如何為 A/B 測試的成功做好準備
已發表: 2021-06-15我喜歡電子郵件的一件事是數據。 因為它很容易獲得,所以很容易運行拆分測試並實時查看電子郵件性能。 您經常會發現我仔細研究電子表格並不斷刷新數據,就好像我正在觀看一場勢均力敵的比賽。
但如果 A/B 測試設置不正確,這些都不重要。
如果沒有堅實的基礎,您的 A/B 測試結果是不可靠的,並且可能會將您引向錯誤的方向。 這可能會讓您在參與度、轉化率以及最終訂閱者和客戶方面付出代價。 因此,在您考慮下一次測試之前,請確保您已做好準備,以獲得推動營銷策略所需的洞察力。
還有誰比我們的常駐測試專家和高級增長經理 John Kim 更適合談論 A/B 測試? John 在我們的網站上運行大部分轉換測試,並教會了我很多來提高自己的技能。 現在你也可以向他學習了。
要成功運行 A/B 測試,您需要做哪些關鍵事情?
無論您在何處進行測試(例如電子郵件、網站、應用程序內或付費廣告),基礎知識都保持不變。 把它們弄對,你就會順利地獲得可以信任的結果並採取行動。
知道你在測試什麼
在執行 A/B 測試之前,準確了解您計劃測試的內容至關重要。 在 Litmus,我們為每個 A/B 測試制定了許多標準,以確保我們最大限度地提高成功和學習的機會。
假設
也許你的 A/B 測試中最重要的元素——一個好的假設——是你試圖解決的問題的答案。
你的假設應該是明確的、有重點的,並且有一些潛在的或有限的證據。 簡而言之,這是對如何解決複雜業務問題的有根據的猜測。 明確定義您的假設很重要,因為您的實驗旨在測試它。
開始寫你的假設! 在我們的例子中,它們通常是使用if-then語句編寫的。
示例:如果我們將標準按鈕顏色更改為橙色而不是綠色,我們將看到點擊率增加。
目標
在運行任何實驗之前,我們喜歡記錄的下一個元素是實驗的目標。 最終,您想為您的企業實現什麼目標?
明確成功對你意味著什麼。
示例:我們的目標是增加按鈕的點擊率,進而增加下一頁的轉化率,從而提高整體的試用註冊或激活率。
指標
在運行您的實驗之前,了解您將監控主要指標的內容非常重要。 考慮到你的假設和目標,當涉及到你之前陳述的目標時,請清楚你將使用哪一個或兩個指標來確定成功。
這一步很重要,因為您需要確保:
- 了解哪些指標對您很重要
- 能夠監控該活動並將其歸因回給定的用戶和群組(您的測試和控制受眾來自您的整體受眾)。
- 了解您的次要指標。除了主要指標之外,監控用戶如何與您體驗的其餘部分進行交互也很重要。
護欄
任何給定的測試影響您的業務的不同方式都可能令人驚訝。
我們在這一步所做的是記錄即將到來的 A/B 測試可能產生積極或消極影響的所有指標和渠道。
完成這個練習很重要,這樣我們就可以:
- 盡量減少任何給定測試的意外
- 權衡(盡可能地)潛在收益與風險/護欄。
我們的團隊在準備測試方面付出了巨大的努力。 我們以切合實際的期望、成功和失敗的閾值進入每個測試,並為多種結果做好準備。
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拆分測試和跟踪
A/B 測試或拆分測試是一項廣泛可用的功能,大多數電子郵件服務提供商 (ESP) 和營銷自動化平台都提供該功能。 如果您想在營銷網站或應用上運行測試,VWO 或 Optimizely 等工具也可以提供解決方案。
在選擇您的受眾時,確定您需要從您的受眾中獲得多少人參與您的整體測試以建立統計顯著性,或者 A 組和 B 組之間的轉化率差異不是由於隨機機會造成的可能性. 如果您有足夠多的觀眾,您將需要從整體觀眾中抽取一部分,將 50/50 分成這些組。 在 Litmus,多年來我們遇到了各種工具來提供幫助。 我們的最愛之一是 Neil Patel 的 A/B 測試計算器。
一旦確定了測試受眾中需要多少人,其中的一半不應對其體驗進行任何更改。 該組將成為您的控制組。 盡可能地,他們的體驗應該與您認為的基准或典型體驗非常相似。 您的另一半受眾將是您的變體群組。 對於該組中的用戶,應用測試處理。
A/B 測試通常在隊列級別進行分析。 意義——我們評估接受治療經驗的隊列是否與對照組有顯著差異。
至關重要的是,將觀眾成員放入給定的隊列是隨機的,並且每個給定的人只接受一次治療。 如果我們要考慮每個群組(測試和對照)的構成,我們希望確保不會對單個群組的特定人口統計、公司統計或用戶的任何其他特徵引入任何偏見。 隨機化您的群組並使用更少的變體更好地確保您的群組代表隨機選擇的受眾。
包起來
A/B 測試不一定很難,但如果你沒有正確設置它們,你從中收集到的見解將沒有多大意義。 了解我們在此處探索的基礎知識將為您的成功奠定基礎,因此您可以將您的知識應用到您的整個營銷策略中。 請記住,退後一步仔細考慮每個元素,您就會順利進行。 請繼續關注我們關於 A/B 測試您的電子郵件營銷的博客,我們將更深入地測試我們最喜歡的頻道。
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