Piros vagy zöld alma? - vagyis A/B tesztelés
Az A/B tesztelés az egyik legalapvetőbb kvantitatív UX kutatási eszköz. A módszer lényege, hogy egy már valós, működő honlapon vagy applikációban egy design megoldás két verzióját („A” és „B”) is megmutatjuk a felhasználóknak. Megfelelő nagyságú minta összegyűjtése után analitikai módszerekkel megnézzük, hogy melyik változat teljesít jobban. Fontos, hogy egy adott felhasználó csak az egyik verziót látja akkor is, ha többször visszalátogat az oldalra. Jellemzően az „A” és „B” variáns között csak egy elemen változtatunk, hogy megbízható legyen az eredmény.
Miért jó az A/B teszt?
Az A/B tesztelés előnye, hogy gyorsan és gazdaságos módon (alaposabb, időigényes kutatás vagy fejlesztés nélkül) ellenőrizni tudjuk, hogy a két variáció közül, melyik vezet sikeresebben el minket a meghatározott célhoz. Például egy webshop felületén egy kisebb vagy egy nagyobb, illetve a „Kosárba” vagy a „Megveszem” feliratú gomb vezet több vásárláshoz. Ez a példa is rávilágít az A/B módszer egyik erősségére, hiszen azzal, hogy éles helyzetben tesztelünk, a konverziószám alakulásán keresztül, kézzelfogható, kvantitatív információhoz jutunk (például „A” változat több eladást eredményezett). Ez viszont nem jelenti azt, hogy az A/B teszt egy univerzális, minden helyzetben alkalmazható megoldás lenne. Miért? Éppen azért, mert a „miért” kérdésre nem ad választ!
Mikor érdemes az A/B teszt módszert alkalmazni?
Bizonyos szempontból mindig. Minden termékkel vagy weboldallal kapcsolatban folyamatosan felmerülnek design dilemmák, amikor két vagy akár több variáció teljesítményét szeretnénk összevetni. Előfordulhat az is, hogy nem két új megoldást szeretnénk letesztelni, hanem azt, hogy egy létező designmegoldás vagy egy alternatíva teljesít-e jobban. Az A/B teszt akkor működik leginkább, ha a vizsgált kérdés leszűkül egy jól definiált célra, ami szimplán a felhasználók akciói (kattintás, kosárba helyezés, vásárlás stb.) által mérhető. Nagyon hasznos az e-kereskedelem területén vagy akkor, ha egy konkrét lépést várunk el a felhasználótól (például hírlevél feliratkozás). Kellően nagy mintavétellel, kvantitatív adatok alapján tudunk döntést hozni.
Mik a korlátai a módszernek?
Ahogy fentebb említettük, az A/B teszt során kiderül, hogy két változat közül a felhasználók melyiket preferálják jobban, de arra nem kapunk magyarázatot, hogy miért azt választják. Ezért a felhasználók viselkedésével, érzéseivel kapcsolatban nem jutunk olyan információhoz, ami a teljes felhasználói folyamatra magyarázatot adna vagy a design egésze számára érvényes lenne. Az, hogy az „A” megoldás jobb, mint a „B”, nem jelenti azt, hogy nincs egy „C” verzió, ami akár radikálisan jobban tudna teljesíteni. Ha kvalitatív módszerrel, mondjuk egy felhasználói teszttel vizsgálunk egy problémát, mélyebb betekintést nyerünk egy-egy döntés hátterébe, a felhasználó gondolkozását jobban megértjük. A design egyes elemeiről jó visszajelzést tud adni egy A/B teszt, de a design egészét érintő tanulságok levonásához, kvalitatív módszerekkel kell kombinálnunk vizsgálatunkat.