在每一次营销和广告活动的幕后，营销人员很可能面临着很多不确定性。今天，营销专业人员在不断变化的世界中运作，每隔一个月就会出现新的技术和策略。因此，营销人员必须定期确定每个新趋势是否适合他们的业务，并确定要遵循的最佳实践 趋势 进入整体营销计划。幸运的是，A/B 测试工具的存在意味着营销人员在做出这些决定时不必依赖猜测。相反，他们可以进行产生可重复结果的科学实验，前提是他们在测试过程中遵循某些原则。
什么是 A/B 测试？
A/B 测试是一种方法 电子商务 用于比较营销活动的两个版本，以评估哪个版本效果更好。 A/B 测试也称为对比测试，涉及创建单个活动或网页的两个版本，并将与每个变量交互的受众样本随机分为两组。因此，通过比较两组的表现，营销人员可以确定哪个版本更有效，并做出数据驱动的决策来改进他们的营销策略。
电子邮件主题行、标题和副标题、电子邮件副本、表单设计、登陆页面和号召性用语按钮是可以进行 A/B 测试的几个变量的示例。例如，希望优化其品牌电子邮件的打开率的营销人员可以对电子邮件发件人的姓名进行拆分测试。在这种情况下，变量 A 将是用作控件的原始发件人名称，而变量 B 将是一个新名称。然后将两个随机组分配给每个变量并分析一段时间。当结果出现时，营销人员可以决定两个测试名称中的哪一个提供了期望的结果，然后根据结果而不是反复试验采取战略行动。
A/B 测试是电子商务的一个重要方面 营销 因为它允许营销人员优化其营销活动的转化率，从而提高投资回报率。目前，有许多工具可以自动化拆分测试的更详细细节，从而高效、快速地实现预期目标。该软件提供分段功能、分析和报告，以简化运行这些实验和发现有用见解的整个过程。
A/B 测试的好处是什么？
根据 BigCommerce 的一项研究，A/B 测试在电子商务企业中呈病毒式传播，80% 的电子商务营销人员使用这种方法来提高他们的转化率。这表明拆分测试的使用有多广泛，它的流行是实施它的好处的直接结果。
以下是使用 A/B 测试的五个巨大好处：
改善转换周期
拆分测试的核心目标之一是增加转化率，统计数据表明，使用 A/B 测试可以帮助营销人员转化更多的客户和潜在客户。 HubSpot 的一项研究发现，A/B 测试可以使转化率平均提高 49%。通过简单地向客户展示两个不同的变量并分析他们的答案，公司可以制定长期战略来帮助他们优化转化率。
更好的用户体验
A/B 测试可以帮助公司识别其网站或营销活动中用户在不同接触点与品牌互动时感到印象深刻或令人沮丧的元素。据 Invesp 称，由于改善了用户体验，品牌可以将用户参与度提高约 20%。更多的用户参与会导致更低的跳出率和更牢固的品牌-客户关系。
数据驱动的决策
A/B 测试允许公司根据真实世界的性能指标做出数据驱动的决策。这可以帮助公司避免依赖假设或猜测什么会起作用，而是专注于通过实验证明有效的方法。
更有效的资源分配
A/B 测试允许公司在不投入大量资源的情况下测试新想法。与其投入财力和人力资源寄希望于他们的新想法会产生影响，品牌可以通过进行先前的实验来采取更具战略性和成本效益的方法。这将提高新活动的成功率，并确保分配的资源是合理的。
更多收入
最终，A/B 测试的目标是提高营销活动的绩效等等 收入 生成。一项研究表明，A/B 测试可以使销售额增加 44%。通过 A/B 测试优化营销活动，企业可以产生更多流量，提高转化率，并最终从营销活动中获得更多收入。
有效且可靠的 A/B 测试的最佳实践是什么？
在阅读了 A/B 测试的压倒性证据后，尝试这个实验是有意义的。然而，并非每个营销人员都可以吹嘘从他们的 A/B 测试中获得了预期的结果。这是因为必须使用特定策略来优化实验并从拆分测试中获得最佳结果。
以下是您可以实施的六个最佳实践，以改进您的测试过程和结果：
明确你的目标
在没有明确定义实验目标的情况下开始 A/B 测试只会浪费时间和资源。这就是为什么确定要通过 A/B 测试改进的特定指标或关键绩效指标 (KPI) 至关重要。这有助于您专注于清晰且可衡量的结果，使测试结果更易于解释。要选择 KPI，营销人员必须有明确的假设。例如，营销人员可能会假设更改着陆页上 CTA 按钮的位置会提高点击率。驱动 A/B 测试的 KPI 已经从这个假设中显而易见。因此，这个特定的实验很有可能会产生有用的见解。
在适当的时间安排测试
运行 A/B 测试时，运行测试的时间足够长以获得可靠的结果非常重要。这有助于最大限度地减少随机波动的影响，并确保您捕捉到任何长期影响。但是，确定运行测试的时间长度可能具有挑战性。需要考虑的因素包括季节性和交通量。
考虑您的流量或销售模式中的季节性或周期性趋势。例如，在通常繁忙的圣诞节期间运行测试可能会产生与销售低迷时期不同的结果。流量越低，收集可靠数据所需的时间就越长。通常，运行 A/B 测试的正确时间取决于您的业务和营销目标所特有的几个因素。仔细考虑这些因素并相应地进行计划以确保您的测试有效并提供有意义的见解非常重要。
选择正确的样本量
选择足够大的样本量在 A/B 测试中很重要，因为它有助于确保您的测试结果具有统计显着性和准确性。统计显着性意味着您获得的结果不是偶然或随机变化，而是对潜在人口的准确表示。如果您的样本量太小，您可能无法检测到测试组之间的统计显着差异。这可能会导致错误的结论。另一方面，如果您的样本量太大，您可能会浪费资源和时间来收集不必要的数据。因此，重要的是使用样本量计算器或统计工具来估计检测有意义差异所需的最少参与者数量。
一次测试一个变量
一次只测试一个变量在 A/B 测试中很重要，因为它可以让您识别导致测试结果发生变化的特定因素。通过仅隔离和测试一个变量，您可以更加确信您在测试组之间观察到的任何差异都是由于该变量而不是其他因素造成的。例如，如果您同时测试着陆页上的标题和图片并发现转化次数有所增加，则您不确定是哪个元素导致了变化。最后，一次测试一个变量可以帮助您节省时间和资源。
随机化测试组
随机化测试组是 A/B 测试中的一个重要步骤，因为它可以消除偏见并确保您的测试结果代表您的整个受众。有几种有价值的方法可以帮助随机化过程。在 饼干 基于目标的定位涉及使用 cookie 将参与者随机分配到测试组。同样，基于 IP 的定位根据参与者的 IP 地址分配参与者。这两种方法都有助于确保它们在整个测试期间保持在同一组中。还有第三方工具可以帮助随机化过程，同时确保准确的结果。
立即实施获胜的变体
运行测试并查看结果后，下一步是立即部署获胜的变体。这使公司能够利用您发现的改进并立即获得收益。
简而言之，A/B 测试对于获得准确且可操作的结果至关重要，这些结果可以改善您的营销工作。遵循这些做法可确保您的 A/B 测试有效并提高性能。这些最佳实践有助于消除偏见、提高准确性并生成有价值的见解，从而帮助您做出数据驱动的决策并实现您的营销目标。
