線上商店的 A/B 測試真的值得嗎

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也稱為拆分測試，可讓您測量和記錄每個頁面的訪客行為。結果顯示所做的最佳化是否對訪客行為以及損益表中的結果產生正面、負面或中性影響。 原理非常簡單：將特定商店頁面的訪客流量分為兩組，並將這些群組引導至目標頁面的兩個不同版本。第一個訪客看到變體 A，第二個訪客看到變體 B，第三個訪客再次看到變體 A，第四個訪客再次看到變體 B，依此類推。這些組被分成要優化的頁面的兩個變體。 現在讓這個測試運行一段時間，例如 30 天，最後檢查：哪個變體更好？ 您可以在測試期間使用可測量變數來確定這一點，例如： 銷售量 邊際貢獻 轉換率 為什麼 A/B 測試在幾乎所有情況下都是值得的 即使是最偉大的行銷天才也無法看清事物。沒有人可以絕對肯定地說一種設計會比另一種設計更成功地轉換。

最終，只有客戶告訴我們這一點。老兵卡爾·克拉茨 (Karl Kratz) 說得很漂亮：“自我是要付出代價的。” 單獨詢問您的客 沙烏地阿拉伯 電話號碼 戶是什麼說服他們購買（或不購買）您的線上商店的設計將非常耗時。保守地說，每個客戶需要一小時才能完成調查和評估。對 10 位顧客來說，那就是 10 個小時。最後，你仍然不知道你是否可以依賴這些訊息，這在某種程度上是主觀的——人們所說的話和他們所做的往往是兩件不同的事情。 相較之下，在 A/B 測試中，客戶透過使用信用卡清楚地表明哪種變體效果更好。 根據原始版本的糟糕程度或新版本的好壞程度，A/B 測試可以將單一子頁面或登陸頁面的轉換率提高 5%、10%、15%、20% 甚至 30%，而無需承擔風險意外地使頁面變得更糟。 相反：隨著每一輪測試，優化都會取得進展，或至少不會倒退。



即使有時事實證明新變體比舊變體效果更差。但如果你持續、有系統地進行，甚至每月進行幾次 A/B 測試，優化將會取得良好進展。 所以每次 A/B 測試最終都是一次成功的 A/B 測試。這在短期和長期內創造了巨大的利潤。我們來計算一下： 如果您每個月將購買流程的一個子頁面（例如產品頁面、購物車和結帳頁面）改進5%，那麼 12 個月後，與第一個月相比，您的改進率將達到 179%。因此銷售額增加了 79%。短短一年時間。 A/B 測試的費用是多少？ 現在我們知道：A/B 測試是一種有效的最佳化措施，可以幫助幾乎每個商店增加銷售。 但當然也涉及成本和精力。因此，您可能會問自己：A/B 測試什麼時候對您的線上商店有意義？ 銷量增加… 我對客戶的目標始終是：A/B 測試應該在一年內為他們帶來利潤。