?A/B 測試是一個強大的工具，可以追溯到互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前的時代。直郵營銷人員使用它對其聯(lián)系人列表的一小部分進行小測試，然后再投入打印和郵寄完整營銷活動的巨額成本。 在社交媒體上，A/B 測試可以實時產(chǎn)生見解，當(dāng)您將其作為營銷活動的常規(guī)部分時，您可以即時完善您的策略。本文將幫助您了解什么是 A/B 測試以及如何在您的營銷活動中進行A/B測試。 什么是 A/B 測試？ A/B 測試，也稱為拆分測試，是一種營銷實驗，您可以將受眾進行拆分，以測試營銷活動的變體并確定哪個效果更好。 換句話說，您可以向一半受眾展示營銷內(nèi)容的 A 版本，向另一半受眾展示 B 版本。在進行此類社會測試時，請務(wù)必僅更改兩個變體中的一個元素。 如果您同時改變圖像和標(biāo)題，那么您將不知道哪一個導(dǎo)致了兩個廣告的接收差異。如果您想測試很多元素，則必須進行多次測試。 為什么要進行 A/B 測試？ A/B 測試對營銷團隊有很多好處，具體取決于您決定測試的內(nèi)容。 A/B 測試可以告訴您很多有關(guān)目標(biāo)受眾的行為方式以及與營銷活動互動的信息，幫助確定您的下一個營銷目標(biāo)。 以下是營銷人員在 A/B 測試時為其業(yè)務(wù)設(shè)定的一些常見目標(biāo)。 增加網(wǎng)站流量 您需要使用 A/B 測試來幫助您找到網(wǎng)站標(biāo)題的正確措辭，以便吸引受眾的注意力。測試不同的博客或網(wǎng)頁標(biāo)題可以改變點擊該超鏈接標(biāo)題訪問您網(wǎng)站的人數(shù)，這可以增加網(wǎng)站流量。只要相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)流量的增加就是一件好事！更多的流量通常意味著更多的銷售額。 ?更高的轉(zhuǎn)化率 A/B 測試不僅有助于增加網(wǎng)站流量，還有助于提高轉(zhuǎn)化率。在 CTA 上測試不同的位置、顏色甚至錨文本可以改變點擊這些 CTA 訪問登陸頁面的人數(shù)。這可以增加在您的網(wǎng)站上填寫表格、向您提交聯(lián)系信息并“轉(zhuǎn)化”為潛在客戶的人數(shù)。 較低的跳出率 A/B 測試可以幫助確定是什么導(dǎo)致流量遠離您的網(wǎng)站。也許您的網(wǎng)站的感覺不適合您的受眾，或者顏色可能會發(fā)生沖突，從而給目標(biāo)受眾留下不好的印象。 如果您的網(wǎng)站訪問者在訪問您的網(wǎng)站后很快離開（或“跳出”），那么測試不同的博客文章介紹、字體或特色圖像可以幫助您留住訪問者。完美的產(chǎn)品圖片可以傳達您能夠為受眾提供完美的產(chǎn)品或服務(wù)。 但是，您如何知道您選擇了正確的產(chǎn)品圖片來傳達您所提供的產(chǎn)品？這時您就可以使用 A/B 測試來確定哪種產(chǎn)品圖像最能吸引目標(biāo)受眾的注意力，相互比較圖像并選擇銷售率最高的一張。 降低購物車廢棄率 電子商務(wù)企業(yè)平均有70% 的客戶離開網(wǎng)站時購物車中包含商品，這被稱為“購物車放棄”，對任何在線商店而言都是有害的。通過A/B測試，測試不同的產(chǎn)品照片、結(jié)賬頁面設(shè)計，甚至運費的顯示位置都可以降低放棄率。 如何進行 A/B 測試？ 這里我們將A/B測試分成三個階段為您講述如何進行A/B測試。 A/B 測試之前 選擇一個變量進行測試 當(dāng)您優(yōu)化網(wǎng)頁和電子郵件時，您會發(fā)現(xiàn)有許多需要測試的變量。但為了評估有效性，您只能選擇一個自變量并衡量其性能，否則，您無法確定是哪個變量導(dǎo)致了性能的變化。 