關于A/B測試每個人都應該知道的10件事

客戶注意力的延伸和互聯網競爭的加劇,使得轉化率優化(CRO)成為了營銷人的必備技能。轉化率優化是數字營銷戰略最重要的方面之一,因為轉化率是實際上與 ROI 相關的唯一可衡量指標。即使你對網站轉化率的定義不是消費(比如關注簡訊),轉化率優化的規則依然適用。

 

不幸的是,當實施 CRO 計劃時,你能從網上找到各種各樣的資源,告訴你諸如改變按鈕顏色,添加成功案例,簡化網頁內容,以及線上活動……停止這些瘋狂舉動吧!

 

在進行戰術修復前,優化網頁的轉化率,你只需要做一件事—— A/B測試

 

雖然 Bruce Springsteen 在1992年靠忠誠的粉絲專輯銷量獲得了大飛躍,但它不會帶來未來的成功(1992年, Bruce Springsteen 在解散東大街樂隊的同時,推出了專輯《Lucky Town》和《Human Touch》,由于樂迷的支持,兩專輯雖然沒有以往那么火熱,但還是如期所料登上排行榜)。因此,與其采取一套依靠忠誠度來提升轉化的戰術,不如使用網頁分析技術洞察實時用戶反饋。基于用戶真實行為的實時用戶反饋數據可用于優化網站的任何區域。還有什么能比這更好?

 

當然,你可能對用戶更喜歡什么以及如何消費內容已經有了直覺,這些帶給我們……

 

A/B測試規則1:忘記你以為你已經了解的客戶的一切。

ab測試

人們很容易基于年齡、性別、位置或收入,試圖對客戶做一些假設。盡可能不要做這種假設!客戶分析曾是定位目標客戶的最好方式(唯一方式),沒錯,它在市場營銷中依然有它的位置。然而,在數字時代,我們有那么多的選擇!我們可以不必依靠細分來提供超個性化的體驗。

 

人們很容易基于之類的東西年齡,性別,位置,收入或觀眾的假設。可能的情況下抵擋的誘惑!曾經有客戶分析是目標客戶的最佳方式(唯一方式)的時候;和,是的,它仍然有它的市場營銷到位。

 

然而,在數字時代,我們有那么多的選擇!不再做我們必須依靠細分,提供超個性化的體驗。現在我們有能力把數字接觸點的杠桿作為一個機會來了解每位客戶的喜好。

A / B測試規則2:總是建立一個基線。

如果你和我一樣,把提高轉化率作為直接目標,并且非常著急。但是,開始一個高風險的A/B測試之前(或是低風險的A/B測試),提前預估時間來建立當前衡量的基準,如果你不知道當前的轉化率是什么,你怎么能知道將來的測試怎么才算成功?(更多的請看規則5)

A / B測試規則3:對別人有效,并不意味著對你也有效。

如果轉化率優化是一個重復的過程,每次每個網站都以同樣的方式做優化,那就沒有做測試的必要了。營銷人都知道所有電子商務網站運作的方式,每個人都遵循相同的規則。很不幸,這是不可能的(千篇一律未免也太無聊了),這就是你為什么需要根據你特有的內容和受眾必須進行A/B測試的原因。當然,你可以參考別人轉化率優化的想法,但不要期望相同的結果。

 

舉個例子,假設 ABC 公司銷售鞋帶, XYZ 公司銷售企業軟件,顯然,即便有同樣的客戶,兩家公司的購買周期看起來也是完全不一樣。 ABC 公司發現,把 CTA (call-to-action)按鈕從紅色變為綠色能增加75%的銷售,但是, XYZ 公司不太可能會遇到類似的結果。

A / B測試規則4:同一時間只測試一個變量。

這不言自明,在這里提及是因為它確實重要。運行試驗的時候,同一時間只測試單一變量能讓測試的結果具有可讀性。如果你在更改標題的同時,對導航欄也做改變,你能知道那個變量促成了最多的轉換嗎?

 

專業建議:如果你在做標題測試,確保整個銷售渠道的其余部分也用上測試標題,一致性有助于獲取信任。

 

A / B測試規則5:達不到統計置信度,不算成功。

ab測試工具

A/B測試中的統計置信度是指,將來同樣的測試再次運行,是可以預期到同樣的結果的。換句話說,它告訴你你對測試結果的可信度有多大的把握。

 

比如你在購物車頁面上運行A/B測試,其中版本 A 是用單選按鈕,版本 B 用了下拉菜單,結果 B 版本產生了75%的轉化率提升。顯然,版本 B 勝出,對不對?

