A/B测试终极指南

来源:互联网

A/B测试并不是一个新兴的时髦的名词,许多经验丰富的市场营销人员和产品设计人员都在使用这种方法以深入了解访客的行为并提高转化率。然而,A/B测试还没有像SEO、网页分析、可用性等那样普及,人们也还没有意识到它的价值。人们并没有完全理解什么是A/B测试,A/B测试怎样创造价值以及如何使用A/B测试。本文就是为大家提供最好的A/B测试教程。

什么是A/B测试?

确切地说,A/B测试的核心就是:同一个元素有A、B两个版本,通过测试得出哪一个版本更好。你需要对两个版本进行对比实验,确定出较好的那个版本来使用。

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A/B测试

这就类似于在自然课中做的实验一样,测试各种元素哪些是对植物生长有利的哪些是抑制植物生长的。

网页上的A/B测试也是相同的道理,同一个页面有A和B两个设计版本。通常,A代表现有的版本,B代表新设计的版本。分别检测两个不同版本网页的流量,测量我们所关心的性能指标,例如:转化率、业绩、跳出率等,最后得出性能最好的那个版本。

测试哪些东西?

很明显地,测试什么内容取决于测试的目标。例如,如果你的目标是增加注册用户数量,那么你应该测试如下指标:注册表单长度、字段类型要求、隐私政策等。在这种情况下,A/B测试的目标是要找出哪些因素阻碍了用户注册。是注册表单的长度?是用户关心的隐私?还是该网站做了让用户不信任的事情?所有这些问题都可能通过逐个的A/B测试来找到答案。

虽然每一个A/B测试都各有不同,但测试中最基本的元素包括:

●操作按钮的名称、大小、颜色和位置;

●标题或产品说明;

●表单的长度和字段类型;

●网站的布局和风格;

●产品的价格和促销优惠;

●图片加载和产品网页;

●页面上文字的多少(长短);

开始你的第一个A/B测试

一旦确定你要测试的内容,下一步就是选择一个合适的测试工作。如果想要选择一个基础的、免费的工具,并且不介意HTML和JavaScript,可以使用Google Website Optimizer。如果想要一个功能更加强大一点的,可以使用Visual Website Optimizer。我在文章最后还会列到一些其它工具,都是可以用的。在所有工具中建立实验都是类似的,因此我们只讨论其中一种就可以。

你可以在以下两种方式中选择一种进行A/B测试

●在页面加载前替换掉将要被测试的元素

如果你要测试的是页面中的单个元素,如注册按钮,你需要在测试工具中创建一个注册按钮变化的页面。测试进行时,A/B测试工具会将页面上的按钮进行随即变化呈现给访问者。

●重定向到另一个页面

如果你想通过A/B测试整个页面,如绿色主题和红色主题,你需要创建并上传一个新的页面。例如,你的主页是:http://www.example.com/index.html ,你需要创建另一个版本为http://www.example.com/index1.html 。当测试运行时,测试工具会将部分访问者重定向到第二个网址。

当你用这两种方法建立好两个版本后,下一步就是设定转换目标。通常,你将获得一段JavaScript代码,你可以将其复制并粘贴到一个需要访客到达的目标网页。例如,你有一个电子商城网站,你想要测试“立刻购买”按钮的颜色,那么你的转换目标将是访客完成购买后出现的“感谢您”页面。

在转换事件发生的同时,A/B测试工具将记录呈现给访客的是哪一个版本。当足够多的访客和转换之后,你可以查看结果并找出哪个版本的转化率更高。就这么简单,建立并运行A/B测试确实就这么简单。

该做什么不该做什么

尽管上文上提到A/B测试非常简单,但仍需要记录一些基本的原则。这些建议是我做过若干次A/B测试后总结出来的。

注意事项

●在A/B测试时,一定要同时测试两个版本。如果你这个周测试了A版本,下个周测试B版本,那就错了。有可能B版本实际上更差但你测试的时候恰好业绩更好。因为两个版本之间的流量总是不同的。

●不要结束的太早。有一个概念叫“统计信心”,它决定了你的测试结果是否是有效的。当每个版本只有少量的访客和转化率时,它无法确定最终的结果。大多数A/B测试工具都提供一个统计报表,如果你是手动测试的,可以使用在线计算工具计算它。