您可以為單個網(wǎng)頁或電子郵件測試多個變量 ，只要確保一次測試一個變量即可。要確定變量，請查看營銷資源中的元素及其可能的設(shè)計、措辭和布局替代方案。 確定你的目標(biāo) 盡管您將在任何一項測試中測量多個指標(biāo)，但請在運行測試之前選擇要關(guān)注的主要指標(biāo)。這是您的因變量，它根據(jù)您操縱自變量的方式而變化。考慮一下您希望此因變量在拆分測試結(jié)束時處于什么位置。 您甚至可以提出一個官方假設(shè)并根據(jù)該預(yù)測檢查您的結(jié)果。如果您等到事后才考慮哪些指標(biāo)對您很重要、您的目標(biāo)是什么以及您提出的更改可能會如何影響用戶行為，那么您可能無法以最有效的方式設(shè)置測試。 創(chuàng)建一個“控制者”和一個“挑戰(zhàn)者” 現(xiàn)在您有了自變量、因變量和期望的結(jié)果。使用此信息將您正在測試的任何內(nèi)容的未更改版本設(shè)置為控制場景。 例如，如果您正在測試網(wǎng)頁，則“控制者”是未更改的頁面，因為它已經(jīng)存在。相應(yīng)地您需要構(gòu)建一個挑戰(zhàn)者 ——?更改后的網(wǎng)站，然后您將根據(jù)您的控制進行測試。 確定樣本量 確定樣本大小的方式也會根據(jù)您的 A/B 測試工具以及您運行的 A/B 測試類型而有所不同。如果您要對電子郵件進行 A/B 測試，您可能需要將 A/B 測試發(fā)送到列表中足夠大的子集，以獲得統(tǒng)計上顯著的結(jié)果。 如果您正在測試沒有有限受眾的內(nèi)容（例如網(wǎng)頁），那么測試運行的時間將直接影響您的樣本大小。因此，您需要讓測試運行足夠長的時間才能獲得大量視圖。否則，將很難判斷變體之間是否存在統(tǒng)計上的顯著差異。 決定您的結(jié)果需要有多顯著 一旦您選擇了目標(biāo)指標(biāo)，請考慮您的結(jié)果需要有多大的顯著性才能證明選擇一種變體而不是另一種變體的合理性。 統(tǒng)計顯著性是 A/B 測試過程中非常重要的一部分，您的置信度百分比越高，說明您對結(jié)果就越有把握。在大多數(shù)情況下，您需要的置信度至少為 95%，尤其是在實驗時間密集的情況下。 統(tǒng)計顯著性就像下注一樣，您愿意下注的賠率是多少？“我 80% 確定這是正確的設(shè)計，并且我愿意為此賭上一切”——這就類似于運行 A/B 測試達到 80% 的顯著性，然后宣布獲勝者。 有時如果您不需要如此嚴(yán)格的測試，則使用較低的置信率是有意義的。但如果測試僅略微提高轉(zhuǎn)化率的內(nèi)容時，您可能需要更高的置信度閾值，因為隨機方差有可能在其中發(fā)揮更大的作用。 確保您在任何營銷活動中一次僅運行一項測試 為單個活動測試不止一件事可能會使結(jié)果變得復(fù)雜。例如，如果您在 A/B 測試中定向到某個登陸頁面進行電子郵件營銷活動，同時又對該登陸頁面進行 A/B 測試，那么您如何知道是哪個更改導(dǎo)致了潛在客戶的增加呢？ A/B 測試期間 使用 A/B 測試工具 要在您的網(wǎng)站或電子郵件中進行 A/B 測試，您需要使用 A/B 測試工具。例如Google Analytics，它允許您對單個網(wǎng)頁的最多 10 個完整版本進行 A/B 測試，并使用隨機用戶樣本比較其性能。 同時測試兩種變體 時機對營銷活動的結(jié)果起著重要作用，無論是一天中的某個時間、一周中的某一天還是一年中的月份。如果您要運行版本 A 一個月，并在一個月后運行版本 B，您如何知道性能變化是由設(shè)計不同還是月份不同引起的？ 因此運行 A/B 測試時，您必須同時運行兩個變體。否則，您可能會對結(jié)果進行事后猜測。