流量是基于他们的假设和目标的测试

所有后续步骤都取决于此：我们正在谈论数据，应该改变什么，为什么要改变，预期结果是什么等等。如果你从错误的假设开始，测试成功的可能性就会降低。 相信别人的话：确保其他人改变了注册流程并使转化率增加了 30% 。然而，结果。这就是为什么您不应该将别人的测试结果应用到您的网站：没有两个网站是相同的。对他们有用的方法可能对你不起作用。他们的流量会不同，他们的目标受众可能会不同，他们的优化方法可能与你的不同。 一起测试太多的变体： 行业专家警告不要一次测试太多。一起测试网站的太多元素使得很难确定哪个元素对测试的成功或失败影响最大。 除此之外，随着测试元素数量的增加，该页面上需要有流量来证明具有统计意义的测试的合理性。因此，确定测试的优先级对于成功的 A/B 测试至关重要。 忽略统计显着性： 如果这些内心想法或个人观点最终成为 A/B 测试的假设或设定目标，那么测试很可能会失败。 为了使 A/B 测试成功或避免失败的 A/B 测试并为您的下一次测试提供有价值的信息，您的测试从一开始就应该由具有统计意义的数据驱动。


更具体地了解统计显着性。 使用不平衡流量： 企业经常测试不稳定的流量。为了获得显着的结果，A/B 测试应该使用适当的流量进行。 使用低于或高于测试所需的流量会增加您的营销活动失败或产生无效结果的可能性。 测试错误的持续时间： 根据您 WhatsApp 号码数据 的流量和目标，在一段时间内运行 A/B 测试以获得统计显着性。执行测试时间太长或太短都可能导致测试失败或导致结果不显着。 仅仅因为您网站的某个版本似乎在测试的头几天内获胜，并不意味着您应该提前打电话宣布获胜者。 让营销活动持续太长时间也是企业常犯的错误。 运行测试所需的时间取决于多种因素，包括现有流量、当前转化率、预期改进等等。了解您需要在这里参加考试多长时间非常重要。 保持重复性工作的进行： A/B 测试创建了一个迭代过程，其中每个测试都是根据先前测试的结果执行的。企业在第一次测试失败后放弃 A/B 测试。 但是，为了增加下一次考试成功的机会，您在计划和执行下一次考试时应该从上一次考试中获得见解。 这增加了您的测试成功并获得具有统计意义的结果的可能性。 另外，测试成功后不要停止测试。一遍又一遍地测试每个元素以产生最优化的版本，即使它们是成功活动的产物。 不考虑外部因素： 为了获得有意义的结果，应在可比较的时期内进行测试。





将网站流量与因促销或节假日等外部因素导致流量最低的日子与流量最高的日子进行比较是错误的。 由于此处的比较不是在口味之间进行的，因此得出琐碎结论的机会增加了。 使用错误的工具： 随着 A/B 测试越来越流行，许多低成本工具也脱颖而出。并非所有这些工具都同样好。 有些工具会显着降低您网站的速度，而另一些工具则没有与必要的定性工具（热图、会话记录等）紧密集成。 使用此类有缺陷的工具进行 A/B 测试可能会从一开始就危及测试的成功。 困难 A/B 测试的挑战 A/B 测试的投资回报可能是巨大且积极的。它通过识别确切的问题领域，帮助您将营销工作导向最有价值的元素。 然而，一段时间后，作为营销人员，您在决定进行 A/B 测试时可能会遇到一些困难。一些挑战包括： 决定测试什么： 您不可能有一天醒来并决定将您选择的元素进行测试。 营销人员现在意识到的一个残酷现实是，当您考虑业务目标时，易于实施的小改变并不总是最好的，而且往往无法证明是重要的。 对于复杂的测试也是如此。这就是网站数据和访客分析数据发挥作用的地方。