A/B測試步驟

A/B測試包括一系列必須按順序進行的過程,以得出一個現實的結論。 在本章中,我們將詳細討論可用於在任何網頁上運行測試的A/B測試過程的步驟 -

1. 背景研究

背景研究在A/B測試中起着至關重要的作用。 第一步是找出網站的跳出率。 這可以通過幾種廣泛使用的背景研究工具(如Google Analytics等)的幫助完成。

2. 收集數據

來自Google Analytics的數據可以幫助您在網站上查找訪問者的行爲。 總是建議從網站收集足夠的數據。 嘗試找到轉化率低或可以進一步提高的高丟棄率的頁面。 還要計算每天在網站上運行此測試所需的訪問者數量。

3. 設定業務目標

下一步是設定您的業務或轉換目標,這有助於理解目標是什麼。 完成後,您就可以找到確定新版本是否比原始版本更成功的指標。

4. 構建假設

當A/B測試設定了目標和指標。 下一步是找到如何改進原始版本以及如何使其比當前版本更好的想法。 當有了一個想法清單,就預期影響和實施難度來區分它們的優先次序。

例如,最有效的方法之一是將圖像添加到網站,這將有助於在一定程度上降低跳出率。

5. 創造變體/假設

市場上有許多A/B測試工具,它們具有可視化編輯器來有效地進行這些更改。 成功執行A/B測試的關鍵決定是選擇正確的工具。 一些最常用的工具是 -

  • Visual Website optimizer (VWO)
  • Google Content Experiments
  • Optimizely

有不同類型的變體可以應用於對象,如使用項目符號,更改關鍵元素的編號,更改字體和顏色等。

6. 運行變體

向訪問者展示您的網站或應用程序的所有變體。 他們的行爲將被監控每一個變化。 此外,每個變化的這種訪問者互動被測量和比較以確定特定變化如何執行。

7. 分析數據

當這個實驗完成,下一步就是分析結果。 A/B測試工具將呈現實驗中的數據,並會告訴您不同版本的網頁的性能和效率之間的差異。 它還會顯示在數學方法和統計數據的幫助下變異之間是否存在顯着差異。

例如,如果網頁上的圖片減少了跳出率,則可以添加更多圖片來增加轉化次數。 如果您因此看不到跳出率的變化,請返回上一步以創建新的假設/變體以執行新的測試。

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