A / B Test de l'utilisabilité [Déterminer la taille du groupe de test]

1. Comment choisissez-vous la taille de l'échantillon pour le test AB?
2. Comment déterminez-vous le bon nombre de participants pour les études d'utilisation?
3. Pouvez-vous exécuter un test A B avec des tailles d'échantillon inégales?
4. Les tests AB sont-ils les mêmes que les tests d'utilisation?

Comment choisissez-vous la taille de l'échantillon pour le test AB?

Pour tester A / B un échantillon de votre liste, vous devez avoir une taille de liste décemment grande - au moins 1 000 contacts. Si vous en avez moins que dans votre liste, la proportion de votre liste dont vous avez besoin pour le test A / B pour obtenir des résultats statistiquement significatifs devient de plus en plus.

Comment déterminez-vous le bon nombre de participants pour les études d'utilisation?

En résumé, la recherche suggère que de trois à vingt participants peuvent fournir des résultats valides, et une bonne base se situe entre cinq et dix participants. En général, il devrait y avoir plus de participants pour des projets plus complexes et hautement critiques; Alors que moins de participants sont nécessaires pour tester des conceptions plus nouvelles.

Pouvez-vous exécuter un test A B avec des tailles d'échantillon inégales?

Taille d'échantillon inégale

Ceci peut être fait. Pourtant, il y a quelques conséquences. Votre test peut avoir moins de puissance statistique. Vous devrez peut-être également exécuter le test plus longtemps pour obtenir des résultats statistiquement valides et vous assurer que la variation stimule un résultat positif de l'utilisateur.

Les tests AB sont-ils les mêmes que les tests d'utilisation?

Les tests d'utilisation expliquent les comportements des utilisateurs et pourquoi ils décident de faire une action, tandis que les tests A / B expliquent les préférences des utilisateurs et quelle fonctionnalité fonctionne le mieux sur votre site. Les tests d'utilisation fournissent des données qualitatives et les tests A / B expliquent les données quantitatives. Pour des résultats optimaux, utilisez les deux options.