无论你的假设是否得到证实，你都不应该为了让结果达到统计学显着性而过早停止测试。因此，测试结果，无论好坏，都会为您提供有价值的信息，并帮助您更好地计划即将进行的改进。 错误#4：检查错误的持续时间 根据您的流量和目标，留出足够的时间让测试达到统计显着性。运行测试时间太短可能会导致结果不正确。例如，如果您网站的一个版本在开始测试的头几天内获胜，这并不意味着您应该提前停止测试并宣布获胜者。开展营销活动时间过长也是一个常见的商业错误。
测试执行时间取决于各种因素，例如现有流量、转化率、预期改进等。 错误#5：一次性测试 A/B 测试是一个迭代过程，每个新实验都建立在之前实验结果的基础上。有些公司在第一次测试失败后就放弃了 A/B 测试。但这是主要 乌干达电报数据 的错误。如果你在第一次失败时就放弃它，那么你就会失去很多提高资源盈利能力的机会。 另外，在获得成功结果后不要停止测试。重新测试每个元素以获得最优化的版本。 错误六：没有考虑外部因素 必须在可比较的时期内进行测试才能获得有意义的结果。
将网站流量最高时的测试结果与由于节假日、季节性等外部因素导致流量和活动下降时的测试结果进行比较是不正确的。 错误#7：使用错误的工具 随着 A/B 测试的流行，出现了许多廉价的工具。并非所有这些都同样好。例如，某些工具会显着降低您网站的速度，这已经对行为活动产生了负面影响。其他人没有考虑所有必要的质量指标（热图、会话记录等）。使用此类有缺陷的工具进行 A/B 测试从一开始就存在风险，因为它可能会产生有偏差的数据。