A / B测试

如今，数据和分析正在推动许多领域的决策过程。在在线环境中，收集有价值见解的最常用方法之一是A/B测试。

下面您会发现关于A/B测试您需要知道的一切。从定义它是什么到理解度量。

手动执行A/B测试几乎是不可能的。所有企业都使用专门为A/B测试目的而构建的测试程序，以实现过程的自动化。测试过程就像创建两个版本的网页一样简单。您给一组网站访问者一个版本，给另一组访问者另一个版本。两组人都评估他们的产品体验。

A/B测试完成后，您将深入了解结果并发现哪个版本性能更好。

当涉及到营销策略时，所有这些见解都非常有价值。无论是内容营销、客户体验，还是尝试各种广告策略。您的营销团队将从直接从您的目标受众那里深入挖掘数据中受益匪浅。

在开始A/B测试之前要做什么?

在制定计划之前进行A/B测试是不现实的。在开始A/B测试之前，您需要完成以下几个基本任务：

• 确定您的目标 – 有很多您可以瞄准的测试元素。其中包括产品描述、特定按钮或CTA。为了确定要测试哪些元素，您需要确定您的目标。例如，您的目标可能是提高转化率，所以您会相应地进行测试；

• 陈述假设 – 假设将帮助您更好地检查测试结果。它基本上是对测试完成后您期望看到的结果的预测；

• 决定您想要运行哪些A/B测试 – 有了目标和假设，就更容易确定您需要运行哪些A/B测试；

• 选择一个A/B测试程序 – 不是所有的A/B测试程序都是一样的。虽然进行了一些功能测试，但其他的没有。知道需要运行哪些测试将使选择更容易。考虑在此过程中可能进行的未来测试。

A/B测试应该运行多长时间?

测试的频率会影响您让实验运行的时间，这反过来又会影响样本的大小和显著性。样本量越大，结果越全面。您每天的网页浏览量是波动的。因此，允许您的测试运行更长的时间会更好。
需要多长时间才能取得显著成效？有几个因素需要考虑，比如您如何进行A/B测试和样本量。最好是等到您有足够的流量才能有统计上显著的结果。

A/B测试工具

A/B测试软件广泛可用。但最常用的是谷歌Analytics A/B测试和个性化工具谷歌Optimize和LiveAgent帮助台软件。

谷歌Analytics是一个免费的测试工具，用于简化A/B网页测试。您可以确定哪个标题吸引访问者，哪个设计和布局会在您的网站上花费更多的时间，哪个CTA会产生更多的点击量等等。

LiveAgent软件附带了电子邮件的A/B测试工具，因此您可以测试电子邮件接收者的响应能力，并测量他们的打开率和点击率。

大多数工具可以让您实时观察结果，这使得您有可能对您的营销活动做出改变。

什么时候不应该使用A/B测试？

如果您无法访问相关结果或正在处理复杂的评估，则应避免A/B测试。这是什么意思?如果您需要进行复杂的评估，则可能需要与服务器端实验相结合的多变量测试和分割URL测试。A/B测试不会提供可靠的结果。

为了得到相关的结果，您需要有足够的流量。没有足够的流量，您的结果就不可信。此外，您需要一个知情的假设和足够的时间来确定要测试什么，设置一切，并仔细检查结果。

A/B测试是如何进行的?

假设您想知道新的网页或当前版本的网页是否会让您更接近您的目标。您要负责制定目标，从改善整体用户体验到提高转化率。

在A/B测试中，A代表控件版本变量，即当前网页。B代表网页的变体或新版本。准备好A和B页面后，您需要决定当前页面将服务的目标受众的百分比和变化页面将服务的目标受众的百分比。

通常情况下，企业会在两者之间平均分配用户群。这样，我们得到了最可靠的测试结果，我们可以直接比较两个选项。

当涉及到A/B测试时，您应该注意什么样的指标?

完成A/B测试并设置流量分配后，您将收到一份报告。为了获得可操作的见解，您需要关注正确的指标。您的目标应该是您所使用的度量标准的决定因素。

假设您想吸引更多的访问者到您的网站，并提高您的品牌知名度。在这种情况下，您应该注意流量指标。如果您的目标是转化率优化，您就需要跟踪转化率指标。如果您想吸引更多客户进入您的销售渠道，点击量是一个重要的衡量标准。您还可以追踪其他指标，例如应用崩溃、用户偏好和用户粘性的增加。

交叉引用这些指标可以为您提供更好的见解，并帮助您选择性能最佳的页面。