初学者的 A/B 测试：你应该知道的一切开始

发布 12个月前 by 马克斯·科莫诺夫

如果您经营一家小企业，那么您就会知道每一分钱都很重要。您不能在无效的广告活动上浪费金钱，也不能满足于无法将访问者转化为买家的网站。

这就是 A/B 测试如此重要的原因重要——它帮助您做出有关网站、电子邮件活动和广告活动的决策，从而以最少的投资带来更多的销售。

在本文中，我们将解释什么是 A/B 测试、如何开始以及使用这种简单但有效的营销工具的一些好处。

什么是 A/B 测试？

A/B 测试，也称为拆分测试，是一种有效的方法， 测试变化 确定哪一个表现更好。

它涉及 创建两个（或更多）版本 内容相同，但各有不同，然后 向不同的部分展示 衡量观众的表现是否符合预先定义的目标。

通过比较结果，您可以 确定最有效的版本 并利用这些洞察力来优化您的营销工作，提高转化率，并推动业务增长。

本质上，A/B 测试可以让你 微调您的营销策略 4.9分真实世界数据，确保您的活动的每个元素都能够获得成功。

例如，您可以为一个产品创建两种不同的设计着陆页并将流量平均发送到两个页面。通过跟踪每个版本的执行情况，您可以确定哪个版本更有效。然后，您可以根据收集的数据做出决策。

图片来源：走向数据科学

A/B 测试有助于识别营销策略中的有效要素。从您的网站设计到您的邮件营销，这是找到适合你的目标受众的最佳方法。

如何进行 A/B 测试

以下步骤将指导您如何开始 A/B 测试。您可以使用这些步骤进行自己的测试并将结果应用到您的业务中。

步骤 1. 定义变量

A/B 测试的第一步是明确确定要评估的内容。第一个问题是，这将是一个场外 or 现场测试？

现场登记测试包括你网站的所有元素销售相关。例如，你可以测试你的 CTA 文本、CTA 的位置、标题、图片、视频内容，弹出窗口，潜力域名，和更多。

场外测试考察广告和销售电子邮件的有效性。您将进行此类测试以确定您的广告和电子邮件是否能带来流量并带来转化。

确定您到底需要测试什么取决于您当前的目标。你想改进什么？例如，如果您对上次的广告活动不满意，您可以测试新的广告素材以提高营销活动的效果。或者，如果您正在重新设计网站，则可以测试不同的主页，看看哪一个主页能让访问者在网站上花费更多时间。

第 2 步：提出假设

现在您知道要测试哪些变量，是时候创建假设了。考虑一下您可以做出哪些改变来获得您想要的结果。

列出你认为可以做得更好的所有事情以及你可以改进的方法。你应该写更好的行动呼吁？您的电子邮件可以使用更多图片吗？您的网站是否应该采用不同的布局？

提出不同的假设后，您需要对它们进行优先级排序。确定最好和最重要的。考虑如何执行 A/B 测试来测试它们。另外，请考虑实施它们的难度以及它们对客户的潜在影响。

最后，您需要决定如何运行 A/B 测试。例如，在测试电子邮件时，您需要发送两个不同的版本，并跟踪哪个版本获得最佳结果。

为此，确定要测试的电子邮件元素，例如主题行、副本、图像等。然后考虑测量指标比如打开率或点击通过点击率（CTR）来区分和比较版本。

步骤 3. 设定时间限制

您还必须决定运行 A/B 测试多长时间。这不是其他人可以为你决定的事情——你必须凭自己的直觉学习并找到最适合你的时间框架。

一般来说，电子邮件营销活动的 A/B 测试可能需要两小时到一天的时间，具体取决于你如何确定一个成功的版本——通常根据打开次数、点击次数或收入。建议等待至少两个小时才能确定获胜者根据打开时间确定获胜者，一小时内根据点击次数确定获胜者，12 小时内根据收入确定获胜者。

在 Mailchimp 中设置测试以比较哪些电子邮件内容带来更多收入的示例

对于广告，您应该投放广告活动一段时间至少 7天测试，因为较短的测试可能会产生不确定的结果。对于 Facebook 广告，您最多可以运行 30 天的 A/B 测试。

当谈到网站时，建议各不相同，建议您应该运行一周到一个月的 A/B 测试。在做出决定之前，请记住周末和工作日购物行为的差异。

如果你刚刚开始进行 A/B 测试，并且不确定测试应该运行多长时间，你可以使用 A/B 测试持续时间计算器。运行几次测试后，您将更好地了解每种类型测试的理想时间限制。

步骤 4. 分别测试每个变量

一旦确定了要测试的变量，就应该将其范围缩小到只有一个。您将通过创建两个替代方案来测试该变量。您将相互测试这些。

如果您要测试营销活动或网站的多个元素，请始终一次运行一个测试。

最好单独运行 A/B 测试，而不是同时运行所有测试。 一次测试太多变量会很难确定哪些部分成功，哪些部分不成功.

