什么是 A/B 测试以及您需要知道的一切！

凭直觉去做，本能地做正确的事情是一件很自然的事情。 但在当今世界，仅仅依靠直觉是不够的。

一切都变得实用、细致、系统。 甚至营销。 决策更多的是计划和测试，而不是直觉的结果。 这也是我们时代的秩序。

我们不再是在古希腊世界，哲学家会在他们的浴缸和梦想中获得开创性的想法，它们将被视为正式的真理和理论。

在我们这个时代，即使是基本论文也需要在学术上得到证明。 A/B 测试只是我们在世界各地做事的另一种方式。 它也被证明是有效的。

研究表明，60% 的组织发现 A/B 测试对于优化转化率非常有价值。 更不用说到 2025 年，全球 A/B 测试软件市场预计价值 10.8 亿美元。

A/B 测试是值得研究的，在这个博客中，我们会这样做！ 在这里，我们将深入研究它的含义、重要性、涉及的步骤以及一些现实生活中的例子。 那么，让我们直接潜入，好吗？

什么是 A/B 测试？ （定义）

A/B 测试，也称为拆分测试，是一种营销实验，您可以在其中将市场受众划分为不同的部分，并尝试特定活动的不同变体，以了解哪个最适合您的业务。

基本上，您在一部分受众上测试营销活动的版本 A，然后在另一个受众上测试版本 B，以找出哪个效果更好。 因此，名称为 A/B 测试。

从本质上讲，A/B 测试就是采取 aw 所有的猜测，让我们能够做出有数据支持的决定。 它不仅可以让您测试不同版本的营销活动，还可以帮助您了解哪些受众喜欢什么样的活动。

因此，A/B 测试可以帮助您了解不同活动的效率以及受众的情绪。

既然您知道什么是 A/B 测试，那么您就该了解是什么让它成为营销轮子中如此重要的元素。

进行 A/B 测试的好处！

1. 更好的用户参与度

通过 A/B 测试有效测试的页面元素包括图像、标题或主题行、图像、布局、号召性用语 (CTA) 表单等。它们对于提高用户参与率至关重要。 测试这些重要元素中的每一个都将帮助您确定哪些版本可以积极地改善用户的行为，而哪些没有。 在此之后，对预期结果进行必要的更改将大大改善用户体验聚合，最终将导致成功的活动。

2. 提高投资回报率

在您的网站上获得高质量的流量对任何组织来说都是一个真正的福音。 在 A/B 测试的帮助下，您将能够充分利用现有流量并增加转化率，而无需花费任何额外资金来获取新流量。 A/B 测试确实可以为您带来高投资回报率，因为即使您网站上最小的更改也可以导致整体业务转换的显着增加。

3. 降低跳出率

有助于分析网站性能的一个重要指标是跳出率。 但由于不同的网站有不同的目标并迎合不同的受众，因此没有一个指标可以降低跳出率。 但是，通过运行 A/B 测试，您可以了解网站的哪些元素或方面最适合您的受众，然后相应地降低跳出率。 您可以继续测试以得出正确的结论，从而帮助您改进 A/B 测试。

4.进行低风险修改

您将能够在 A/B 测试的帮助下对您的网站进行增量更改，而不是重新设计整个页面。 这有助于降低对您网站当前转化率产生负面影响的风险。

在 A/B 测试的帮助下，您将能够定位您的资源并通过微小的修改获得最大的输出，从而提高投资回报率。

5. 自发结果

在商业世界中，时间就是金钱。 您越早优化营销计划和活动，就能获得更好、更快的结果。 借助 A/B 测试，您可以消除任何利润延迟，因为您可以快速了解并消除营销活动的缺陷。

即使 A/B 测试中的样本量非常小，也会为您提供重要且可操作的结果，并推荐可导致更多用户参与的更改。 这最终将允许您同时对新应用、新网站和低转化页面进行短期优化。

现在您已经了解了 A/B 测试的几个好处，让我们回顾一下进行测试所涉及的步骤！

如何通过 5 个步骤进行 A/B 测试？

步骤 1. 对网站进行研究和分析

在开始您的 A/B 测试之前，您需要对您网站的当前功能、其性能、它拥有的不同元素以及它对受众的效果如何进行适当的研究。 您应该收集大量数据，例如访问网站的用户数量、有助于推动最多流量的网页以及这些网页的各种转换目标。

在这部分过程中使用的 A/B 测试工具将具有定量网站分析工具，例如 Omniture、Mixpanel、Google Analytics 等。这将帮助您识别您表现最好的网页，即受众花费最多时间的网页以及跳出率较高的页面。

您还应该测试您网站的质量方面并在那里收集数据。 这将帮助您了解用户旅程并填写网站中缺少的任何内容。 收集所有这些数据将帮助您在流程的下一步中做得很好，即使用这些观察结果并将其转化为有价值的行动。

