什么是A/B 测试 (A/B Testing)?

 

A/B Testing,也就是我们常说的 A/B测试,是一种非常好的页面优化测试方法,并在国内外广泛使用。简单来说,为了测试不同页面优化方案对目标的影响,我们将不同的页面方案都设计出来,例如,我们要测试首页的3种不同的Banner设计那个效果更好,这里的效果只转换率。我们设计出了Banner A, Banner B和 Banner C, 然后分别将Banner A,B,C放置在页面A, 页面B, 页面C上面,(页面ABC, 除了banner不同外,其他页面元素完全相同)然后将访客流量同时分配到页面 A, B, C上。收集到一定数量的访客流量后,比较到访访客的转换率,从而选择最优的页面版本。

回到我们的主题?为啥我们要使用A/B Testing? 我见过大部分网站设计公司都不为客户做A/B测试,而且大多网站设计的客户也不要求。A/B测试真的好吗? 有用吗?为了阐述这个问题,我先给大家做做分析:

网站优化设计谁说了算?

网站优化设计可以说每个人都有自己的看法,一个团队经常会因为网站设计问题而展开激烈的争论,在意见不统一的时候,谁说了算? 常见的方式有3种:

  • 老板说了算

    这里的老板指:公司领导,部门领导,或者有时候是团队中工资最高的那个人。这个可能是最常见的一种决策方式。设计人员让部门领导或者公司老板来决定哪个优化版本更好。这种决策的好处是,快,省钱,对优化人员的风险小(毕竟是老板选的,效果不好也不是优化人员的错误)。问题是,老板不一定是网站的目标客户,另外网站优化是一项专业形式毕竟强的工作,老板的经验和专业知识,未必适合。

  • “专家”说了算

    很多企业会选择,网站设计优化专家来进行网站优化工作,我认为这种方式至少要比老板说了算强一些。但要注意的是,往往专家也不是网站的目标客户,并且专家从事的行业背景和经验的不同,往往很容易影响到对网站优化的决策。另外,专家的费用一般比较高,另外很多小的页面优化范不着请都请专家协助。

  • 数据说了算

    我提倡的一种公司决策方式就是能用数据说话就用数据说话,而不是让领导拍脑门来决策。A/B测试就是数据说话的一种形式。而且可以排除很多阻碍数据统计的问题。为什么说A/B测试是相对合理的统计方式呢?首先,A/B 测试中的不同版本设计是同时进行的,而不是一先一后。访客来到页面后,被自动的分配到不同的版本页面中,这样就减少了时间不同而带来的误差。例如:双11来的访客,转换率一般比平日的访客高。另外,网站的访客大多是企业产品的真实用户,他们的行为数据更具参考性。

    通过A/B 测试,发现不同版本中目标转换最好的版本,这是以数据说话的决策方式。

做A/B测试的应该注意什么?

 

在做A/B测试时,有一些注意事项需要考虑,以提升A/B测试的效果:

1.定义清晰的转换目标

在做A/B测试前,页面优化团队应该对页面的转换目标做清晰的定义,例如在线时间,跳出率,转换率,销售额,或者做事件追踪,比如点击了按钮,注册的表单等等。如果页面没有优化目标,那边在做优化前就已经失败了。

2.测试的周期与实验数量

为了获得可信的结果,A/B测试对不同页面版本的访客数量是有要求的,也就是统计学中说的可信区间,一般来说可信区间设置在95%,然如果要获得更高的可信区间,例如98%,那边对测试实验的访客数量就更高。

做A/B测试的工具有哪些?

免费的测试工具有 Google Analytics中自带的A/B测试工具(原来Google有个独立的工具:Google optimizely, 现在已经合并到了Google Analytics中)

  • 付费专业的A/B 测试工具有: Optimizely (https://www.optimizely.com/)
  • 国内做专业的A/B测试工具不多,一般是和网站数据分析工具在以前的,例如: 国双科技
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