?A/B 測試是一個強大的工具，可以追溯到互聯網出現之前的時代。直郵營銷人員使用它對其聯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 測試可以實時產生見解，當您將其作為營銷活動的常規部分時，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題，那么您將不知道哪一個導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容。 A/B 測試可以告訴您很多有關目標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。 以下是營銷人員在 A/B 測試時為其業務設定的一些常見目標。 增加網站流量 您需要使用 A/B 測試來幫助您找到網站標題的正確措辭，以便吸引受眾的注意力。測試不同的博客或網頁標題可以改變點擊該超鏈接標題訪問您網站的人數，這可以增加網站流量。只要相關，網絡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。 ?更高的轉化率 A/B 測試不僅有助于增加網站流量，還有助于提高轉化率。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。這可以增加在您的網站上填寫表格、向您提交聯系信息并“轉化”為潛在客戶的人數。 較低的跳出率 A/B 測試可以幫助確定是什么導致流量遠離您的網站。也許您的網站的感覺不適合您的受眾，或者顏色可能會發生沖突，從而給目標受眾留下不好的印象。 如果您的網站訪問者在訪問您的網站后很快離開（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。完美的產品圖片可以傳達您能夠為受眾提供完美的產品或服務。 但是，您如何知道您選擇了正確的產品圖片來傳達您所提供的產品？這時您就可以使用 A/B 測試來確定哪種產品圖像最能吸引目標受眾的注意力，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 電子商務企業平均有70% 的客戶離開網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，測試不同的產品照片、結賬頁面設計，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 當您優化網頁和電子郵件時，您會發現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致了性能的變化。 您可以為單個網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計、措辭和布局替代方案。 確定你的目標 盡管您將在任何一項測試中測量多個指標，但請在運行測試之前選擇要關注的主要指標。這是您的因變量，它根據您操縱自變量的方式而變化?？紤]一下您希望此因變量在拆分測試結束時處于什么位置。 您甚至可以提出一個官方假設并根據該預測檢查您的結果。如果您等到事后才考慮哪些指標對您很重要、您的目標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置測試。 創建一個“控制者”和一個“挑戰者” 現在您有了自變量、因變量和期望的結果。使用此信息將您正在測試的任何內容的未更改版本設置為控制場景。 例如，如果您正在測試網頁，則“控制者”是未更改的頁面，因為它已經存在。相應地您需要構建一個挑戰者 ——?更改后的網站，然后您將根據您的控制進行測試。 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 測試發送到列表中足夠大的子集，以獲得統計上顯著的結果。 如果您正在測試沒有有限受眾的內容（例如網頁），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計上的顯著差異。 決定您的結果需要有多顯著 一旦您選擇了目標指標，請考慮您的結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，說明您對結果就越有把握。在大多數情況下，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化率的內容時，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果變得復雜。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，例如尋找發送電子郵件的最佳時間。根據您的業務提供的服務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和目標市場的不同而有很大差異。 給 A/B 測試足夠的時間來產生有用的數據 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計上的顯著差異。多長才算足夠長呢？ 根據您的公司的業務實際以及執行 A/B 測試的方式，獲得具有統計意義的結果可能會在幾小時或幾天或幾周內發生。 獲得具有統計意義的結果所需的時間很大程度上取決于您獲得的流量 ，因此，如果您的企業網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 測試與定量數據有很大關系，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？問卷調查是詢問人們意見的最佳方式之一。 您可以在網站上添加退出調查，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，您可能會發現許多人點擊 CTA 引導他們訂閱電子書，但一旦他們看到價格，他們就不會轉化。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 關注您的目標指標 同樣，盡管您將測量多個指標，但在進行分析時請重點關注主要目標指標。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，則不要沉迷于點擊率。您可能會看到點擊率較高但轉化率較低，在這種情況下，您最終可能會選擇點擊率較低的變體。 根據結果采取行動 如果一種變體在統計上優于另一種變體，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果，并且您必須將測試標記為不確定。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據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果的關鍵，您也可以把從每次測試中學到的經驗教訓應用到未來的工作中。 例如，假設您在電子郵件營銷中進行了 A/B 測試，并多次發現在電子郵件主題行中使用數字可以產生更好的點擊率。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 測試可能幫助您發現了一種使營銷內容更有效的新方法 ，但不要就此止步，因為總是有更多優化的空間。您甚至可以嘗試對剛剛進行測試的同一網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化率和潛在客戶的機會！ LoveAd愛競作為一家擁有14年經驗的專業出海營銷服務提供商，能提供海外平臺全方位的營銷理論支持和營銷手段指導，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系LoveAd愛競！ ?? ? ? ??? ?
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