A/B测试：实例详解的全面指南

A/ B 测试涉及将网站或应用的两个版本进行比较，以确定哪个表现最好。在这个实验中，同一个页面的两个或多个变体会随机显示给用户，并通过统计分析来确定哪个变体表现最佳。

今天有很多企业对每月获得的潜在客户不满意。电子商务店铺面临购物车弃购率高的困境。媒体和出版社也面临客户参与度低的问题。转化率指标已经影响了不同行业的整体业务增长。

这就是为什么您需要进行 A / B 测试，它有助于改善整体增长指标和最终用户的参与度和体验。

什么是 A / B 测试？

A/ B 测试是一种基本的实验过程，用于比较两个或多个版本，以确定哪个版本产生最大的影响并推动业务指标。同时向网站访问者展示一个网页、页面元素等的两个或多个版本，以便他们选择最佳版本。

在 A / B 测试中，“A”代表元素的原始版本，“B”代表变体或原始测试变量的新版本。A/ B 测试有助于消除猜测，并使经验丰富的优化者能够在产品和营销策略中做出数据支持的决策。

这意味着您可以基于全面的数据分析做出业务决策。无论您是设计师、业务分析师还是开发人员，您都可以始终依赖 A / B 测试结果，在工作方法上更加注重数据驱动。

A/ B 测试起源于 20 世纪 20 年代，当时统计学家和生物学家罗纳德·费舍尔发现了 A / B 测试背后的一些关键原则。然而，直到 20 世纪 90 年代，这个概念才真正出现。

以下是可以进行 A / B 测试的一些场景：

A/ B 测试涉及三个关键要素。

• 活动：可以是已经使用的广告、落地页或任何媒介。

• 元素：需要进行测试的元素。

• 定义的目标：您长期希望实现的目标。
  此外，A/ B 测试可以让您了解哪些词语、短语、图像或设计元素效果最佳。即使是最小的变化也可能影响指标和增长

您可以执行相对廉价的更改。您可以测试 2 至 3 个元素并获得所需的答案。此外，它还可以帮助您轻松决定是否实施该变化。如果测试结果不正确，您总是可以恢复到旧版本。

为什么应该进行 A / B 测试？

B2B 企业总是面临着大量的不合格潜在客户，而电子商务店铺则面临高购物车弃购率的困扰。这对他们的业务指标产生了长远的影响。

以下是您应该选择 A / B 测试作为增长战略的几个主要原因。

• 解决用户痛点：用户访问您的网站是因为他们有特定的目标需要实现。这可能与了解某个产品或服务、购买特定产品或简单浏览产品目录有关。无论访问者的目标是什么，他们可能在实现其所需目标时遇到一些问题。

  可能是由于 CTA 按钮不可见，或者可能在用户点击时处于混乱的位置。当他们无法实现您期望的目标时，最终用户体验受到影响。您可以使用热图和 Google Analytics 收集数据来解决访问者的痛点。

• 从现有流量中获得更好的投资回报率：在努力获取网站上的优质流量时，这总是一项具有挑战性的任务。这就是您可以依靠 A / B 测试来提高转化率而无需额外花费获取新流量的资金的时候。它提供了较高的投资回报率，有助于改善您的业务增长。

• 对软件应用进行微小修改：A/ B 测试允许您对网页进行微小和渐进式的更改，而不是大幅度改进页面设计和布局。这确保了您当前的转化率保持不变。您可以执行 A / B 测试来评估在进行微小修改时用户行为的变化。

• 实现长期改进：A/ B 测试是一种基于数据驱动的方法，您无需依靠猜测或直觉，因此可以快速确定基于不同预定义指标的正确版本。这使您能够带来对业务长期增长有益的改进。

我们来考虑一个电子商务网站需要测试的引导页的两个版本。流量被随机分成两组，其中一组网站受众查看版本 A，另一组查看版本 B 的引导页。

计算和跟踪不同的指标，如每个会话的停留时间、转化率等，以判断哪个版本最适合网站用户。这就是您如何有效地使用 A / B 测试来确定哪个版本能够帮助您在长期内实现期望的业务增长。

A/ B 测试的类型

有三种类型的 A / B 测试，您应该了解一下。

• 分割测试：在分割测试中，您可以测试一个完全不同的现有网页版本，以确定哪个版本表现更好。这是一种无需更改其他任何内容即可测试现有页面设计和文案的方法。

• 多变量测试：这种类型的 A / B 测试涉及同时测试页面上多个变量的变体，以确定哪种组合效果最佳。由于该方法涉及创建许多变体页面，因此它非常适合高级营销人员、产品开发人员和设计师使用。

• 多页面测试：它涉及对多个网页进行特定元素（如 CTA 按钮）的更改测试。

A/ B 测试所需的技能

A/ B 测试可能具有挑战性，如果没有正确的资源来实施它。这就是为什么您需要拥有卓越的测试专业人员或专家，他们可以得出有价值的见解，并对您的网站或网页进行必要的设计修正。

