A/B 测试拯救了谁?

发表于:2017-3-24 11:53

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 作者:稀土掘金    来源:51Testing软件测试网采编

  虽然许多人都明白A/B测试(分裂测试)是什么,但许多人并没有使用这个重要的工具来发挥其全部潜力。这些测试的优点是它们可以用于几乎任何东西。你可以在付费搜索广告中测试像广告文案一样简单的内容,其复杂度就跟测试网页上的整个内容一样。
  这些测试对你的整体营销工作产生了巨大的影响。它们允许你分析什么是有效的,什么不在细化的水平上。只要进行其中一项测试,就可以大幅提高转换率,注册数或其他目标,如果你知道要寻找的目标。
  什么是A/B测试
  对于那些可能模糊的细节,如广告,落地页,邮件,你都可以对它们的两个或更多不同版本进行A/B测试,在每个版本里,你修改文本,行动号召,颜色,图片,按钮或几乎任何可能影响用户体验的东西。
  测试的重要部分是多样性,但是选择什么进行测试必须有一个原因。简单地设计测试而不考虑市场就很可能对营销工作帮助不大。你需要调整测试内容以适应受众。一个好方法是为内容建立买方角色,以确定你要定位的对象以及他们正在寻找的是什么。
  下一步是确定你计划定位哪些角色。如果它是一个更一般的主题,需要为整个市场工作,那么你的设计和布局就需要把这个因素参考进去。
  这个想法是创建两个或更多独特的内容段,这些内容段不同,足以给出不同的结果,但是类似的内容足以使你仍然可以看到基本消息。
  如何实施A/B测试
  首先,确保你知道测试的最终结果是很重要的。A/B测试需要有一个目标,否则你获得的数据将不会帮到你。并基于过去的结果和预期的结果建立测试的基线。
  你目前使用的内容版本称为控制组。控制组是标准,它建立了测试的基线。因为它是你以前在过去使用的方法,对比测试结果,你就能得到坚实的想法。
  第二部分,你正在测试的新想法或以不同的方式来处理内容的主题是变量组。你可以使用尽可能多的变量来测试多种不同的方法。只要确保你有一个非常明确的目标,以及一个结论性的基础来做比较。
  所有变量都将同时运行。让相同大小的流量指向测试中的每个变化。运行在同一时间可以排除任何可能改变结果的外部变量。例如,如果你尝试在早上运行测试 A ,在晚上运行测试 B ,则可能会得到完全不同的流量模式和一组不同的用户,这会导致结果偏差,无法提供准确的数据。
  为什么应该使用A/B测试
  看几个成功的A/B测试例子。2008年,奥巴马当选为美国总统。但他怎么做到的?如果我们探寻最简单的原因,答案就一个字:钱。
  竞选很烧钱,其中很大一部分来自筹款和捐款。 2007年12月,奥巴马在民意调查中得到大量选票,他的竞选团队决定改变一些事情。
  他们在奥巴马的网站上实施分组测试,并在网站的初始页面上测试了四个不同的按钮和六个不同的媒体。有很多种测试变量(24种,4个按钮x 6种媒体),他们被给予了非常具体和详细的信息,被证明是最有效的。
  结果影响很大。工作人员认为最好的组合实际上是表现最差的组合之一。相比之下,表现最好的让网站注册率提高了40%。在活动期间有超过1000万人注册,采用本以为最好的选择,他们已经失去了近300万个电子邮件地址。平均每个邮件地址捐款21美元,这意味着已经损失了超过6000万美元的捐款!
  不仅总统竞选可以从A/B测试中受益。 Google 也如此!
  在 Gmail 的早期, Google 搜索产品副总裁 Marissa Mayer 想要找出一种方法,来为它们的 logo 找出最成功的蓝色。
  所以她对40种不同的蓝色做了A/B测试,以确定最佳情况。Google 的每位访问者随机显示这40种颜色(每种颜色的网站流量的2.5%),然后记录每个测试的数据,如注册转化率,网站停留时间和跳出率。
  你在 Google 或 Gmail 看到它所显示的蓝色,或 Google 的其它任何网站上的蓝色都是测试的结果吗?是的,这是测试的最终结果。如果它对谷歌和奥巴马来说足够好,那么测试对你的业务也同样如此。
  现在让我们认真对待,没有人希望你能像谷歌那样进行这样一个特定的测试,或者像奥巴马总统那样。关键是,这些测试对你的业务模式有着非常显著的影响。
  如果你是小型企业,你可以测试目标网页的副本,不同的号召性用语,不同的图片,颜色等。几乎任何企业都可以从这些测试中受益,因为它们将帮你微调内容并充分利用你的营销预算。
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