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避免A/B测试的十大错误

A/B测试允许同时测试同一网页的两个不同版本,以确定哪一种效果最好的方法,然后执行必要的优化以获得更好的结果。

我们以电子商务网站为例:通过显示带有两个不同图像的两个版本或带有不同文案的两个点击率(CTA)来对产品页面进行测试。在对数据进行了相关分析之后,他们将能够确定2个版本中的哪个版本最适合其受众。

但是A/B测试是一种复杂的操作,需要非常严格的操作,以确保结果不会失真。在开始深入进行A / B测试之前,请注意测试中常见的错误。

1,没有想好就实施A/B测试

开始测试之前,您需要制定计划,能确定必须优先处理的要点。即使这对您来说似乎很明显,也需在计划中列出:公司和网站的目标,访问量最大的页面以及有可能转换的页面,转化的阻力。计划确定要优先进行哪些测试。

2,没有假设的情况下做测试

A/B测试的口号是,“没有假设就没有测试”。对于每个测试,您必须以一个起始假设为基础,该假设将在测试后被验证或失效。要建立此假设,您必须依靠数据分析,例如网站流量数据,页面跳出率,产品转化率或来自热图或进行的调查。您可以假设您对表单的验证很少,因为要填写的字段太多,然后可以对现有表单运行A/B测试,而对表单进行更少的修改则可以字段,然后查看您的假设是否得到确认。

3,对流量不足的站点进行A/B测试

您需要测试足够大的数量才能使A/B测试真正有意义。这与调查完全相同。如果您对10个人进行调查,那么它的价值将与对1000个人的调查价值不同。必须要有足够的数据量才能得出结论,这就是为什么建议对流量较高的网页进行A/B测试的原因。

4,在不同时期测试您的2个版本

如果您在一个时期内测试版本A,然后在另一时期内测试版本B,则不再进行A/B测试。为了使结果正确,您必须通过在每个变体上分配流量来同时测试两个版本。此外,如果您在没有任何特定事件的情况下在描述为“平静”的一段时间内测试版本A,并且在学校假期或年末庆祝活动的一段时间内测试版本B,则结果很可能是有偏见,因为访问者的行为可能完全不同。

5,想要同时测试太多的变量

不要太“贪婪”,先对单个变量进行测试。如果同时测试太多变量,则在A/B测试结束时将很难得出可靠的结论,因为您可能无法确定哪个变量实际上在影响录制的性能。如果要在同一页面上测试多个元素变量,请执行多个连续测试,而不是通过编辑多个元素进行单个测试。对于更复杂的测试,有必要选择某些A/B测试解决方案所提供的多元测试。

6,进行测试的时间太短

如果过早停止测试,您将没有足够的相关数据来得出有意义的结论。那您如何知道何时停止测试?您必须考虑置信度指数,该置信度指数可以让您知道通过测试的变体获得最佳结果的机会百分比。您必须达到至少95%的置信度指标,才能使您的测试可靠并确保统计稳定性。建议运行A/B测试至少持续1周,甚至长达3周。

7,离开测试太长时间

如果您停止测试太晚,最终将导致无效,使您的部分受众暴露于可能已经实施新测试的已经测试过的版本中。一旦达到置信度指标(最低95%),并且如果您已收集了前进所需的信息,则可以结束测试并开始新的测试以继续优化您的网站。

8,在A/B测试期间进行更改

您必须避免修改版本A(页面的原始版本)的经过测试的元素,因为这可能会伪造版本B(版本A的变体)的结果。如果启动测试,则最明智的做法是不采取任何行动。

9,为您的A/B测试跟踪单个KPI

要避免的另一个错误:在测试后查看单个KPI。确实,如果仅考虑一个KPI,您可能会相信结果是肯定的,因为您的KPI正在进行,但是与此同时,其他KPI可能会下降,您最终会意识到这一点。要同时衡量微观转化如点击、分享、添加到购物车或购买清单、订阅新闻通讯、行动转化等。

10,错过“小进展”

根据从测试中获得的结果,您发现该变量最终与您期望的相比几乎没有改进的余地。但即使是很小的积极变化也不应放弃。长期来看,这些“小收益”将使您可以长期优化结果。因此,计算可以在12个月内给出的进展,这将使您对获得的收益的重要性有更精确的认识。

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