ab测试测试是一种通过比较网站、移动应用程序、广告创意等的两个版本来衡量性能的方法。因此可以找出最适合目的的版本。
使用ab测试测试，可以收集定性和定量的用户洞察。测试的好处是这样你可以选择最好的解决方案，并且在结果不佳的情况下，可以最大限度地减少损失。
可以测试任何想要的内容：新功能、标题、号召性用语、附加按钮和块、页面设计、设计解决方案、费率和折扣、域名选项等等。实施获胜变体的变化可以帮助提高参与率，增加潜在客户转化率和业务投资回报率。
A/B测试有助于完成以下任务：
-提高转化率。
-提高投资回报率(ROI)。
-降低跳出率
-降低发生变化时的风险。
-提高统计显着性。
-改进设计。
-优化销售漏斗。
A/B测试的5个主要步骤
1.定义目标
首先为项目定义主要目标，并确保A/B测试目标与它们保持一致。如果选择了错误的地标，则可能会浪费时间和金钱。
2.定义指标
选择用于评估测试结果的指标。这可以是：点击次数、销售额、访问者、收入等。例如，如果想了解网站的新版本是否会更成功，需要选择一个可以评估结果的指标：转化率、点击率(CTR)或其他指标。
3.提出假设
假设是一种假设，将通过收集所需的数据来寻求证明或反驳。假设必须是增长的倍数，否则它们根本不值得花费时间和精力。
根据“如果你这样做，那么就会发生一些事情”的方案制定一个假设。例如：“如果更改网站主页上的报价，那么转化率将从3%增长到7%。”这个假设可能是对的，也可能是错的。将通过A/B测试确定它。
4.运行实验
例如，需要在网站上测试一个新页面。
选项A是页面的原始版本，未更改。
选项B-页面的新版本（具有不同的设计、标题或按钮）。
首先，将用户分成两个相等的部分并运行A/B测试，其中两个部分都获得相同版本的页面。需要确保两组的目标指标在统计上没有显着差异。
接下来，进行A/B测试：显示一半用户选项A，另一半-选项B。然后分析在这些页面中的哪些页面上更常实现目标操作（更多订单、订阅、购买等）或其他关键改善。指标。
5.评估结果
A/B测试可以给出以下结果：
—版本A获胜或版本之间没有区别。在这种情况下，了解为什么新版本没有按预期工作并为下一次测试收集信息很重要。
—版本B获胜。这意味着A/B测试已经证实了你的假设，即新版本优于旧版本。
A/B测试的7个主要规则
1.只测试一个元素。A/B测试只对一个元素进行，而不是对几个元素进行（甚至更少对整个页面进行）。每个更改都有其自己的后果，因此如果一次更改多个元素，将不会获得每个元素的特定结果。
2.平均分配观众。一个用户应该严格分配到一个段。同时，重要的是细分受众群是同质的，即他们具有相似的特征或需求。
3.同时运行测试。在同一时期内并行进行分段测量，以排除外部因素（季节性、一周中的哪一天、一天中的时间、广告活动等）的影响。
4.确定样本量。重要的是要确定需要多少独立访问者才能使A/B测试结果具有统计显着性。这可以使用在线计算器来完成。
5.跟踪关键指标。跟踪关键指标的变化，不要忘记衡量辅助指标的影响。大多数情况下，广告商使用2个指标：点击率和转化率。
6.确定测试的持续时间。最短时间是一周，即使在半天内有统计上显着的访问者数量。事实是，用户行为可能在一周中的不同天有所不同。
7.统计意义。检查统计显着性很重要。统计置信度的百分比越高，对结果的信心就越大。在大多数情况下，95-98%就足够了。
如何评估A/B测试结果？
展示次数取决于优惠和用户流量。例如，在测试的和需要更多的时间和金钱，比运行（SOI）。
10万次展示是评估结果的最低要求。获得的展示次数越多，将获得的数据就越准确。
关于活动持续时间-需要168小时（1周）进行测试。
综上所述
A/B测试适用于网站、移动应用程序、广告活动、电子邮件通讯和任何其他想要改进的渠道。收集数据后，重要的是纠正已识别的错误，加强增长区域并实施成功的变革。将获得的结果包括在优化计划中很重要。最重要的是不断地这样做，很快你就会看到一个积极的趋势！