通过仅改变一个变量同时保持其余变量不变，得到的数据将易于理解和应用。

步骤 5. 分析结果

您的目标将决定您如何分析 A/B 测试的结果。例如，如果您想测试增加网站流量的方法，您应该测试博客文章标题和网页标题。毕竟，标题应该吸引人们的注意力并让他们想要了解更多。

您测试的每个变量都会有不同的指标，并产生不同的结果。以下是 A/B 测试中需要更改的潜在目标和变量的一些示例：

转化率提高（您可以更改 CTA 文本、颜色和元素放置）
降低跳出率（测试产品描述、列表中使用的字体和特色图像）
网站流量增加（更改链接的位置）
降低购物车放弃率（使用各种产品照片）

您还可以按不同的受众群体细分结果。您可以确定流量来自哪里、哪些元素有效最适合移动用户与桌面用户、如何吸引新访客等等。

您的选择几乎是无限的：

来源: 就在互动上

不确定您得到的测试结果？查看测试准确性的一种方法是通过客户反馈。根据您的发现改变营销方式后，嵌入调查表格在您的网站上接收来自受众的反馈，看看他们是否喜欢您所做的更改。

第 6 步：调整并重复

一旦您整齐地布置了所有分析，工作就不会停止。现在，你必须再次测试。进行更多更改、运行更多测试并从新数据中学习。

当然，您不必一个接一个地运行 A/B 测试。相反，在发布新测试之前，给自己一些时间从收集的数据中学习，并开发创造性的方法来调整您的方法。

你可以进行哪些 A/B 测试

以下是您可以进行 A/B 测试以优化电子商务性能的网站元素列表：

主页英雄图像：利用符合品牌形象并激发好奇心的引人注目的视觉效果来吸引注意力。
呼吁采取行动按钮颜色：测试鲜艳的色彩来推动用户参与并激励点击率。
产品页面布局：尝试不同的安排来优化用户体验和销售转化率。
定价显示格式：测试各种定价结构的清晰度和说服力。
结帐页面设计：优化布局，实现简化的导航和顺畅的用户体验。
推荐放置：评估定位的影响客户推荐战略上为了信誉和建立信任。
导航菜单样式：A/B 测试菜单设计直观，用户友好导航。
搜索栏定位：评估最佳位置以便于访问并增强用户便利性。
电子邮箱选择参加形式变化：测试不同的表单设计以提高订阅者的获取率和参与度。
页脚内容和布局：尝试不同的内容排列方式，以增强可视性和用户互动性。
促销横幅设计：对具有视觉吸引力的促销横幅进行 A/B 测试，以最大限度地吸引注意力和提高转化率。
社会证明要素：评估社会证明在建立信任和推动转变方面的有效性。
视频内容投放：测试视频定位，以最大限度地影响参与度和产品理解。
信任徽章展示：尝试放置信任徽章来提高可信度并让潜在客户放心。
字体样式和大小：对字体进行 A/B 测试，以确保其在各个设备和平台上的可读性和美观性。
移动响应：优化移动设备上的无缝用户体验和转换。
相关产品版块安排：测试布局以进行驾驶交叉销售并提高平均订单价值。
运输和退货政策透明度：进行 A/B 测试以提高知名度，增强信心，减少购买犹豫。
实时聊天功能展示：测试位置和可见性，以增强客户支持和满意度。
退出意向弹出式变化：在访问者离开网站之前进行 A/B 测试以吸引注意力并促进转化。

长话短说，你可以测试你的网上商店的每个元素来改善您的在线业务的有效性.

A/B 测试可以帮助您获得更好的收入

A/B 测试可让您微调您的网站和营销材料，以确保它们得到优化以实现最大影响力。

最大化收入

A/B 测试可以让你尝试不同的 您的网站、产品页面或营销材料的版本，帮助您识别推动更高转化率的因素。通过微调这些关键接触点，您可以有效地引导访客完成销售漏斗，增加转化的可能性，并增加收入.