唯一的例外是如果您正在測試的是時間，例如尋找發(fā)送電子郵件的最佳時間。根據(jù)您的業(yè)務(wù)提供的服務(wù)以及您的訂閱者是誰，訂閱者參與的最佳時間可能會因行業(yè)和目標(biāo)市場的不同而有很大差異。 給 A/B 測試足夠的時間來產(chǎn)生有用的數(shù)據(jù) 同樣，您需要確保測試運行足夠長的時間以獲得大量樣本。否則，很難判斷這兩種變化是否具有統(tǒng)計上的顯著差異。多長才算足夠長呢？ 根據(jù)您的公司的業(yè)務(wù)實際以及執(zhí)行 A/B 測試的方式，獲得具有統(tǒng)計意義的結(jié)果可能會在幾小時或幾天或幾周內(nèi)發(fā)生。 獲得具有統(tǒng)計意義的結(jié)果所需的時間很大程度上取決于您獲得的流量 ，因此，如果您的企業(yè)網(wǎng)站沒有獲得大量流量，則運行 A/B 測試將需要更長的時間。 尋求真實用戶的反饋 A/B 測試與定量數(shù)據(jù)有很大關(guān)系，但這不一定能幫助您理解為什么人們會采取某些行動而不是其他行動。當(dāng)您運行 A/B 測試時，為什么不收集真實用戶的定性反饋呢？問卷調(diào)查是詢問人們意見的最佳方式之一。 您可以在網(wǎng)站上添加退出調(diào)查，詢問訪問者為什么不點擊某個 CTA，或者在感謝頁面上添加退出調(diào)查，詢問訪問者為什么點擊按鈕或填寫表單。 例如，您可能會發(fā)現(xiàn)許多人點擊 CTA 引導(dǎo)他們訂閱電子書，但一旦他們看到價格，他們就不會轉(zhuǎn)化。此類信息將使您深入了解用戶為何以某些方式行為。 A/B 測試之后 關(guān)注您的目標(biāo)指標(biāo) 同樣，盡管您將測量多個指標(biāo)，但在進行分析時請重點關(guān)注主要目標(biāo)指標(biāo)。例如，如果您測試了電子郵件的兩種變體并選擇潛在客戶作為主要指標(biāo)，則不要沉迷于點擊率。您可能會看到點擊率較高但轉(zhuǎn)化率較低，在這種情況下，您最終可能會選擇點擊率較低的變體。 根據(jù)結(jié)果采取行動 如果一種變體在統(tǒng)計上優(yōu)于另一種變體，那么您就成功了。但如果兩種變化都不顯著，說明您測試的變量不會影響結(jié)果，并且您必須將測試標(biāo)記為不確定。在這種情況下，可以選擇堅持使用原始變體或運行另一個測試。 您可以使用失敗的數(shù)據(jù)來幫助您確定新測試的新迭代。A/B 測試不僅可以幫助您找到影響結(jié)果的關(guān)鍵，您也可以把從每次測試中學(xué)到的經(jīng)驗教訓(xùn)應(yīng)用到未來的工作中。 例如，假設(shè)您在電子郵件營銷中進行了 A/B 測試，并多次發(fā)現(xiàn)在電子郵件主題行中使用數(shù)字可以產(chǎn)生更好的點擊率。在這種情況下，請考慮在更多電子郵件中使用該策略。 計劃下一次 A/B 測試 您剛剛完成的 A/B 測試可能幫助您發(fā)現(xiàn)了一種使?fàn)I銷內(nèi)容更有效的新方法 ，但不要就此止步，因為總是有更多優(yōu)化的空間。您甚至可以嘗試對剛剛進行測試的同一網(wǎng)頁的另一個功能進行 A/B 測試。 例如，如果您剛剛測試了登陸頁面上的標(biāo)題，為什么不對正文進行新的測試呢？或者配色方案？還是圖像？記得要始終留意提高轉(zhuǎn)化率和潛在客戶的機會！ LoveAd愛競作為一家擁有14年經(jīng)驗的專業(yè)出海營銷服務(wù)提供商，能提供海外平臺全方位的營銷理論支持和營銷手段指導(dǎo)，如果您有更多問題或需要更多幫助，歡迎加入愛競可以隨時聯(lián)系LoveAd愛競！ ?? ? ? ??? ?
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