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网站如何进行AB测试?
907 2021-03-29 13:55 Ruby

AB测试,即你设计的页面或者功能有两个版本(A版和B版),A版为对照组, B版为实验组。通过你设计的两个版本来比较你所关心的数据(转化率,跳出率,业绩等) ,最后选择效果最好的版本。

现在很多有经验的营销和设计工作者都会用它来测试访客行为来提高转换率。这是一种很有效的方式,且随着各种AB测试分析工具的发展,AB测试的成本也越来越低,因此很多网站都会采用。

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但是大部分人对于AB测试只有一个基本的认知,如何将它的效应发挥到最大呢?小编提供以下建议:

1. 样本规模预估

AB测试中,收集的样本数据量越多,实验周期越长,实验结果就更加准确。所以样本数据量越多、实验周期越久的AB测试更有说服力。但是实际工作中,产品或活动的迭代速度快,这就要求AB测试的实验周期不能过长,所以在AB测试前对样本数据量规模进行预估至关重要。计算完预估的样本数量之后,还有一个重要工作就是预估实验周期,这个时候就要评估这个周期是否是可接受的,如果周期过长,则说明这个AB测试在现阶段进行是不合适的。

2. 测试结果分析

在实际的AB测试实验结束后,我们还需要对实际的结果数据进行统计显著性检验,保证对照组和实验组的数据差异是显著可信的。如果因为样本量较小,试验结果没有达到显著的统计学差异,还不能得出B组优化比A组更好的结论。这个时候有两种选择,一是继续实验,积累更多的实验数据后进行分析,二是放弃实验,得出此次优化没有明显提升的结论。

3. 分层实验

对于大体量的产品和完善的增长团队,会存在多个AB测试同时进行的情况,这就需要考虑分层实验。分层实验是指,将多个实验建立起分层结构,每一层实验使用过的流量,下一层的实验可以继续用。分层实验在实际工作中不多见,但是成熟的产品必须要考虑这种情况的存在,才能更高效地更科学的同时进行多个AB实验。各团队间也要保持沟通,避免单打独斗进行实验,却不知被对方的实验影响了结果,得出不恰当的结论。

 

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