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步骤 2. 制定行动计划

没有正确的假设，你就像一辆没有方向的汽车。 因此，通过跟踪研究驱动的数据并使用它来形成有助于提高转化率的假设来设定并实现您的业务目标。

通过收集到的数据，您有责任了解、分析并以最佳方式使用它。 您应该能够在用户洞察力的帮助下做出数据驱动的假设。

在提出正确的假设后，您应该记住一些重要因素，例如将其付诸行动并确定是否值得付出的努力。 您还应该计算它在宏观层面上对您的目标的影响。 整理这些东西会让你对你未来的表现有很好的把握。

步骤 3. 测试过程

这是真正的交易——我们流程的实际 A/B 测试。 在这里，您需要为您的版本 A 创建一个替代版本 B。这将根据您的研究完成。 您可以通过一分钟或细微的更改制作许多这样的“B”版本，并使用 A 版本测试所有这些版本。

这样做将帮助您测试网站的每个方面和元素，并了解哪一个比其他的效果更好。

例如，您可以从用户体验 (UX) 角度测试一个版本。 您可以为进行调查创建不同的表格，并查看观众对它们的反应。 然后，您可以分析哪种调查表效果更好，然后使用该版本。 正是这种 A/B 测试的试错机制构成了它的核心，并使其以合理的方式对任何组织都切实可行。

步骤 4. 选择正确的测试方法

选择正确的测试方法在 A/B 测试中非常重要。 您选择的测试将取决于网站的需求以及组织的业务目标。

您还应该有耐心等待所需的时间来实现您想要达到的结果。 最后，选择正确的方法并具有统计准确性将决定 A/B 测试的成功。

在计算测试持续时间时，您应该记住要考虑估计的现有转化率、平均每日和每月访问者、您期望的转化率的最小改进以及测试中的变化总数。

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步骤 5. 分析和纠正

A/B 测试过程的最后一步，但绝不是最不重要的一步，是分析并找出最适合您的正确版本。 这是揭开你所走过的整个旅程的一步。

测试完成后，您将不得不坐下来根据各个方面和指标分析结果，例如人数和受众的百分比增加，对网站的直接和间接影响等。

在仔细考虑和分析数字之后，您将能够得出测试是否成功的结论，从而选择正确的变体或变体的正确组合。 如果由于某种原因测试没有成功并且仍然没有结论，您仍然可以从中获取见解并将其用于未来的测试。

现在我们已经了解了进行 A/B 测试所涉及的几个步骤，让我们尝试通过一些示例来了解 A/B 测试，看看它们如何对网站产生积极影响。

3 个 A/B 测试示例！

1. 媒体中的 A/B 测试

让我们以 Netflix 为例。 它的大多数用户都欣赏它的流媒体和用户体验。 Netflix 通过一个非常结构化和系统化的 A/B 测试程序来实现这一点。

Netflix 对其网站所做的每一项更改都经过了严格的 A/B 测试过程。 例如，Netflix 可以专门为每个用户个性化其主页。 他们根据每个用户的个人资料和数据执行此操作。 从决定主页上的行数到提到的电影和节目的每一分钟，都有适当的测试和研究数据的结果。

2. 时尚零售商的 A/B 测试

由于 A/B 测试，在线时尚零售商 Zalora 能够改进其产品页面的设计。 这最终带来了更好的用户体验，将他们的结账率提高了 12% 以上。

在这个特定的 A/B 测试中，该组织通过其研究数据发现其客户仍然不知道 Zalora 提供的免费退货政策，因为它在其产品页面上没有正确显示。

然后，该团队对该页面进行了一些更改，并进行了一项实验以了解客户的反应。 他们能够确定新版本的表现优于旧版本，并且客户满意度发生了显着变化。

3. 金融科技公司的 A/B 测试

PayU 是一家金融科技公司，在 A/B 测试的帮助下，其转化率提高了近 6%。 通过他们的研究，他们发现很多客户只是从他们的页面上掉下来，这对他们的销售图表产生了负面影响。

他们意识到他们的结账页面要求用户输入他们的手机号码以及电子邮件 ID 才能完成购买。 他们更改了一个页面，现在只需要客户的手机号码。 结帐页面的这种新变体能够解决用户的问题，并注意到网页的转换率显着提高。 因此，通过简单地消除结账页面上必填的电子邮件 ID 字段，PayU 就能够提高其销售额。

包起来

A/B 测试是一种非常结构化和系统化的方法，用于理解和分析哪些对您的营销活动有效，哪些无效。 它尽可能接近于研究。

从改进网站的技术方面，从而提高销售额和利润，这都是 A/B 测试的一个美好循环。 这对每个组织来说都是一个自我提升的诱人机会。

我们希望这篇文章能帮助您了解有关 A/B 测试的所有知识，并帮助您成功地将其融入您的业务中。 祝你好运，再见！

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