A/B 测试 - 流程

A/B 测试由一组过程组成，必须按顺序遵循这些过程才能得出现实的结论。在本章中，我们将详细讨论 A/B 测试过程的步骤，您可以使用它在任何网页上运行测试 -

背景研究

背景研究在 A/B 测试中起着至关重要的作用。第一步是找出网站的跳出率。这可以借助几种广泛使用的背景研究工具（例如 Google Analytics 等）来完成。

来自 Google Analytics 的数据可以帮助您找到网站上的访问者Behave。始终建议从站点收集足够的数据。尝试找到转化率低或流失率高、可以进一步改进的页面。还计算在网站上运行此测试所需的每天访问者数量。

下一步是设定您的业务或转化目标，这将有助于理解目标是什么。完成后，您就可以找到确定新版本是否比原始版本更成功的指标。

一旦为 A/B 测试设定了目标和指标。下一步是寻找如何改进原始版本以及如何使其比当前版本更好的想法。一旦你有了一个想法清单，就根据预期影响和实施难度对它们进行优先排序。

例如，最有效的方法之一就是向网站添加图像，这将有助于在一定程度上降低跳出率。

市场上有许多 A/B 测试工具都有可视化编辑器来有效地进行这些更改。成功执行 A/B 测试的关键决定是选择正确的工具。一些最常用的工具是 -

可以将不同类型的变体应用于对象，例如使用项目符号、更改关键元素的编号、更改字体和颜色等。

向访问者展示您的网站或应用程序的所有变体。他们的每一个变化的Behave都会受到监控。此外，还会对每个变体的访问者交互进行测量和比较，以确定特定变体的执行情况。

实验完成后，下一步就是分析结果。A/B 测试工具将呈现实验数据，并告诉您不同版本网页的性能和效率之间的差异。它还将借助数学方法和统计学来显示变化之间是否存在显着差异。

例如，如果网页上的图像降低了跳出率，您可以添加更多图像以提高转化率。如果因此您发现跳出率没有变化，请返回到上一步以创建新的假设/变体来执行新的测试。