Créer des hypothèses A/B aux résultats mesurables.
Une hypothèse expérimentale exige un mécanisme et un résultat mesurable. Décrire un changement uniquement comme plus engageant est trop vague pour l'interpréter.
Adaptez le processus à votre tâche.
Décrivez le problème observé, le changement proposé et la raison de son effet possible sur le comportement. Choisissez un résultat principal et des indicateurs de garde-fou avant lancement, en explicitant période de mesure et règle de décision.
- Ce que vous fournissez
- Problème de conversion actuel et preuves.
- Ce que vous obtenez
- Expériences priorisées avec mécanisme attendu et métrique.
Consultez les données et le résultat.
Entrée et sortie illustratives · exemple pédagogique, pas une exécution WebAct en direct
Exemple champ
Visitors copy a prompt but overlook the install link.
Exemple complet
Hypothesis: a nearby install action increases qualified setup visits. Measure clicks and activation separately.
Chargez ces données dans le prompt, puis copiez-le dans WebAct pour essayer la tâche. Votre résultat peut différer de l'illustration.
Décisions et dépannage.
L'hypothèse doit-elle promettre la victoire de la variante ?
Non. Formulez une attente testable et les preuves qui la soutiendraient ou la contesteraient. L'expérience existe parce que le résultat est incertain.
Pourquoi davantage de clics n'entraînent-ils pas davantage d'activation ?
Mesurez séparément l'étape ultérieure. Une variante peut éveiller la curiosité sans améliorer la configuration par des utilisateurs qualifiés ni l'utilisation réussie.
Essayez avec votre propre source.
Remplacez l'exemple par vos données dans le prompt. Gardez les exigences nécessaires, puis copiez la tâche dans WebAct.
Personnaliser et copier la tâche ↑