什麼是 A/B 測試？如何進行A/B測試？

目錄

• 什麼是 A/B 測試？
• 為什麼要進行 A/B 測試？
• 如何進行 A/B 測試
  • 1. 數據收集
  • 2. 設定明確的目標
  • 3. 建立測試假設
  • 4. 設計變化
  • 5. 試運行
  • 6.分析結果
• A/B 測試範例
  • 1. 首頁的 A/B 測試
  • 2. 從彈出到彈出
• 創造 A/B 測試文化
  • 1. 領導支持
  • 2. 授權團隊
  • 3. 流程整合
• A/B 測試數據
• 12 個最佳 A/B 測試工具
  • 1. Contentsquare
  • 2. 大學預科教育
  • 3. Omniconvert
  • 4. Unbounce
  • 5.瘋狂雞蛋
  • 6. Kameleoon
  • 7. AB Tasty
  • 8. Google 優化
  • 9. Firebase A/B 測試
  • 10. 優化
  • 11. Adob​​e Target
  • 12. Maxymiser

什麼是 A/B 測試？

A/B 測試（也稱為分割測試或桶測試）是一種比較網站或應用程式的兩個版本以確定哪個版本效能更好的方法。此方法的工作原理是向使用者隨機顯示頁面的兩個變體，並使用統計分析來確定哪個變體可以更好地實現您的轉換目標。

實際上，A/B 測試的工作原理如下：

• 建立頁面的兩個版本 - 原始版本（控製或 A）和修改版本（變體或 B）
• 在這些版本之間隨機分配您的流量
• 透過儀表板衡量用戶參與度
• 分析結果以確定變化是否產生正面、負面或中性影響。

您測試的變更可以是簡單的調整（如標題或按鈕）到完整的頁面重新設計。透過衡量每個變化的影響，A/B 測試將網站優化從猜測轉變為數據驅動的決策，將對話從「我們認為」轉變為「我們知道」。

當訪客採用控制方法或變化方法時，他們對每次體驗的參與度都會被測量並在儀表板上收集，並透過統計工具進行分析。然後，您可以確定與基準版本（控制方法或 A）相比，改變體驗（改變方法或 B）是否具有正面、負面或中性的影響。

「A/B 測試的概念很簡單：向不同的人展示網站的不同版本，並衡量哪種版本最能有效地將他們轉化為客戶。」作者：Dan Siroker 和 Pete Koomen（書籍 | A/B 測試：將點擊轉換為客戶的最有效方法）

為什麼要進行 A/B 測試？

A/B 測試允許個人、團隊和公司對其用戶體驗進行仔細的改變，同時收集其影響的數據。這使他們能夠建立假設並了解他們的經驗中哪些元素和優化對使用者行為影響最大。換句話說，他們可以證明自己是錯的——透過 A/B 測試可以證明他們對特定目標的最佳體驗的看法是錯誤的。

A/B 測試不僅僅是回答一次性問題或解決分歧，它還可以用來持續改善給定的體驗或隨著時間的推移改善單一目標，例如轉換率最佳化 (CRO)。

A/B 測試應用範例：

• B2B 潛在客戶生成：如果您是一家科技公司，您可以透過測試標題、表單欄位和 CTA 的變更來改善您的登入頁面。透過逐一測試每個元素，您可以確定哪些變化可以提高潛在客戶的品質和轉換率。
• 廣告活動成效：如果您是進行產品行銷活動的行銷人員，則可以透過測試廣告文案和目標網頁來優化廣告支出。例如，測試不同的佈局有助於確定哪個版本能夠最有效地將訪客轉換為客戶，從而降低您的整體客戶獲取成本。
• 產品體驗：整個公司的產品團隊可以使用 A/B 測試來驗證假設、確定重要功能的優先順序並無風險地交付產品。從入職流程到產品內通知，測試有助於優化使用者體驗，同時保持明確的目標和假設。

A/B 測試有助於將決策從基於意見轉變為數據驅動，對「HiPPO」（最高薪人士的意見）一詞提出了挑戰。

正如 Dan Siroker 所說，“我們真的不知道什麼是最好的，讓我們看看數據並利用這些數據來幫助指導我們。 ”

如何進行 A/B 測試

這是一個您可以用來開始執行測試的 A/B 測試框架：

1. 數據收集

• 使用 Google Analytics 等分析工具來識別機會
• 透過熱圖關注高流量區域
• 尋找跳出率高的頁面

2. 設定明確的目標

• 確定需要改進的具體指標
• 設定測量標準
• 設定改善目標

3. 建立測試假設

• 形成清晰的預測
• 根據現有數據
• 按潛在影響決定優先順序

4. 設計變化

• 做出具體、可衡量的改變
• 確保適當的後續行動
• 技術實施檢查

5. 試運行

• 隨機流量分​​割
• 追蹤問題
• 有系統地收集數據

6.分析結果

• 統計顯著性檢定
• 考慮所有數字
• 記錄經驗教訓

如果您的變體獲勝，那就太好了！將這些見解應用於類似的頁面並不斷迭代以獲得成功。但請記住 - 並非每次測試都會呈現陽性，這是完全正常的。

在 A/B 測驗中，沒有失敗，只有學習的機會。每一次測試，無論是積極的、消極的還是中性的，都會提供有價值的用戶見解並幫助您完善測試策略。

A/B 測試範例

以下是 A/B 測試的兩個實際範例。

1. 首頁的 A/B 測試

目標是促進用戶參與。研究小組發現，在這種情況下，答案就是大量的吠叫。

測試期間，訪問該網站並在網站主頁上撫摸狗的訪客將收到“實驗演變”報告的連結。然而，你只有 50% 的時間能看到狗。

結果：接觸過狗的人比沒見過狗的人攝取的食物多 3 倍。

2. 從彈出到彈出

Optimizely 高級策略顧問 Ronnie Cheung 希望在地圖視圖上引入設施詳細資訊彈出窗口，因為當使用者點擊地圖視圖上的圖釘時，他們會被帶到 PDP 頁面，並需要額外的步驟才能完成結帳。

