探索 A/B 测试示例以做出更好的业务决策
Posted: Mon Jan 06, 2025 3:51 am
作为营销人员，您可能至少遇到过这种令人困惑的情况：您的营销活动没有效果，您知道必须做出改变，但从哪里开始呢？
我应该先更改内容吗？您可能需要专注于选择不同的营销渠道。或许问题只是在于消费者口味的变化。
当然，一一尝试其中的许多更改非常耗时，而且并不总是最好的选择。幸运的是，有一个解决方案可以让您同时测试不同的选项：B/B 测试。
A/B 测试是一种既定的方法，涉及同时测试不同的选项以比较其性能。它们最初应用于各个领域，现在已成为基本的营销策略。本文讨论 A/B 测试的一些最佳实践和示例。
你知道吗...？如今，几家领先公司 每年进行超过 10,000 次 A/B 测试， 其中许多涉及数百万用户。
什么是 A/B 测试？
A/B 测试会比较某事物的两个版本，以确定哪个版本效果最好。其原则由统计学家罗纳德·费希尔 (Ronald Fisher) 在 20 年代制定，后来被 20 世纪 60 年代和 1970 年代的营销专业人士采用，用于评估 营销活动的用户体验结果 。
正如我们所知，现代 A/B 测试出 VP工程电子邮件列表 现于 20 世纪 90 年代初，虽然基本概念没有改变，但规模已经发生了变化：测试现在覆盖了数百万用户，实时运行并提供即时结果。
想知道 A/B 测试会完成什么？让我们探讨一下它们的好处以及它们如何为您的业务推动有影响力的决策。
A/B 测试的好处
了解 A/B 测试的好处凸显了为什么它是营销工具箱中的必备工具。
让我们看看它的主要优点。
衡量用户参与度：测试网页、CTA 和电子邮件主题行等元素的变化，以衡量它们对用户行为的影响
做出数据驱动的决策：获得具有统计意义的结果，消除决策中的猜测
通过定期 A/B 测试提高转化率。 提高转化率*简化分析：确定用户参与度、转化率、网站流量等指标，轻松区分测试的成功尝试和失败
获得即时结果：即使数据集较小，也能快速获得结果以实现更快的优化
测试所有元素：测试标题、CTA 按钮，甚至新功能（在广告、应用程序或网站中），以改善访问者行为和转化。每个想法都可以根据测试的用户反馈来批准或拒绝。
现在您已经了解了使用此测试表单的好处，让我们看看您的应用程序所需的关键组件。
**另请阅读 20 个最佳 B2B 营销软件工具
A/B 测试的关键组成部分
设计 A/B 测试是一个细致的过程。
为了获得正确的结果，您需要牢记几个关键要素：
假设：明确定义有关您正在测试的变更的影响的具体声明
变异和控制组：将不同的版本分配给不同的组，确保人口统计和行为的变化最小，以避免偏差
样本大小：根据预期效果和统计显着性调整组大小以检测显着差异
掩盖：决定是否向参与者、研究人员或两者隐藏差异以减少偏见
持续时间：确定收集足够重要的数据以获得有价值的见解需要多长时间。运行足够长的测试以收集大量数据，但避免过度以避免不相关的影响
主要指标：定义直接反映假设的可测量变量
次要指标：跟踪其他指标以更好地了解结果
分析方法：选择测试方法进行分析以确定统计显着性
报告流程：建立一种简单的方法来与利益相关者分享结果、见解和建议，从而推动未来的测试计划和重要的业务决策。
另请阅读： 营销经理的一天：专家见解 现在让我们探索将所有这些关键组件组合在一起进行实际测试的过程。
A/B 测试流程
A/B 测试涉及生成有意义的见解，例如收集数据、 创建测试用例 和分析结果。让我们看一下可用于所有 A/B 测试策略的简单框架：
步骤#1：收集数据
使用 Google Analytics等工具 通过收集高质量数据来报告和形成假设。
从流量最多的页面开始，快速获取洞察，重点关注跳出率或放弃率较高的区域。热图、会话记录和调查等方法可以揭示需要改进的领域。
步骤#2：产生假设
准备好数据后，确定您的 A/B 测试目标。根据新想法以及它们如何超越当前版本提出假设。
您的测试假设应该：
准备好假设后，通过更改按钮颜色、网站文本或 CTA 位置等元素来创建测试变体。为了简化流程，请使用带有可视化编辑器的 A/B 测试工具。
步骤#4：运行测试
在此阶段，运行实验并获取有关访问者行为的信息。您可以将网站访问者随机分配到对照组或变异组样本中。
您可能已经注意到，运行 A/B 测试需要精确度和专注度 - 太多的移动部件会导致难以跟踪。
