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注：配圖為UCI設計公司作品

廣州平面設計公司轉發原文直譯：

在我的書里，“A/B測試"代表"永遠做測試" 你的競爭對手正在積極地測試一切，從他們登陸頁面的最新版本到他們電子郵件營銷活動中主題行的有效性。如果你落后了，他們會超過你，甚至你最好的客戶也會迅速改變。 不幸的是，不知道如何建立一個合適的分割測試活動會讓你付出代價。 有多少次你試圖提高自己的轉化率，卻失敗了?

你有沒有想過什么地方出了問題?

當然，你肯定有什么地方做得不對。但是，我知道，如果你知道如何測試兩個或更多不同的元素（例如，標題),你會發現提高你的轉化率和防止你的客戶轉向你的競爭對手的方法。 老實說，我希望你成為A/B分割測試的高手。反過來，它將幫助你掌握你的許多數字營銷目標。這并不意味著你會成為一名專家，每次都能正確地進行分割測試。學習從未停止。但是，了解進行無縫實驗的基礎知識至關重要。 拆分測試的結果比比皆是。例如，VWO最近分享了一個案例，一家電子商務商店如何將跳出率降低了20%。 然而，大多數數字營銷專業人士還沒有接受分割測試。甚至一些電子商務營銷人員也忽略了它，不管它能帶來多大的成功，從打開率到點擊率。來自許愿池的數據估計，"只有49%的人測試他們的結賬頁面的性能。" A/B分割測試不再是數字營銷專業人士的選擇。這是一個必要的階段，你的每一個活動都必須通過，以提高你的轉化率和保持你的客戶。如果你不相信我，以下是比爾蓋茨在2008年說的話：準備好通過"永遠做測試"開始看到你的營銷活動的真實結果了嗎?

那我們開始吧。 A/B分割測試簡介（及其工作原理) A/B拆分測試（或簡稱為拆分測試)是比較兩個版本的網頁或移動應用程序，并對其進行測試，以查看哪一個轉換效果最佳的過程。在這篇文章中，我們將關注一個網頁。 談到分割測試，我們通常有兩個要素，即： 我)。控件：這通常是你設計的第一個網頁或元素。 .變化：因為你不能假設你的網頁或單個元素的"控制"版本是100%完美的，你需要創造另一種變化來挑戰控制。 本質上，你想找出哪個版本會提高你的轉換率。 通常，控制和變化之間只有很小的區別，不同的顏色，措辭，位置等等。 讓我們用圖形來表示它：首先，想象你的站點是一個盒子，里面有兩個不同大小的球，顏色分別是綠色和紅色。 讓我們假設每次一個潛在的顧客來到你的網站，他從盒子里拿起一個球。如果他挑選了一個紅球，他就買了。 另一方面，如果球是綠色的，他會迅速點擊瀏覽器右上角的[x]，然后離開。 本質上，盒子決定了你的轉換率。但是，從所有跡象來看，你可以影響或100%控制你的理想客戶從盒子里挑選出來的球。 這就是拆分測試的用武之地。你必須明白，假設某個特定版本的網頁或元素會表現得更好，你是無法知道你的網站的真實轉化率的。你只能根據所有其他因素來估計轉換率。 當你測試任何活動的兩個或更多版本時，你就準備好做出明智的決定來提高轉化率。 計算轉換率時，請始終使用估計范圍。它從來都不是單一的值。從數學上來說，你可以向客戶描述一個產品系列： "根據我所掌握的行業數據，在87%的情況下，您可以預期轉換率在2.5%到7.3%之間。" A/B分割測試并不新鮮。根據斯坦福大學人工智能實驗室的說法，這實際上是一種古老而仍然常見的技術，通常被稱為受控實驗。它被應用于許多領域，包括科學研究領域，包括醫學。 例如，在醫學領域，研究人員可以通過控制實驗來測試特定藥物的效力。他們可以將使用者分為對照組和試驗組，只改變他們之間藥物的一個因素。 然而在網上就有點不一樣了。例如，在實驗室中，你可以很容易地控制外部變量。 由于幾個因素在起作用，很難（如果不是不可能的話)在網上做到這一點。一個實驗在互聯網上經歷的增長模式與同樣的實驗在互聯網上經歷的增長模式完全不同

注：配圖為UCI設計公司作品

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