如何使用ChangeAgain運行A / B測試

重新進行AB測試

來自的團隊 再次改變,用於 A / B測試,向我們提供瞭如何為準確/可靠的a / b測試實驗設置工作流程的演練。

什麼是A / B測試?

也被稱為 分裂測試,A / B測試是指網頁或應用程序的兩個版本-A版本和B版本。A/ B測試平台允許營銷人員將代碼插入其頁面,然後在A / B測試平台中開發這兩個版本。 A / B測試平台確保向訪客顯示每個變體,並 分析 提供了一個表現更好的。 通常,效果與號召性用語的點擊關聯。

設置A / B測試的過程

  1. 產生假設 –集思廣益,列出15種假設,以了解您的網站上哪些不方便,哪些價值介詞不清楚,哪些號召性用語不明顯。 優先考慮對您的轉化的影響以及實施轉化所需的時間。 選擇將主要影響轉化並且需要較少時間實施的實驗。
  2. 設定實驗目標 –每個實驗都應增加您網站的某些指標。 例如,如果您有登錄頁面,則更改將影響登錄/訂購按鈕。
  3. 創建變化 –選擇假設後,您想更改並建立可追溯的目標–實施變化。 該步驟最重要的步驟是每個變化僅進行一次更改。 如果您更改了網頁標題,請不要更改按鈕的顏色,因為這將很難解釋測試結果。 賦予設計人員和開發人員準備變更的任務。
  4. 啟動實驗 –通常,這是通過將A / B測試中的代碼粘貼到內容管理系統中並啟用實驗來完成的。 確保測試您的頁面,以確保測試按測試發布。
  5. 觀察實驗 在一段時間或訪問次數內,您確信最終 分析 將是統計上合理的。 對於一天有 100 次轉化的網站來說,兩周是非常標準的。 如果您獲得的轉化次數較少,則需要等待更長時間。
  6. 選擇獲勝者 基於統計上有效的結果。 不知道什麼是統計有效? 利用 A / B意義測試 來自KISSmetrics。
  7. 套用中獎變更 到您的網站。 刪除A / B測試代碼,並將其替換為A / B測試的獲勝版本。
  8. 重來 在#1處進一步澄清結果或開始另一個測試。

A/B 測試是一個無限的過程; 您應該能夠通過不同的測試將轉化率提高 3 到 5 倍。 並非所有的實驗都會成功,但當它們成功時,這是最大限度地提高網站性能的好方法。

關於 ChangeAgain 的 A/B 測試平台

ChangeAgain提供的平台可以根據您進行的實驗的數量來定價,而不是根據您的網站印象而定–非常有用,因為大量網站的測試成本非常高。 他們也有一些 特色,例如能夠與Google Analytics(分析)同步目標的能力以及無需編碼經驗的可視化編輯器。

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