 

不盡然,還需要考慮下面的三個事實。

 

1.樣本大小:上面的案例里,如果樣本大小是4個人,這意味著只有3個人喜歡下拉菜單,當然,這個結果不錯。但在1000個樣本大小的情況下,能有這樣結果的可能性極低。因此,這種結果是低置信水平的。

2.比例:A.B測試結果的準確性也取決于你的誤差。如果樣本大小為500人,99%的客戶表示喜歡下拉菜單,你可以相當肯定你的誤差較低。但51%的客戶喜歡下拉菜單,49%的客戶喜歡單選按鈕的情況下,隨機性造成了了比較大的誤差,你應該繼續運行測試,直至達到更高的置信水平。

3.受眾規模:如果受眾規模為250000,而你的樣本大小為25,這同樣會產生低置信水平的測試。

A / B測試規則6:先會走再會跑,不要本末倒置。

這條諺語在商業里得到了證實,A/B測試也不例外。隨著客戶觀念和期望的演變,轉化率優化的方式也在一直變化。你會犯一些錯誤,從錯誤中吸取教訓,通過練習,最終會精通A/B測試之道。

A / B測試規則7:獲得第二個意見,或第三個,第四個。

用戶測試從未像現在這般重要,也從未如此簡單。即使你沒有昂貴的用戶體驗( UX )部門,也能獲取一些免費和低成本的服務來動態提供可用性測試比如:

Peek User Testing:Peek 是收集網站定性反饋的非常簡單,快捷的方式。

優點:信息反饋公正、詳細,免費。

不足:測試目標受眾之外的接口不總是有意義,此外,收集大量的反饋太過費時。

Amazon Turk:讓你在短時間內收集到大量真實人群的反饋,通過定量研究的方法,比如調查

優點:價格便宜,可擴展,定量的,能提前選擇測試人員的資格標準。

不足:通常是通過調查引擎進行,需要引入人工進行過濾。

底線:任何反饋比沒有反饋更好!

A / B測試規則8:用戶行為數據和客戶調查數據可能會發生沖突。

調查在營銷中有一定作用,但要意識到它可能不會如你的網站分析那樣捕獲真實的行為反饋。這是因為調查中的原始行為數據沒辦法排除人的偏見。

 

例如,假設你需要為馬上進行的會議打印重要文件,打了幾頁你發現需要更換墨盒。如果現在問你怎么解決這種特殊情況?

 

在進一步閱讀其他建議之前,請停下來想想你的誠實回答。

 

你可能會說換一個墨盒繼續打印文件。如果這是一個調查,我接受這個作為你的答案。

 

在用戶測試環境下,我發現你踢了打印機4次,清理了卡紙,然后按下取消鍵7次,最后才更換了墨盒。當整理文件的時候,你把咖啡灑在襯衫上,很沮喪的你,不得不重新安排會議。

 

在調查中你沒有撒謊,畢竟,你更換了墨盒。但在這樣的調查里,我會錯過換墨盒之前和之后額外的所有行為數據。

A / B測試規則9:明確定義你的成功指標。

永遠不要忘記你的最終成功指標。 轉化率優化是關于轉化率的,這不是關于打開率,點擊率,微博,分享,或 pinterest 。除非,微博轉發和貼圖分享是你的網站的轉化率。

 

底線:心中有一個目標,并圍繞這個目標優化內容。所有的一切都是一切都是為了關鍵績效指標(KPI)。

 

A / B測試規則10:不要做沒有價值的測試。

網站優化工具

這句話可以追溯到直郵時期,對網絡營銷依然適用。避免測試對轉化率提升作用不大的元素,用你的嘗試,相信自己的直覺,關注最重要的測試。從485個實際測試意見里,挑選出最值得的一個。

獎金黑客

轉化率優化不只是讓更多人點擊你的按鈕,它是關于把正確的內容提供給正確的的受眾,并鼓勵他們在正確的時間點擊正確的按鈕。如果你對整個網站運行A/B測試,在數據的基礎上優化,轉化率依然低于期望,或許你的指標設定錯了。

比如你在做杯裝蛋糕的生意,網站轉化率是2%,在這個案例中,對轉化的定義為客戶下訂單購買蛋糕,哪有這幾個問題需要考慮。

2%的轉化率是基于所有網絡流量嗎?還是說只看點擊“如何訂購”頁面?

通過點擊“如何訂購”頁面的流量來源是什么?

最高的跳出率的流量是從哪來的?

最終轉換的用戶行為模式是怎樣的?他們看了視頻?瀏覽了你的照片庫?閱讀了客戶推薦?

最后也是最重要的問題:我該如何使用這些數據來達成更好的結果?

通過切片這種方式切割你的網站分析數據,有幾樣事情可能會發生:

你可能會發現,需要改進自己的網站或搜索戰略

你可能會發現你的轉化率比你原先估計的要高。

無論哪種方式,這種練習能幫助你優化A / B測試日程。

最后要說

除了對訪問速度和移動端適配這些基本功能做優化之外,轉化率優化沒有真理或密辛。唯一確定的方法就是跟受眾一起來運行A/B測試,然后基于數據做改變。

 

本文由吆喝科技編譯,轉載請聯系吆喝科技(微信 ID : appadhoc)

 

吆喝科技:國內唯一同時支持前端(Web/H5、iOS、Android)及后端(Node.js、PHP、Java 等) A/B 測試服務的專業 SaaS 平臺。支持線上灰度發布、多維度數據統計分析、科學的流量分配系統、一鍵發布新版本無需應用市場審核、定向測試。

 

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