A/B测试,即页面或流程设计两个版本(A和B)或多个版本(A/B/n),同时随机的让一定比例抽样客户访问,然后比较这各个版本的实际效果(转化率),最后选择效果最好的版本正式发布给全部客户。
A/B测试近年来在国内也渐渐普及起来,有信息流投放经验的朋友相信都尝试过。在这个经验不具说服力,数据才是硬道理的时代,A/B测试在素材、物料投放的选择上,有着非常重要的作用。
本文译自国外文章,详细地介绍了A/B测试的概念及方法,值得参考。
一、什么是A/B测试?
A / B测试的核心就是:确定两个元素或版本(A和B)哪个版本更好,你需要同时实验两个版本。最后,选择最好的版本使用。
网络上的A / B测试,即你设计的页面有两个版本(A和B),A为现行的设计(称为控制) , B是新的设计。比较这两个版本之间你所关心的数据(转化率,业绩,跳出率等) 。最后,您选择效果最好的版本。
二、测试哪些东西?
你要选择什么去测试取决于你的目标。例如,如果你的目标是增加顾客数量,那么您可能测试下列内容:注册表单数量,字段类型要求,隐私政策等。在这种情况下A / B测试的目标是要弄清楚什么阻止了游客注册。需要填写的表单的数量?用户的隐私?还是该网站做了让游客不信任的事情?所有这些问题都可以通过一个个A/B测试获得答案。
每一个A / B测试内容都是独一无二的,单通常测试一下这些内容:
行动按钮的措辞,大小,颜色和位置
标题或产品说明
表单的数量和字段类型
网站的布局和风格
产品定价和促销活动
着陆和产品页面上的图片
页面上文字的长度(少vs多)
一旦你决定要测试什么,下一步当然是要选择一个合适的测试工具。如果你想要一个基础的免费工具,可以使用Google Website Optimizer。如果你想要功能更加强大的工具,可以使用Visual Website Optimizer 。其他的一些选择都是可以的,建立试验在所有工具中都很相似,所以我们只需讨论一种即可。
你可以通过两种方法建立A / B测试:
1、在页面测试加载前替换元素
如果你测试的是页面上的单个元素,如注册按钮,然后需要在测试工具中设置按钮。当测试时,在A / B工具将在页面给用户前随机替换按钮。
2、重定向到另一页面
如果你想通过A / B测试整个页面,比如说,一个绿色的主题和一个红色主题,那么你就需要创建和上传新的页面。例如,如果您的主页是 http://www.example.com/index.html,那么你需要创建另外一个页面 http://www.example.com/index1.html。当测试运行时,您的测试工具将一部分访问者重定向到第二个网址。
一旦您使用了上面的两种变换方法,下一步是建立您的转换目标。通常,你会得到一个JavaScript代码,您可以复制并粘贴到一个需要游客到达的目标网页。例如,如果您有一个电子商务网站,你正在测试的“立即购买“按钮的颜色,然后您的转换目标将是购买成功后的“谢谢您“页面。
在转换事件发生的同时,在A / B测试工具,记录了哪种页面显示给了访问者。经过足够数量的游客,您可以确定哪个页面带来了最多的转化!建立和运行的A / B测试,其实很简单。
三、该做什么和不该做什么
虽然A / B测试是超级简单的概念,但是请记住,以下这些都只是我自己的经验。
1.注意事项
不要分开你的测试情况。始终两个版本同时进行测试。如果您第一星期测试第一版本,第二星期测试第二个版本,你就错了。有可能B版本带来的流量更糟糕,但是带来了更好的业绩,因为两个版本之间的流量始终存在不一样。
不要结束得太早。有一个概念叫做“统计信心“ ,无论你的测试结果明显的。如果你只有少数转换或游客,它都无法确定最终的结果。大多数A / B测试工具都有报告统计,但如果你是手动测试,你可以使用在线计算器。
不要让常客惊讶。如果你正在测试网站的一部分。包括新访客和常客,不要使他们觉得震惊。尤其不要因为哪些可能不会最终实施变化。
不要让你的直觉推翻了测试结果。在A / B测试的结果往往是令人惊讶的或直观的。在一个绿色为主题的网站,一个明显的红色按钮有可能成为赢家,即使红色按钮不容易吸引注意。您要测试的目标是一个更好的转换率,而不是美学,所以在得到测试结果前不要拒绝任何尝试。
2.需要做的
知道运行测试多久。结束太早,可能会使你花了时间但是没有得到有意义的结果。结束太晚也不好,因为效果不佳的页面可能影响你的转化和业绩。使用一个计算器,来确定测试多久以后来结束它。
将相同的页面呈献给同一个访客。您的工具应该有一个记忆访问者已经看到的页面的功能。这样可以防止向同一用户显示一不同的价格或不同的促销优惠。
让您的A / B测试在整个网站保持一致。如果你正在测试的登录按钮在多个地点出现,然后一个访问者应在所有的地方看到同样的变化。在页面1显示一个样子,在页面2显示两外一个样子,会使试验结果被干扰。
做很多的A / B测试。让我们面对现实吧:你的第一个A / B测试可能会无效。但是不要绝望。一个A / B测试只能有三个结果:没有结果,不好的结果和好的结果。优化转换率的关键是要做大量的A / B测试,把所有的好的结果拼接起来,最终推动业绩。
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