以下是一些所需的关键技能。

• 熟练掌握多个平台和系统的测试。

• 了解不同的数据需求并进行详细分析的能力。

• 对用户体验设计有了解，了解不同的设计元素以及它们在系统内的交互方式。

• 熟悉社交媒体营销和推广活动。
  进行用户访谈，从使用产品的用户那里得出有价值的见解。

谁执行 A / B 测试？

A/ B 测试由团队和组织执行，他们在收集测试结果数据的同时改变用户体验。它专注于改善与公司目标和目标相关的增长指标。

以下是可以执行 A / B 测试的团队：

相关团队可以尝试对表单字段、标题、行动号召和整体页面布局进行 A / B 测试的更改。在某些公司中，UX 团队和 QA 团队可以密切合作执行 A / B 测试。

这就是为什么与客户交流变得重要，这样您就可以轻松确定需要改进的具体方面。正确的方法是进行小规模的设计更改，并观察客户行为。

A/ B 测试的真实世界例子

让我们讨论一下像 Netflix、亚马逊等科技巨头如何使用 A / B 测试来实现期望的业务目标和客户增长。

Netflix 以提供卓越的流媒体体验而闻名。但是，很少有人知道它在很大程度上依赖 A / B 测试。即使在今天，它仍然看到客户参与度和留存率的下降。Netflix 网站上的每个更改都经过 A / B 测试的过程。其中一个例子是个性化功能，显示在主页上。根据每个用户配置文件，定义用户个性化体验。这在媒体领域同样适用。

当谈到电子商务行业时，像亚马逊这样的品牌没有其他品牌提供令人惊叹的终端用户体验。这在购买功能中也是明显的。亚马逊使用 A / B 测试来定义行动号召按钮，以改善整体购物体验，因为这对公司的销售和收入具有巨大的业务影响。

A/ B 测试在旅游领域也是一个有用的选择，尤其是在计划增加现有预订或提高现有收入时。Booking.com 迅速意识到了它的真实价值。该组织的用户根据确定的想法执行测试。

A/B 测试的好处

通过 A/B 测试，您可以直接测试您对目标受众群体的假设。这将确保您对网站所做的任何更改都基于强有力的证据。它的一些优点是。

• 不断提高网站的访问者体验和转化率。

• 确保您的访客拥有卓越的用户体验，让他们关注您的品牌。

• 通过分析页面的结构来了解访问者的需求和期望。

• 它通过测试您的假设并减少风险因素来帮助您做出更好的决策。

• 做出决定时，避免主观评估。相反，通过收集可靠的事实和统计数据来检验您的假设并降低风险。

A/B 测试的缺点

以下是使用 A/B 测试的一些缺点。

• 涉及大量的时间和资源。尽管您可以使用第三方服务，但设置流程仍需要花费大量时间。在你结束之前可能会有无休无止的会议。对于低流量站点，A/B 测试可能需要数周甚至数月的时间。

• 如果您的网站已经存在可用性问题，那么您就不能指望 A/B 测试可以帮助您实现所需的结果。

• 它无法帮助您确定人们执行一组特定操作的原因。您不是在观察用户或他们的思维过程，而是依靠统计数据来得出结果。

• 它不是一种全面的用户体验方法，例如可用性测试，您可以在其中识别整个系统设计中的潜在问题。它适用于正在测试的数据元素。

A/B 测试的统计方法

要成功执行 A/B 测试并得出正确的业务结论，您必须了解要使用哪种统计方法。大多数 A/B/n 测试人员使用频率主义或贝叶斯统计方法。

让我们了解这两种方法。

• 频率论方法：您可以通过检查置信度来确定结果的可靠性。如果高于 95%，则准确率有 95%。然而，这种方法有一个缺点。由于其“固定范围”，置信水平在测试结束之前没有任何值。

• 贝叶斯方法：通过这种方法，您知道测试开始时可能会发生什么，因此您可以立即识别趋势并解释数据。然而，这种方法也有其挑战。您需要了解如何解释置信区间。随着转化次数的增加，可靠获胜变体的概率也会增加。

执行 A/B 测试的步骤

本节将讨论按顺序运行 A/B 测试的步骤。

• 深入研究和收集数据要求：您需要对您的测试要求保持聪明和主动。最好的方法是进行深入分析并研究当前的分析趋势。

• 您需要回答一些常见问题：

• 该网站的表现如何？

• 我们如何实现我们的业务目标？

• 关键绩效指标是什么？如何跟踪它们？

• 如何才能全面提升网站流量和用户增长？

• 一旦您明确了总体业务趋势和增长指标，您就可以定义 A/B 测试。您可以观察与表现最佳的页面相关的趋势，以及如何对需要满足预期期望的页面进行急需的改进。研究完成并收集了所需的数据点后，就该确定目标了。

