一线实例(3):房产交易的A/B测试是怎么展开的?

一线客户的测试方案第三期,本期主角是国内知名的房产交易平台(以下简称客户A),看看他们的实验决策里,有没有你感兴趣的A/B测试设计思路。

客户背景:

客户A在选择Testin前,已经使用过其他的A/B测试平台,但是都不满意。不过在这一过程中,客户A已经积攒了足够的经验,因此在Testin A/B测试平台上,客户A着实做出了些精彩的实验。以下,则是筛选其新订立的一些实验方案后精选而出的几个决策:

实验方案一:增加悬浮窗(弹窗提示)-编程模式

核心目标:

提高列表页中的商品点击率

需求分析:

这一步的本质,是通过弹窗给出一些吸引用户的信息,例如:近期的房价变动(降价)、强调房源质量等。 经过对同类产品的处理方式参考,发现一些产品的弹窗,会在用户第一次打开列表的时候弹出,并给出对于用户有利的信息(此为降价),容易引起用户进一步了解的欲望

实验方案:

针对这个情况,客户A设计了如下的AB测试:

原版本:保持原列表页不变。

版本一:添加悬浮窗(弹窗提示),给出能吸引用户的消息

然后,运行测试并对比俩版本的点击率。由于客户A运行的实验众多,此项实验尚未实行,待正式开始测试后,Testin将为您带来第一手的数据分析报告。

实验二:在列表页展示的房源信息中加入“单价” -编程模式

核心目标:

与实验一相同,提高列表页中的商品点击率

需求分析:

这个实验出现的原因,主要是因为客户A为了满足用户的不同需求而打算在列表页中添加一个新的属性。有的用户可能对每平米的单价会更感兴趣,有的则是会受到引诱。比如,有的用户在看到总价较高可能会提不起点开的欲望,但是看到虽然总价高但是单价较低,觉得咬咬牙能接受,可能就会想打开

原始版本:列表页中没有房屋的每平米单价,如果想知道,需要用户自己心算

TestinAB测试一线实例3房产1

实验方案:

针对这个情况,客户A设计了如下的AB测试:

原版本:保持现有状况不变

版本一:列表页中的房源信息添加“单价”。

然后,对比两个版本的点击率。

客户A对于自家APP的改版还有许许多多的优秀案例,限于篇幅先为大家分享到这里,更多精彩一线实例,敬请期待。

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本系列案例由Testin AB测试案例研究小组提供。