同余偏差影响我们测试的内容

同余偏差定义:

一致性偏差是人类过分依赖直接检验假设和忽视间接检验的倾向。它类似于确认偏差因为人们倾向于测试他们认为的问题所在;相反,他们喜欢或假定的其他事情并没有问题。

例如,我们可以评估一个注册页面,该页面在表单上方有一个图像,提供横幅和灰色背景的长形。一个乐观主义者可能会形成这样一个假设:如果他们删除图像,这将改善转换。所以他们移除了图像,这增加了转换。

但他们也没有测试删除产品横幅,减少长形的长度,移除灰色背景以提高对比度或离开图像。如果他们测试做其他的改变和保留图像,如果转换更高,可能会推翻假设。

转化率优化的影响:

同余偏见可以完全支配我们的思想,以至于我们没有认识到有另一个假设要考虑。当组织关注于定期测试相同的东西时,你可以看到这一点,设计师们会提出与他们过去生产的产品类似的想法。通常是那些没有挑战的东西,比如品牌指南,这是最大的改进机会。

当你评估一个屏幕或用户的旅程时,不要仅仅提出一个假设。确保开发尽可能多的不同假设,并尝试为您认为不存在问题的页面区域生成假设。这样做可以帮助抵消同余偏差。然而,有一个结构化优化方法这包括从客户研究和可用性测试中收集见解,也有助于避免一致性偏差的影响。

结论:

对于那些独自工作的乐观主义者来说,一致性偏差可能是特别有问题的,因为我们可以按照自己的方式来设定,并且过于关注我们自己关于网站或应用程序需要改变的理论。

当我们与设计师合作时,优化是最有效的,开发人员,营销人员,UX和其他团队将来自不同人群的想法汇集在一起。此外,建立一个结构化的优化过程也将有助于避免一致性偏差,因为这会鼓励基于证据的决策。严谨的研究和分析是防止同余偏差的最好方法。

资源:

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