时觉得内容太多了。


……争来争去。


原来我争的是方寸之间,而操作争的是0.01%、0.02%的结果。


操作并不是真的设计不满意,而是不知道怎么做才能达到最好的效果。


当每个人的能力都差别不大,我无法证明这是对的时候,作为一名操作学生,他会更倾向于倾听自己现有的经验。


没有人会把宝藏压在不信任的人身上。


他必须直接对项目的结果负责,所以设计师会根据他认为好结果的要求进行改变。


至于设计师,他们对操作没有意见。


在预期项目结果良好的前提下,设计师应首先确保设计的美观性和合理性。


当时间紧迫时,当两者发生冲突时,他们陷入了你对我错之间的纠缠和争论。


然而,由于设计师不直接对项目结果负责,也没有可信经验,他们最终听取了操作。


而AB-Test可以告诉我们什么是好的,什么是坏的。


既然有办法确定,当然不用争论。


所以当我看到数据时,我和操作和解了。


原来你没那么强,我也没那么弱。


那为什么有button点击效果会更好吗? 心理学上有一种叫做暗示效应,是指在没有对抗的情况下,用含蓄、抽象的间接方法来影响人们的心理和行为,从而诱导人们以某种方式行动或接受某些意见,使他们的思想和行为符合暗示者的期望。


我们将其移接到用户体验中,即用户浏览网站或使用它APP当时,在他没有准备的情况下,用一些隐含行为动作的词,如查看细节、立即注册、查看、收到折扣等,形成用户的心理暗示,引导和促进用户的点击行为,即实现我们的预期目标。


所以建议做banner时间可以增加引导用户点击的数量button,最大化数据转换。


这是测试的第一点。


(2)关于button的位置 在第一个测试点,我们知道button方案数据效果好。


那么问题又双来了,这个button最好放在左边还是右边? 所以我们针对button位置又做了AB-Test。


数据如下: 从数据看: button左边的效果会更好,因为我们的一般浏览习惯是从左到右,在左边,可以让用户更有效地快速扫描。


这是第二个测试点。


(3)主题文案的位置 确定了button,也确定了button的位置。


问题又来了,关系banner最重要的主题副本是哪个位置更好?是左边吗?是右边吗?还是中间?它会对数据产生什么影响? 所以主题文案的位置又做了AB-Test。


考虑到人们的浏览习惯通常是从左到右,所以这里没有右边的测试,当然,有机会以后也可以尝试。


数据如下: 从数据看: 文案的位置和button同样的位置,同样的居左效果更好。


这是第三个测试点。


第四:整体内容的位置 虽然测了button和文案,但分别测试,没有放在一起做整体测试。


我可以解释一下button居左效果好,可以说明文案居左效果好,但当文案和button都在左边,效果一定好吗? 所以问题又来了,就是主题文案和button左侧效果更好?还是右侧效果更好?还是中间效果更好? 所以整体内容又做了。


AB-Test。


数据如下: 从数据看: 单独测试button,或者单独测试文案,或者整体测试,最终结果是左点击效果最好。


也就是这样的布局banner点击效果最好! 所以经过一轮又一轮AB-Test,积累了大量数据经验。


以前和运营都无法证明,没有人看不起任何人。


但是有了数据的支持,我们就不用听运营指挥了,也不用担心设计师做得不好。


而是根据数据,用数据来指导设计。


数据使双方不再持有自己的观点,而是相互信任和认可。


设计不仅仅是美丽和丑陋。


如果一个设计只是漂亮的,但是数据是,那么我不认为这是一个好的设计。


因此,仅仅通过美和不美来衡量设计的质量是非常不科学的,这对设计师来说也是一件非常不负责任的事情,尤其是体验设计师。


所以,如果可能的话,尽量多做AB-Test。


用感觉做设计是可以的,但我们应该用数据来指导设计。


数据就像探险家在野外的指南针。


当我们陷入无休止的争论,没有人能说服任何人时,它可以指导我们。


通过测试的最佳结果,可以生产一批与最佳结果相同或相似的模板。


当以后有类似的需求时,模板可以完全解决,即高效、良好的数据转换,可以说是低投入、高产出。


最后说明 (1)以上几点在不同的工作中进行了测试,特别是在电子商务行业,结果相似(另外:由于数据是保密内容,上图为处理数据)。


但这并不意味着所有的行业都是这样,所以如果你有机会,你也可以尝试更多AB-Test。


而且关于banner还有很多测试点,比如字体的类型,背景的颜色,是否放人物照片等等。


(2)测试本身也会有一定的及时性。


一个测试结果并不意味着未来所有的需求都会这样做。


所以要分阶段持续做。


(3)由于开发资源有限,小团队可能没有机会进行测试。


或者尝试手动测试方法。


也就是说,设计两个方案,将公司的同事分为两部分,具有相同或相似的属性,让他们看到不同版本的设计方案,然后直观地点击欲望或其他方面。


最后汇总总分,采用最高分方案。


但这种方法主观性强,结果仅供参考。


(4)数据解释: PV:Page View,即页面浏览量,每次用户要求或访问网站中的一个页面时,都会记录一个页面PV,多次访问同一页面,pv累积。


例如,一个用户访问了一个页面五次,pv就 5。


UV:Unique View,即独立访问者,访问网站的计算机客户端是访问者,即使在同一天多次访问,也只计算一次。


PV点击数:即banner重复点击的次数也算,比如某个banner被用户点了五次,PV点击数 5。


UV点击:独立访客点击banner同一天同一电脑客户端的访客重复点击次数,只计算一次。


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