●不要让常规访客感到惊讶。如果你要测试页面中的核心部分,包括新访客和常客,不要让他们感动惊讶,如果这个版本最终可能不会被采用,更要尤其注意。

●不要让你的直觉干扰测试结果。成功的A/B测试结果往往是惊讶的或直观的。在一个绿色主题的页面中,一个红色按钮的出现有可能成为胜者。即使红色按钮看上去不那么舒服,也不要冒然推翻它。你测试的目标是获得更好的转化率,而不是美学,所以,不要凭借自己的直接判断干扰测试结果。

应该做的事

● 弄清楚测试需要的时间。结束太早,可能会增加成本,因为可能花了时间精力却没得到有意义的结果。结束太晚也不好,因为效果不佳的页面可能影响你的转化和业绩。使用一个计算器来确定一个测试所需要的时间。

●使A/B测试在整个网站上保持一致。如果你要测试注册按钮,同一个访客在多个页面上看到的注册按钮应该是一致的。如果对同一个访客,在一个页面上呈现A版本的注册按钮,在另一个页面上呈现B版本的注册按钮,这样会使测试结果无效。

●做大量的A/B测试。让我们面对现实吧:你的第一个A/B测试可能会无效,但不要绝望。一个A/B测试只有三个结果:无效、不好的结果、好的结果。优化转化率的关键是做大量的A/B测试,把所有好的结果拼接起来,最终推动业绩提升。

经典A/B测试案例研究

这里有一些如何进行A/B测试的研究案例。

Writing Decisions: Headline Tests on the Highrise Sign-Up Page

37Signals测试他们价格页面上的标题。最终发现,“30-Day Free Trial on All Accounts “比原来的“Start a Highrise Account. “多产生30 %以上的订单。

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37Signals

“You Should Follow Me on Twitter Here” (Dustin Curtis)

这是一个用来测试召唤用户在Twitter上关注自己的试验。Dustin 发现提示文字是“You should follow me on Twitter here” 的效果是“I’m on Twitter.” 173%

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Dustin Curtis

Human Photos Double Conversion Rates

两个独立的A/B测试得出一个令人惊讶的结论:两张照片放在网站上A/B测试,真人照片获得了两倍的转化。科学研究也证实了这一结论:我们潜意识被照片吸引了。

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Human Photos

Google Website Optimizer Case Study: Daily Burn, 20%+ Improvement (Tim Ferriss)

一个将用户选择减少的变化使转化提高了20%。改动后的版本在视觉、文本等细节也都优于原有版本。

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Google Website Optimizer Case Study

Two Magical Words Increased Conversion Rate by 28%

“It’s free”这个词增加了注册按钮点击量的28%,这也说明了操作按钮上文字的重要性,同时还表明一个微小的变化也可以带来巨大的结果。

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It’s free

Changing the Sign-Up Button from Green to Red
根据A/B测试,CareLogger将其注册按钮由绿色改为红色,增加了34%的注册量。

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CareLogger

Single page vs. multi-step checkout
如果你有一个在线商城,很常见的就是用户支付流程。通过A/B测试发现,单页结账过程比多页结账过程效果更好。

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Checkout

“Mad Libs” style form increases conversion 25-40%
此A/B测试表明,一段较为个性和创意的输入形式比传统输入框的布局效果更好一些。

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Mad Libs

Complete redesign of product page increased sales by 20%
一个软件产品公司为了使其产品页面看上去更具现代感也为了赢得访客更多的信任,他们重新了产品页面的设计。结果表明:他们成功的增加了20%的业绩。这个案例说明设计对销售的影响。

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Redesign

Marketing Experiments response capture case study – triple digit increase in conversions
通过一系列的A/B测试,他们将邮件送到率提高了258%。重点是消除所有干扰,仅让访客提供Email地址。为了使访客完成其简介,登录页通过亚马逊的礼品卡来刺激和鼓励访客填写资料。

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Gift

A/B测试工具

这里是一些具有不同特点、不同价位的可用于A/B测试的工具:

Google Website Optimizer
搜索巨头Google提供的免费的A/B测试工具,对初学者是很好的选择,但缺少一些高级功能。

A/Bingoand Vanity
基于Ruby on Rails开发的服务器组件。需要编程和代码集成。

Visual Website Optimizer
一个易于使用的A/B测试工具,具有所见即所得编辑器,单击地图,访问者分割和标签等高级功能。

Unbounceand Performable
集成着陆页设计的A/B测试工具。

Vertster, SiteSpect, Webtrends Optimize and Omniture’s Test&Target
企业级测试工具。

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