• 确定目标：研究阶段结束后，就需要确定您的目标并确保实现它。您可以根据组织的增长前景设定目标。目标可以有所不同，但应该明确定义和衡量。可以实现的一些目标是：

• 改善业务增长

• 提高客户参与度

• 增加现有网站流量

• 在没有目标的情况下，启动 A/B 测试是没有意义的。一旦目标最终确定，就需要创建一个假设来推进它。

• 创建假设：随着最终目标的实现，是时候投入时间和精力为 A/B 测试创建假设了。这是对所需元素执行正确测试以获得所需结果所必需的。您可以选择多个假设，但可以根据优先级选择首先采用哪些假设。

• 估计与 A/B 测试相关的不同因素：您可以估计与测试相关的关键因素，包括用于评估需要吸收进行实验的访问者总数的样本大小。您还可以计算进行 A/B 测试所需的总天数。

• 确定 A/B 测试的目标受众：确定需要执行 A/B 测试的目标受众非常重要。

• 创建变体：一旦您了解测试范围和属于此测试过程的目标受众，您就可以创建元素的不同变体。

• 运行测试：现在，您可以在创建需要执行测试的不同变体后运行所需的测试。

• 结果分析：这是关键阶段之一。它是对测试结果进行评估，看看哪些方面做得很好，哪些方面需要长期改进。它是根据结果分析采取建设性行动。

除了执行上述顺序 A/B 测试外，您还可以执行以下关键操作，以确保您的业务增长很快得到改善。

• 保持登陆页面简单，页面加载时间在几秒钟内。

• 您可以通过引入增值视频与您的客户和最终用户进行个人联系。

• 您可以与新客户交谈，询问他们是什么促使他们注册了可增值的有价值的功能。

• 您可以更改标题样式和内容以查看它如何影响订阅者。

• 您可以更改定价模型以查看客户的反应。

• 通过删除额外的细节，使注册表单变得非常简短。

A/B 测试期间要避免的错误

这些是一些您可以避免的常见错误，这样就不会损害您的业务增长。

• A/B 测试不应该在预定义的假设上进行。

• 在进行 A/B 测试之前制定假设非常重要。所有后续步骤都基于假设，这就是为什么创建错误的假设可能会导致成本高昂且结果不准确。

• 不建议考虑其他人对您的网站或网页的测试结果。

• 您不需要同时运行太多测试。过快地测试太多元素并不是一个好的做法，因为您将无法评估影响成功或失败的每个元素的性能。

• 应使用正确的流量来执行此操作以获得所需的结果。

• 运行测试时间太长或太短可能会导致测试失败或产生不显着的结果。运行测试的持续时间取决于各种因素，例如现有流量、当前转化率等。

• 使用错误的工具执行此操作可能会影响网站的性能。选择正确的工具非常重要。

• A/B 测试是一个迭代过程；在计划下一次测试时，您需要从上次测试中获得关键见解。

A/B 测试的挑战

以下是 A/B 测试期间面临的一些主要挑战。

• 您必须决定测试范围，因为这完全取决于选择正确的元素。由于有太多的网站元素可供选择，您可能会发现自己无法决定在测试过程中将哪些元素置于最优先位置，从而有助于提高增长指标。您可以识别最常访问的网站或网页，因为这是您在执行测试活动时获得最大收益的地方。

• 最终确定样本量，应根据网站流量决定。最终确定覆盖大量用户的样本量非常重要，这样才能从 A/B 测试中获得有效的结果。

• 维护一个迭代测试环境，让您不断改进并变得更好。这就是为什么您需要维护一个可以帮助您实现预期结果的环境。

• 频繁地对 A/B 测试进行更改并不是一个好习惯。这将影响最终结果，但团队在不久的将来不会有足够的动力来执行此活动，因为它占用了大量的时间和精力。

A/B 测试工具

您可以使用两种不同的工具进行 A/B 测试：

让我们更详细地讨论这两个类别。

定量 A/B 测试工具

以下是用于 A / B 测试的一些定量工具。

• Google

• Optimize

• VWO
  Omniconvert

定性 A / B 测试工具

这些工具专注于在 A / B 测试过程中收集定性数据和用户反馈。它们提供关于用户行为、偏好和意见的见解。

以下是常用于 A / B 测试的一些定性工具。

• Hotjar

• UserTesting

• Crazy Egg

需要注意的是，上述只是 A / B 测试工具的几个例子，在市场上还有很多其他选择。选择工具取决于您的具体要求、预算以及 A / B 测试过程所需的复杂程度。

关键词：A/ B 测试，用户体验，业务增长，转化率，网站优化 文章来源地址 https://www.toymoban.com/diary/system/536.html

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