使用正确的工具可以完成组织所有数据。其中之一是 ClickUp clickUp 是一款多功能项目管理工具，可以简化您的测试流程。让我们一起来探讨一下它的功能吧。
ClickUp A/B 测试模板
以ClickUp A/B 测试模板为例 。该模板允许您有效地监控测试并跟踪和查看时间线、变化、转化率优化指标等等。
下面介绍了如何使用此模板简化 A/B 测试：
组织测试工作流程：使用带有自定义字段和状态的列表和面板视图，使您的测试计划保持结构化且易于管理
查看截止日期：使用日历和日程视图轻松计划和调整开始日期和结束日期
跟踪关键指标：使用自定义字段监控进度、测试结果、转化率和其他重要细节
优化流程：通过自定义状态掌握测试阶段的最新情况，从计划和启动到结果分析
下载此模板
此外，您还可以使用 ClickUp Automations 自动执行非生产性任务并增加您的时间。您可以创建自动化操作以根据特定触发器更改状态。您还可以设置触发器来获取 AI 生成的项目报告。
**另请阅读 10 个提高网站转化率的最佳 CRO 工具
步骤#5：等待结果
让实验顺其自然吧。持续时间取决于目标受众的规模。当结果具有统计意义且可靠时，您就会知道结果已准备好进行分析。否则，很难说改变是否产生了影响。
友情提醒：不要急于或拖延得到结果。这一点至关重要，因为要使 A/B 测试具有统计显着性，您必须等待数据显示模式。
步骤#6：分析测试结果
实验完成！现在，是时候看看结果了。他们的 A/B 测试工具提供了每个版本的性能数据。要评估结果，请检查统计显着性。使用从成功尝试和失败中获得的信息来改进未来的测试。您可以按照此流程进行所有未来的测试。
点击面板
另一个很棒的功能是 ClickUp 面板 。提供多种仪表板模板供您分析。您可以根据 North Star 特定的指标和 KPI 自定义营销仪表板。
ClickUp 仪表板：a/b 测试示例
使用 ClickUp 仪表板生成具有视觉吸引力的分析和见解
分析准备就绪后，您可以将信息呈现给所有感兴趣的各方。
有效的沟通是关键，因为一些利益相关者可能没有参与该过程，而仅依靠分析来做出决策。
我们向业务部门传达的全球和区域营销活动的状态和绩效远非最佳。借助我们的新仪表板，我们可以节省时间，利益相关者可以在需要时实时访问他们需要的信息。
我应该先更改内容吗？您可能需要专注于选择不同的营销渠道。或许问题只是在于消费者口味的变化。
当然，一一尝试其中的许多更改非常耗时，而且并不总是最好的选择。幸运的是，有一个解决方案可以让您同时测试不同的选项：B/B 测试。
A/B 测试是一种既定的方法，涉及同时测试不同的选项以比较其性能。它们最初应用于各个领域，现在已成为基本的营销策略。本文讨论 A/B 测试的一些最佳实践和示例。
你知道吗...？如今，几家领先公司 每年进行超过 10,000 次 A/B 测试， 其中许多涉及数百万用户。
什么是 A/B 测试？
A/B 测试会比较某事物的两个版本，以确定哪个版本效果最好。其原则由统计学家罗纳德·费希尔 (Ronald Fisher) 在 20 年代制定，后来被 20 世纪 60 年代和 1970 年代的营销专业人士采用，用于评估 营销活动的用户体验结果 。
正如我们所知，现代 A/B 测试出 VP工程电子邮件列表 现于 20 世纪 90 年代初，虽然基本概念没有改变，但规模已经发生了变化：测试现在覆盖了数百万用户，实时运行并提供即时结果。
想知道 A/B 测试会完成什么？让我们探讨一下它们的好处以及它们如何为您的业务推动有影响力的决策。
A/B 测试的好处
了解 A/B 测试的好处凸显了为什么它是营销工具箱中的必备工具。
让我们看看它的主要优点。
衡量用户参与度：测试网页、CTA 和电子邮件主题行等元素的变化，以衡量它们对用户行为的影响
做出数据驱动的决策：获得具有统计意义的结果，消除决策中的猜测
通过定期 A/B 测试提高转化率。 提高转化率*简化分析：确定用户参与度、转化率、网站流量等指标，轻松区分测试的成功尝试和失败
获得即时结果：即使数据集较小，也能快速获得结果以实现更快的优化
测试所有元素：测试标题、CTA 按钮，甚至新功能（在广告、应用程序或网站中），以改善访问者行为和转化。每个想法都可以根据测试的用户反馈来批准或拒绝。
