A/B测试和偏好测试的区别以及两者如何配合应用

在众多的用户研究调用的方法中，其中的：偏好测试和A/B测试彼此之间有很大不一样，A/B测试可用于衡量产品和用户的实际行为，但偏好测试则可更好的用于评估用户主观性。

什么是偏好测试？

在偏好测试中，研究人员提供两个或多个版本的变量（LOGO、界面、网站、APP、小程序、文案等），并询问每个参与者他们更喜欢哪个版本以及为什么？

我们可以让人们告诉我们他们更喜欢哪一款界面设计，为什么？

更重要的优势是可以在未开发的UI上进行偏好测试，它可以单独使用，也可以与线框原型设计甚至五秒测试和首次点击测试结合使用。

偏好测试是一种定性研究方法，用于确定用户对所研究主题的想法和信念，偏好测试的定性信息很有用，但不够准确，无法独立依赖，主要有两个原因：

通常，定性实验没有足够大的样本量来提供可靠的结果，其结果为我们提供了一些可以定量检验的假设。

用户可能并不总是对我们甚至他们自己完全诚实。

什么是A/B测试？

A/B测试也称为拆分测试或多变量测试涉及向两个或更多随机用户组同时显示变量的多个版本（LOGO、界面、网站、APP、小程序、文案等），以确定哪个版本具有最大影响并推动业务指标。

用户如何查看A/B测试中的变量

与偏好测试不同，拆分测试通常需要开发具有众多用户的可用性测试的产品，因此，结果更容易准确和可靠。

总结：

当我们想知道用户对界面设计的感受时，我们可以使用偏好测试，此外，来自偏好测试的汇总数据可以用作未来A/B测试的早期的数据库和种子库的建立。

但是，当涉及到用户主观能动性的行为时，A/B测试对于做出设计决策是十分必要的。