如何使用ChangeAgain运行A / B测试

重新进行AB测试

来自的团队 再次改变,用于 a / b测试,向我们提供了如何为准确/可靠的a / b测试实验设置工作流程的演练。

什么是A / B测试?

也被称为 对比测试,A / B测试是指网页或应用程序的两个版本-A版本和B版本。A/ B测试平台允许营销人员将代码插入其页面,然后在A / B测试平台中开发这两个版本。 A / B测试平台确保向访客显示每个变体,并 分析 提供了一个表现更好的。 通常,效果与号召性用语的点击关联。

设置A / B测试的过程

  1. 产生假设 –集思广益,列出15种关于您的网站上不方便之处,哪些价值介词不明确以及哪些号召性用语不明显的假设的列表。 优先考虑对您的转化的影响以及实施转化所需的时间。 选择将主要影响转化并且需要较少时间实施的实验。
  2. 设定实验目标 –每个实验都应增加您网站的某些指标。 例如,如果您有登录页面,则更改将影响登录/订购按钮。
  3. 创建变化 –选择假设后,您想更改并建立可追溯的目标–实施变化。 该步骤最重要的步骤是每个变化仅进行一次更改。 如果您更改了网页标题,请不要更改按钮的颜色,因为这将很难解释测试结果。 赋予设计人员和开发人员准备变更的任务。
  4. 启动实验 –通常,这是通过将A / B测试中的代码粘贴到内容管理系统中并启用实验来完成的。 确保测试您的页面,以确保测试按测试发布。
  5. 观察实验 在一定时间或一定次数的访问中,您可以确信最终 分析 从统计上来说是正确的。 对于每天进行100次转化的网站,两周是非常标准的。 如果您获得的转化次数较少,则需要等待更长的时间。
  6. 选择获胜者 基于统计有效的结果。 不知道什么是统计上有效的? 利用 A / B意义测试 来自KISSmetrics。
  7. 套用中奖变更 到您的网站。 删除A / B测试代码,并将其替换为A / B测试的获胜版本。
  8. 重置 在#1处进一步澄清结果或开始另一个测试。

A / B测试是无限的过程; 您应该可以通过不同的测试将转化率提高3到5倍。 并非所有实验都会成功,但是一旦成功,这就是最大化网站性能的一种好方法。

关于ChangeAgain的A / B测试平台

ChangeAgain提供的平台可以根据您进行的实验的数量来定价,而不是根据您的网站印象而定–非常有用,因为大量网站的测试成本非常高。 他们也有一些 特色,例如能够与Google Analytics(分析)同步目标的能力以及无需编码经验的可视化编辑器。

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