现在您已经了解了使用此测试表单的好处，让我们看看您的应用程序所需的关键组件。
**另请阅读 20 个最佳 B2B 营销软件工具
A/B 测试的关键组成部分
设计 A/B 测试是一个细致的过程。
为了获得正确的结果，您需要牢记几个关键要素：
假设：明确定义有关您正在测试的变更的影响的具体声明
变异和控制组：将不同的版本分配给不同的组，确保人口统计和行为的变化最小，以避免偏差
样本大小：根据预期效果和统计显着性调整组大小以检测显着差异
掩盖：决定是否向参与者、研究人员或两者隐藏差异以减少偏见
持续时间：确定收集足够重要的数据以获得有价值的见解需要多长时间。运行足够长的测试以收集大量数据，但避免过度以避免不相关的影响
主要指标：定义直接反映假设的可测量变量
次要指标：跟踪其他指标以更好地了解结果
分析方法：选择测试方法进行分析以确定统计显着性
报告流程：建立一种简单的方法来与利益相关者分享结果、见解和建议，从而推动未来的测试计划和重要的业务决策。
另请阅读： 营销经理的一天：专家见解 现在让我们探索将所有这些关键组件组合在一起进行实际测试的过程。
A/B 测试流程
A/B 测试涉及生成有意义的见解，例如收集数据、 创建测试用例 和分析结果。让我们看一下可用于所有 A/B 测试策略的简单框架：
步骤#1：收集数据
使用 Google Analytics等工具 通过收集高质量数据来报告和形成假设。
从流量最多的页面开始，快速获取洞察，重点关注跳出率或放弃率较高的区域。热图、会话记录和调查等方法可以揭示需要改进的领域。
步骤#2：产生假设
准备好数据后，确定您的 A/B 测试目标。根据新想法以及它们如何超越当前版本提出假设。
您的测试假设应该：
准备好假设后，通过更改按钮颜色、网站文本或 CTA 位置等元素来创建测试变体。为了简化流程，请使用带有可视化编辑器的 A/B 测试工具。
步骤#4：运行测试
在此阶段，运行实验并获取有关访问者行为的信息。您可以将网站访问者随机分配到对照组或变异组样本中。
您可能已经注意到，运行 A/B 测试需要精确度和专注度 - 太多的移动部件会导致难以跟踪。
使用正确的工具可以完成组织所有数据。其中之一是 ClickUp clickUp 是一款多功能项目管理工具，可以简化您的测试流程。让我们一起来探讨一下它的功能吧。
ClickUp A/B 测试模板
以ClickUp A/B 测试模板为例 。该模板允许您有效地监控测试并跟踪和查看时间线、变化、转化率优化指标等等。
下面介绍了如何使用此模板简化 A/B 测试：
组织测试工作流程：使用带有自定义字段和状态的列表和面板视图，使您的测试计划保持结构化且易于管理
查看截止日期：使用日历和日程视图轻松计划和调整开始日期和结束日期
跟踪关键指标：使用自定义字段监控进度、测试结果、转化率和其他重要细节
优化流程：通过自定义状态掌握测试阶段的最新情况，从计划和启动到结果分析
下载此模板
此外，您还可以使用 ClickUp Automations 自动执行非生产性任务并增加您的时间。您可以创建自动化操作以根据特定触发器更改状态。您还可以设置触发器来获取 AI 生成的项目报告。
**另请阅读 10 个提高网站转化率的最佳 CRO 工具
步骤#5：等待结果
让实验顺其自然吧。持续时间取决于目标受众的规模。当结果具有统计意义且可靠时，您就会知道结果已准备好进行分析。否则，很难说改变是否产生了影响。
友情提醒：不要急于或拖延得到结果。这一点至关重要，因为要使 A/B 测试具有统计显着性，您必须等待数据显示模式。
步骤#6：分析测试结果
实验完成！现在，是时候看看结果了。他们的 A/B 测试工具提供了每个版本的性能数据。要评估结果，请检查统计显着性。使用从成功尝试和失败中获得的信息来改进未来的测试。您可以按照此流程进行所有未来的测试。
点击面板
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ClickUp 仪表板：a/b 测试示例
使用 ClickUp 仪表板生成具有视觉吸引力的分析和见解
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我们向业务部门传达的全球和区域营销活动的状态和绩效远非最佳。借助我们的新仪表板，我们可以节省时间，利益相关者可以在需要时实时访问他们需要的信息。