改善用户体验

通过 A/B 测试，你可以评估 各种设计、布局和功能 用户体验的变化。通过确定最能吸引和引起受众共鸣的元素，您可以创建无缝且直观的用户旅程，鼓励访问者进行转化，最终改善收入来源。

增强产品展示

A/B 测试让你能够测试不同的产品 图片、描述和定价策略 确定最引人注目的产品展示方式。这样您就可以以最佳方式展示您的产品，有效地影响购买决策并推动收入增长。

定制营销信息

A/B 测试还可以应用于 邮件营销、广告文案和其他促销内容. 通过测试不同的信息传递策略、优惠和号召行动，您可以找到最有效的方法来吸引受众的注意力并促使他们进行购买，从而增加收入。

测试促销电子邮件活动的不同主题的示例

A/B 测试的优缺点

就像每枚奖牌一样，A/B 测试也有好的一面和坏的一面。让我们来一探究竟。

A/B 测试的优点

数据驱动决定：A/B 测试为做出明智的变更决策提供了具体的数据，使企业能够根据真实的用户交互和偏好制定优化策略。
改善用户体验：通过测试不同的变化，企业可以改进和增强用户体验，从而提高其电子商务平台的满意度和参与度。
提高转化率：A/B 测试可以通过识别和实施最有效的设计和内容元素来提高转化率，这些元素与目标客户产生共鸣。目标受众.
降低跳出率：通过迭代测试，企业可以找出并纠正导致高跳出率的因素，最终提高用户保留率和参与度。
增强内容：A/B 测试可以评估和改进内容，从而改善与潜在客户的消息传递和沟通。

A/B 测试的缺点

耗时的：设置、运行和分析 A/B 测试的过程可以耗费大量时间，需要仔细的规划和执行才能产生有意义的结果。
范围有限：A/B 测试在测试全面性方面可能存在局限性站点范围内变化，因为它通常一次关注特定的元素或变化。
假阳性的风险：如果不严格坚持统计显著性，则存在从 A/B 测试结果中得出错误结论的风险，可能会导致误导性的优化决策。
技术错误：A/B 测试中的实施和执行错误可能会导致结果偏差，从而破坏测试结果的可靠性。
目光短浅：只关注 A/B 测试可能会导致过于注重小的设计变更而忽略整体性，大局改进，可能会错失更广泛的优化机会。

3 种类型的 A/B 测试

A/B 测试主要有三种类型。

对比测试：这种经典的 A/B 测试形式涉及比较单个变量的两个版本（A 和 B），以确定哪个版本在实现特定目标方面表现更好，例如点击通过率或转化率。它非常适合评估单个更改的影响，例如号召行动按钮颜色或标题文本，提供有关用户偏好和行为的宝贵见解。
多变量测试：与拆分测试不同，多变量测试允许您同时评估不同元素的多个变体的影响。通过分析各种变化（例如标题、图片和按钮颜色）的综合影响，您可以深入了解这些元素如何相互作用以影响用户参与度和转化率，从而帮助您做出有关整体页面优化的明智决策。
多页测试：这种方法涉及对整个网页进行相互测试，而不是针对特定元素进行测试。它对于评估不同页面版本的整体布局、内容结构和设计非常有用，可以深入了解哪些页面配置最能引起受众的共鸣并推动所需的用户操作。

这些测试方法使电子商务企业能够做出数据驱动通过了解变化对其网站或应用程序的影响，做出决策、优化用户体验并最大限度提高转化率。

A/B 测试中最常见的 4 个错误

在进行 A/B 测试时，避免常见的错误是充分发挥其潜力的关键。以下是需要注意的四个最常见的错误：

故障假设：A/B 测试中最常见的错误是假设无效。每次测试都始于一个假设，如果假设不正确，测试就不太可能产生有意义的结果。制定清晰、数据驱动假设来确保 A/B 测试的有效性和效果。如果没有坚实的假设，整个测试过程可能会缺乏方向，无法提供可操作的见解来优化用户体验和推动转化。
忽略统计意义：忽视确保结果具有统计显著性可能会导致错误结论，危及测试结果的可靠性。严格评估 A/B 测试结果的统计显著性对于做出明智的决策并避免得出误导性结论至关重要。
同时测试太多假设：在一次测试中采用多个假设会使数据复杂化，并妨碍准确确定每个单独变化的确切影响。同时关注太多假设会削弱从测试过程中得出的见解的清晰度，从而妨碍做出消息灵通的优化决策。
过早实施变革：根据初步或不确定的 A/B 测试结果匆忙实施更改可能会适得其反。在对您的产品进行重大更改之前，必须在适当的时间内收集可靠且确凿的数据电子商务行业平台，确保决策以合理、可靠的见解为基础。

避免这些陷阱可以提高 A/B 测试的有效性，使电子商务企业能够做出明智的决定，数据驱动做出决策并自信地优化用户体验。

您也可以运行有效且全面的 A/B 测试

你有它—建议帮助您开始使用强大的 A/B 测试，这将快速帮助您的业务。请记住，您的业务是独一无二的，这里分享的知识只是为您提供一个工作模板。即使您不是营销专家，也可以使用我们的步骤为您和您的目标构建最佳的 A/B 测试。

关于作者

Max 过去六年来一直在电子商务行业工作，帮助品牌建立和提升内容营销和 SEO。尽管如此，他也有创业经验。业余时间，他是一名小说作家。