A/B測試拯救了誰?

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雖然許多人都明白A/B測試(分裂測試)是什么,但許多人并沒有使用這個重要的工具來發揮其全部潛力。這些測試的優點是它們可以用于幾乎任何東西。你可以在付費搜索廣告中測試像廣告文案一樣簡單的內容,其復雜度就跟測試網頁上的整個內容一樣。

 

這些測試對你的整體營銷工作產生了巨大的影響。它們允許你分析什么是有效的,什么不在細化的水平上。只要進行其中一項測試,就可以大幅提高轉換率,注冊數或其他目標,如果你知道要尋找的目標。

什么是A/B測試

對于那些可能模糊的細節,如廣告,落地頁,郵件,你都可以對它們的兩個或更多不同版本進行A/B測試,在每個版本里,你修改文本,行動號召,顏色,圖片,按鈕或幾乎任何可能影響用戶體驗的東西。

 

測試的重要部分是多樣性,但是選擇什么進行測試必須有一個原因。簡單地設計測試而不考慮市場就很可能對營銷工作幫助不大。你需要調整測試內容以適應受眾。一個好方法是為內容建立買方角色,以確定你要定位的對象以及他們正在尋找的是什么。

 

下一步是確定你計劃定位哪些角色。如果它是一個更一般的主題,需要為整個市場工作,那么你的設計和布局就需要把這個因素參考進去。

 

這個想法是創建兩個或更多獨特的內容段,這些內容段不同,足以給出不同的結果,但是類似的內容足以使你仍然可以看到基本消息。

如何實施A/B測試

首先,確保你知道測試的最終結果是很重要的。A/B測試需要有一個目標,否則你獲得的數據將不會幫到你。并基于過去的結果和預期的結果建立測試的基線。

 

你目前使用的內容版本稱為控制組。控制組是標準,它建立了測試的基線。因為它是你以前在過去使用的方法,對比測試結果,你就能得到堅實的想法。

 

第二部分,你正在測試的新想法或以不同的方式來處理內容的主題是變量組。你可以使用盡可能多的變量來測試多種不同的方法。只要確保你有一個非常明確的目標,以及一個結論性的基礎來做比較。

 

所有變量都將同時運行。讓相同大小的流量指向測試中的每個變化。運行在同一時間可以排除任何可能改變結果的外部變量。例如,如果你嘗試在早上運行測試 A ,在晚上運行測試 B ,則可能會得到完全不同的流量模式和一組不同的用戶,這會導致結果偏差,無法提供準確的數據。

為什么應該使用A/B測試

看幾個成功的A/B測試例子。2008年,奧巴馬當選為美國總統。但他怎么做到的?如果我們探尋最簡單的原因,答案就一個字:錢。

 

競選很燒錢,其中很大一部分來自籌款和捐款。 2007年12月,奧巴馬在民意調查中得到大量選票,他的競選團隊決定改變一些事情。

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他們在奧巴馬的網站上實施分組測試,并在網站的初始頁面上測試了四個不同的按鈕和六個不同的媒體。有很多種測試變量(24種,4個按鈕x 6種媒體),他們被給予了非常具體和詳細的信息,被證明是最有效的。

 

結果影響很大。工作人員認為最好的組合實際上是表現最差的組合之一。相比之下,表現最好的讓網站注冊率提高了40%。在活動期間有超過1000萬人注冊,采用本以為最好的選擇,他們已經失去了近300萬個電子郵件地址。平均每個郵件地址捐款21美元,這意味著已經損失了超過6000萬美元的捐款!

不僅總統競選可以從A/B測試中受益。 Google 也如此!

在 Gmail 的早期, Google 搜索產品副總裁 Marissa Mayer 想要找出一種方法,來為它們的 logo 找出最成功的藍色。

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所以她對40種不同的藍色做了A/B測試,以確定最佳情況。Google 的每位訪問者隨機顯示這40種顏色(每種顏色的網站流量的2.5%),然后記錄每個測試的數據,如注冊轉化率,網站停留時間和跳出率。

 

你在 Google 或 Gmail 看到它所顯示的藍色,或 Google 的其它任何網站上的藍色都是測試的結果嗎?是的,這是測試的最終結果。如果它對谷歌和奧巴馬來說足夠好,那么測試對你的業務也同樣如此。

 

現在讓我們認真對待,沒有人希望你能像谷歌那樣進行這樣一個特定的測試,或者像奧巴馬總統那樣。關鍵是,這些測試對你的業務模式有著非常顯著的影響。

 

如果你是小型企業,你可以測試目標網頁的副本,不同的號召性用語,不同的圖片,顏色等。幾乎任何企業都可以從這些測試中受益,因為它們將幫你微調內容并充分利用你的營銷預算。

 

本文由吆喝科技編譯自:http://www.roirevolution.com/blog/2016/06/why-ab-testing-could-save-your-marketing-strategy/

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