• 結果：造訪結帳頁面的使用者減少
• 底線：改進彈出訊息，以便用戶可以放心地進行付款。

創造 A/B 測試文化

優秀的數位行銷團隊確保讓多個部門參與他們的測試計畫。透過跨不同部門和接觸點進行測試，您可以更加確信您對行銷所做的改變具有統計意義，並且會對您的底線產生積極影響。

用例包括：

• 社群媒體 A/B 測試：發佈時間、內容格式、廣告創意變更、受眾定位、活動訊息
• A/B 行銷測試：電子郵件行銷活動、登陸頁面、廣告文案和創意、號召性用語按鈕、表單設計
• 網站 A/B 測試：導航設計、頁面佈局、內容呈現、結帳流程、搜尋功能

但只有採取測試和學習的心態，你才能擴展你的程式。以下是如何建立測試文化的方法：

1. 領導支持

• 透過早期的成功展示價值
• 分享成功故事
• 將結果與業務目標連結起來

2. 授權團隊

• 提供必要的工具
• 火車
• 鼓勵提出假設

3. 流程整合

• 將測試作為開發過程的一部分
• 創建清晰的測試協議
• 記錄和分享經驗

A/B 測試數據

A/B 測試需要能夠追蹤各種指標的分析，同時連接到資料倉儲以獲得更深入的見解。

首先，您可以測量以下內容：

• 關鍵成功指標：轉換率、點擊率、每位訪客的收入、平均訂單價值
• 支援指標：網站停留時間、跳出率、每次會話的頁面數量、使用者旅程模式
• 技術效能：載入時間、錯誤率、行動響應能力、瀏覽器相容性

真正造成差異的是根源分析。它允許您透過在本地儲存測試資料來完全控制資料位置。此外，您可以使用真實的業務結果進行測試並實現自動化組分析。它透過單一事實來源提供無縫的多通路測試，同時保持嚴格的資料治理和合規性。

12 個最佳 A/B 測試工具

1. Contentsquare

Contentsquare 是一個端到端體驗智慧平台，團隊可以使用它來監控其網站的數位體驗。該平台提供定量和定性的工具和功能，可讓您為 A/B 測試添加更深入的見解並了解使用者行為背後的動機。

2.大學預科教育

視覺化網站優化器 (VWO) 是一個實驗平台，具有全面的 CRO 工具集，可讓您對網站和行動應用程式的不同元素（例如標題、CTA 按鈕和圖像）進行 A/B 測試，以查看哪種變體可以轉換更多用戶。

3. Omniconvert

Omniconvert 是一個網站優化平台，具有 A/B 測試、調查、網站個人化、客戶細分和行為定位功能。

4. Unbounce

Unbounce 是一個登陸頁面建立器，它包含分析和 A/B 測試功能，可讓您追蹤關鍵績效指標 (KPI) 並優化轉換率。

5.瘋狂雞蛋

Crazy Egg 是一款網站優化工具，可讓您分析網站上的使用者行為。該工具包括熱圖、捲動圖和點擊報告等功能，可協助您測試網站的不同版本，以查看哪個版本可以產生更多的參與度或轉換率。

6. Kameleoon

Kameleoon 是一個具有全功能的網路測試能力的網路優化平台，可讓您即時執行 A/B 測試，並為您提供數據驅動的洞察，以便您做出更好的產品決策。

7. AB Tasty

AB Tasty 是一個網路最佳化平台，提供功能管理、A/B 測試和個人化工具，可協助您即時提高轉換率和客戶體驗。

8. Google 優化

Google Optimize 是當今最受歡迎的 A/B 測試解決方案之一。該解決方案完全免費，旨在與其他流行的 Google 產品（如 Google Analytics、Google Ads 和 Firebase）配合使用。

9. Firebase A/B 測試

Firebase 是Google創建的應用程式開發平台。 Firebase 的 A/B 測試模組可以幫助您測試應用功能、使用者介面或參與活動的變更。

10.優化

Optimizely 是一個數位體驗平台。它具有 A/B 測試和多變量功能，以及 CMS、網站個人化功能、功能切換功能等。

11. Adob​​e Target

Adobe Target 是一個測試平台 - 是 Adob​​e Experience Cloud 的一部分。與整個體驗雲一樣，Adobe Target 是為企業構建的，專注於全通路用戶體驗並對數千甚至數百萬用戶進行測試。

12. Maxymiser

Maxymiser 是 Oracle 於 2015 年收購的測試和最佳化工具。該工具的主要重點是透過消除對開發資源的需求，將測試和個人化交到行銷人員手中。