A / B测试
什么是A/B测试?
A/B测试，也被称为分割测试，是一种用于比较同一页面或应用的两个或多个版本，以确定哪个转换或性能更好的测试方法。尽管名称(A/B测试)表明该实验是为了比较两个页面，但它实际上可以根据需要包含任意数量的页面。
今天开始你的14天免费试用Shopify !
开始免费试用A/B测试如何工作?
要运行A/B测试，选择您想要测试的页面元素(例如，CTA按钮、标题、复制、图像、视频等)，并在页面的一个版本中更改它。
然后，将这些版本展示给两个规模相似的观众，并使用统计分析来确定哪个变体对设定的转换目标表现更好。你也可以考虑把你的整个登陆页面电子邮件活动一个变量，这意味着创建两个完全不同的页面(或电子邮件活动)，并对它们进行测试。
为了确保你的实验产生有效的结果，你需要设置一个叫做“控制”的东西。控件只是当前正在使用或被视为主要选择的登陆页面的未更改版本。它会被用来基准测试结果．您将构建的控制页面的不同版本被称为“处理”或“挑战者页面”。在运行A/B测试并分析结果之后，您将决定哪个页面变体是“冠军”页面(具有最佳性能的获胜页面)。
当把流量分配给页面变量时，保持它的随机性是很重要的。经验法则是向两个不同的页面发送相同数量的流量，以保持测试的完整性并获得决定性的结果——最常见的划分流量的方法是50/50或60/40。你还需要记住，这个实验需要你同时运行两个或更多的变体，因为时间在a /B测试中扮演着核心角色。
为了确保实验的干净，请遵循以下A/B测试最佳实践:
- 运行测试至少7天，以避免季节性或时间影响
- 确保每个页面至少有100个独立访问者
- 对为什么要进行测试有一个非常明确的目的(和假设)
你为什么要进行A/B测试?
A/B测试消除了页面优化的猜测，并为您提供了可靠的数据，以便您做出关于改进页面转换的明智决策。获取付费流量可能是一项代价高昂的工作，而通过优化从现有流量提高转化率的成本是最小的，可以更快地实现。即使是A/B测试中最小的变化也可以产生显著的收益收益。
A/B测试还允许您对用户体验进行谨慎的更改，并观察其影响，确保只执行那些改善转换的更改。准确的A/B测试可以对你的底线做出实质性的贡献，因为你可以尝试改进微观(转换路径中的小步骤，如新闻订阅和用户注册)和宏观转换(收入目标)。
想了解更多?
还有什么你想知道更多的，希望在这篇文章中包含的吗?让我们知道!