A / B测试(也称为分割测试)是测试和比较两个不同版本的网页的过程,以确定哪个“执行”更好。测试使用实时数据和统计信息来帮助确定所提出的更改的有效性,从而产生完全优化的网站。
您决定测试的变量完全取决于您的实验的目标。一旦确定最终目标是,测试的元素通常会揭示自己。随意获得创意和测试细微细节。对于一般的拇指规则,下表列出了要测试的关键变量。
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呼吁采取行动
A / B测试允许您在每个级别上优化您的网站,利用现有流量。它为您提供了一个小心,计算更改的机会,同时测量对转换的影响。您消除了猜测的风险,可以防止您的网站造成无法估量的损坏。
一次测试一个更改将有助于您查明根– or roadblock –增加转换。您可以继续始终如一地改进和优化您的网站,而不会严酷地发射而不进行测试。
正如我们一直在测试的那样,一些关键的课程困扰着我们的团队。
始终同时测试控制和变量。在两个版本之间分配您的流量;否则,您的结果可能是倾斜的。
不要读取太多的初始结果。如果你太早得出结论,你可能会发现初始结果不可持续。您可以找到在线计算器来确定您的测试的“统计信心”。 (告诉您您实际结果的可信度和相关性)。
允许结果塑造您的策略。经常,我们常常进入期待特定结果的考验;当它不发生这种情况时,很容易不同意结果。请记住,无论您的个人偏好可能是什么,整体目标都是更好的转换率。每个测试都有3个结果:否结果,负面结果或阳性结果。
优雅的骆驼测试,因为每个良好的营销人员都这样做。我们喜欢由客户做好事。我们可以这样做是通过分析客户’网站和运行A / B测试的想法来改进它。
测试出来的想法很重要,因为可能为一个网站工作的可能性不适用于另一个网站。谈到完美混合的良好UX和良好的转换率时,没有一个正确的答案。唯一知道与客户有关的真实方法是运行一组A / B测试,并测量它们的当前转换率。
A / B测试可帮助您更好地了解您的客户,并推动为他们提供最好的UX。反过来,这提高了转换率性能,并为客户提供了非常快乐的客户端。