增值 A/B 测试
Posted: Sat Feb 22, 2025 6:01 am
您的增长目标应该是尽可能地增加资产的价值。A/B 测试是人们为了实现这一目标而经常误解的一种手段。这并不是说 A/B 测试不好，只是它是一种有时间和地点的工具。
首先让我们先说说我们不应该做的事情。
不要选择注定流量低的测试。您需要信号（即流量）来证明成功的结果。
不要测试微小的变化。你希望展示变体 希腊电报数据 的差异：更强的信号（无论是正信号还是负信号）都是强有力的老师
不要测试已建立的最佳实践；要实施它们。测试需要时间和资源，并且只有在实施成功的方案后才能实现收益的全部好处。测试显而易见的最佳实践基本上就是演戏。
除非您有足够的流量来支持评估，否则请避免测试多个变量。大多数营销设置无法在短时间内将多变量测试进行统计显著性。
那么我们应该测试什么呢？现在竞争环境更加清晰了。
让我们运行能够充分提供流量的测试，这些测试可以展示与基准相比的重大变化，并以更好地传达您的产品的方式吸引用户。除此之外，您还应该选择一个有成功机会的测试！
如果您的主要成功指标无法在合理的时间内获得统计显著性，请选择一个临时指标。仅仅因为它不是最终指标并不意味着改善用户体验的真诚努力不会产生效果。实现临时指标的统计显著性胜利，并验证它没有降低关键 KPI 的性能。请记住，测试需要有影响力，但不需要完美。
研究：任何测试都应先进行广泛的研究。我们要解决什么问题？我们是否很好地解决了这个问题？与市场上的其他产品相比，我们的解决方案如何？我们是否有效地传达了我们的解决方案的优点？用户体验是否正确地允许教育和交易之间的过渡？当前渠道中的瓶颈在哪里？
高容量：不存在低容量测试！在确定当前定位需要解决的问题时，计算出需要多长时间才能最终证明任何提议的变体的提升。速度对于任何测试策略的成功都至关重要。
设计差异：不要测试微小差异。如果您要引入设计变更，差异应该是有意义的，无论是用于传达优惠的资产还是用户导航以进行交易的工作流程。按钮颜色测试永远不会有太大意义。
优惠定位：不要局限于设计变更，核心优惠本身及其定位是转化率的关键因素。如果您无权更改优惠元素，请考虑尝试不同的思维模式，例如 FOMO/稀缺性、社交认同、排他性、身份等。
Stat Sig：统计显著性是您确信测试结果的实施会产生积极结果的关键。实现统计显著性的最佳方法是什么？样本量、转化率的差异。
代理：订阅服务经常难以进行 A/B 测试，因为它们的付费转化率低于 1%。企业通常会针对试用代理事件进行 A/B 测试，但忽略了一个事实：更有效的免费优惠转化工具并不一定意味着后续付费优惠的转化率更高。然而，只要善意改进用户体验，并且不影响价值交换的传达，代理 A/B 测试仍然有用。
促销：只要您循环进行测试，持续测试是可以的。一些营销设置让获胜者陷入分销困境，服务与原始控制相比各占一半，从未实现获胜的全部好处。他们为什么这样做？资源优先级。保持速度不仅要测试事物，还要在确定获胜时实施它们。
路线图：路线图应是动态的，并根据您最新的测试学习不断变化。成功和失败会产生新的见解，可以超越先前的计划。保持灵活性以纳入新发现。
首先让我们先说说我们不应该做的事情。
不要选择注定流量低的测试。您需要信号（即流量）来证明成功的结果。
不要测试微小的变化。你希望展示变体 希腊电报数据 的差异：更强的信号（无论是正信号还是负信号）都是强有力的老师
不要测试已建立的最佳实践；要实施它们。测试需要时间和资源，并且只有在实施成功的方案后才能实现收益的全部好处。测试显而易见的最佳实践基本上就是演戏。
除非您有足够的流量来支持评估，否则请避免测试多个变量。大多数营销设置无法在短时间内将多变量测试进行统计显著性。
那么我们应该测试什么呢？现在竞争环境更加清晰了。
让我们运行能够充分提供流量的测试，这些测试可以展示与基准相比的重大变化，并以更好地传达您的产品的方式吸引用户。除此之外，您还应该选择一个有成功机会的测试！
如果您的主要成功指标无法在合理的时间内获得统计显著性，请选择一个临时指标。仅仅因为它不是最终指标并不意味着改善用户体验的真诚努力不会产生效果。实现临时指标的统计显著性胜利，并验证它没有降低关键 KPI 的性能。请记住，测试需要有影响力，但不需要完美。
研究：任何测试都应先进行广泛的研究。我们要解决什么问题？我们是否很好地解决了这个问题？与市场上的其他产品相比，我们的解决方案如何？我们是否有效地传达了我们的解决方案的优点？用户体验是否正确地允许教育和交易之间的过渡？当前渠道中的瓶颈在哪里？
高容量：不存在低容量测试！在确定当前定位需要解决的问题时，计算出需要多长时间才能最终证明任何提议的变体的提升。速度对于任何测试策略的成功都至关重要。
设计差异：不要测试微小差异。如果您要引入设计变更，差异应该是有意义的，无论是用于传达优惠的资产还是用户导航以进行交易的工作流程。按钮颜色测试永远不会有太大意义。
优惠定位：不要局限于设计变更，核心优惠本身及其定位是转化率的关键因素。如果您无权更改优惠元素，请考虑尝试不同的思维模式，例如 FOMO/稀缺性、社交认同、排他性、身份等。
Stat Sig：统计显著性是您确信测试结果的实施会产生积极结果的关键。实现统计显著性的最佳方法是什么？样本量、转化率的差异。
代理：订阅服务经常难以进行 A/B 测试，因为它们的付费转化率低于 1%。企业通常会针对试用代理事件进行 A/B 测试，但忽略了一个事实：更有效的免费优惠转化工具并不一定意味着后续付费优惠的转化率更高。然而，只要善意改进用户体验，并且不影响价值交换的传达，代理 A/B 测试仍然有用。
促销：只要您循环进行测试，持续测试是可以的。一些营销设置让获胜者陷入分销困境，服务与原始控制相比各占一半，从未实现获胜的全部好处。他们为什么这样做？资源优先级。保持速度不仅要测试事物，还要在确定获胜时实施它们。
路线图：路线图应是动态的，并根据您最新的测试学习不断变化。成功和失败会产生新的见解，可以超越先前的计划。保持灵活性以纳入新发现。