例如，如新 CTA 的着陆页，则您的主要 KPI 可能是转化率。 常见 KPI： 点击率 转化率 报名率 购买完成 Google Analytics、热图和移动应用的应用内分析等工具有助于跟踪和衡量这些重要指标。 6. 测试运行足够长的时间 不要着急。测试时间太短可能会导致数据不准确或不确定（通常称为“误报”）。另一方面，如果用户对测试的变体反应不佳，测试时间过长可能会导致转化率下降。 一般经验法则是进行测试直到达到统计显著性。统计显著性确保两个版本之间的差异是有意义的，而不是随机的。 以下是不同样本量如何影响决策的概述： 样本大小 测试时长 重要性水平 小型（< 1,000 个用户） 1-2周 低，需要更多时间才能达到显著水平 中型（1,000-10,000 名用户） 1-2周 中等，可更快实现统计显著性 大型（> 10,000 个用户） 1 周 更快实现更高的统计显著性 7.分析结果 测试结束后，分析结果以确定控制或变体是否表现更好。
大多数 A/B 测试平台都具有内置分析功能，可以显示两个版本之间的相对性能差异，并配有可视化图形、图表，有时甚至还有重要性计算。 理解数据最重要的部分是确保数据具有统计意义。应仔细检查结果，确保数据波动 新西兰 whatsapp 电话号码 不是季节性的或随机的。 ConversionXL提供了有关深入研究 A/B 测试结果和正确解释统计意义的优秀资源。 8. 实施制胜策略 确定明显的赢家后，就该实施获胜版本了。将此更改永久应用于您的页面或内容。这应该与开始时列出的目标一致，显示改进的关键绩效指标（例如更高的转化率）。 记录测试结果也很重要。详细记录测试的内容和原因将有助于识别随时间推移的模式，并可以指导未来的 A/B 测试。 成功 A/B 测试的最佳实践 遵循一些最佳实践可以在测试时产生显著的不同： 一次测试一个变量：在每次测试中将重点放在单个变化上，以便自信地将结果归因于该变化。
细分您的受众：根据人口统计、行为或设备类型定位特定的受众群体，以获得有意义的结果。 持续测试： A/B 测试应该是一个持续的过程。即使找到了“赢家”，也可以测试更多变量以进行进一步优化。 记录学习：保存过去的 A/B 测试结果可以为未来的决策提供信息并建立经过验证的策略数据库。 结论 运行有效的 A/B 测试需要明确的策略、明确的目标和耐心。如果操作正确，它可以提供有价值的用户行为洞察，提高参与度，并最终提高转化率。请记住，A/B 测试不是一次性活动，而是一个持续的学习和优化过程。通过不断测试营销材料、网页或应用的元素，您可以做出数据驱动的决策，从而提高整体绩效。 您准备好进行第一次测试了吗？从小处着手，进行全面测试，然后观察结果如何随着时间的推移改善您的关键指标。