A/B测试步骤
A/B测试包括一系列必须按顺序进行的过程，以得出一个现实的结论。 在本章中，我们将详细讨论可用于在任何网页上运行测试的A/B测试过程的步骤 -
1. 背景研究
背景研究在A/B测试中起着至关重要的作用。 第一步是找出网站的跳出率。 这可以通过几种广泛使用的背景研究工具(如Google Analytics等)的帮助完成。
2. 收集数据
来自Google Analytics的数据可以帮助您在网站上查找访问者的行为。 总是建议从网站收集足够的数据。 尝试找到转化率低或可以进一步提高的高丢弃率的页面。 还要计算每天在网站上运行此测试所需的访问者数量。
3. 设定业务目标
下一步是设定您的业务或转换目标，这有助于理解目标是什么。 完成后，您就可以找到确定新版本是否比原始版本更成功的指标。
4. 构建假设
当A/B测试设定了目标和指标。 下一步是找到如何改进原始版本以及如何使其比当前版本更好的想法。 当有了一个想法清单，就预期影响和实施难度来区分它们的优先次序。
例如，最有效的方法之一是将图像添加到网站，这将有助于在一定程度上降低跳出率。
5. 创造变体/假设
市场上有许多A/B测试工具，它们具有可视化编辑器来有效地进行这些更改。 成功执行A/B测试的关键决定是选择正确的工具。 一些最常用的工具是 -
- Visual Website optimizer (VWO)
- Google Content Experiments
- Optimizely
有不同类型的变体可以应用于对象，如使用项目符号，更改关键元素的编号，更改字体和颜色等。
6. 运行变体
向访问者展示您的网站或应用程序的所有变体。 他们的行为将被监控每一个变化。 此外，每个变化的这种访问者互动被测量和比较以确定特定变化如何执行。
7. 分析数据
当这个实验完成，下一步就是分析结果。 A/B测试工具将呈现实验中的数据，并会告诉您不同版本的网页的性能和效率之间的差异。 它还会显示在数学方法和统计数据的帮助下变异之间是否存在显着差异。
例如，如果网页上的图片减少了跳出率，则可以添加更多图片来增加转化次数。 如果您因此看不到跳出率的变化，请返回上一步以创建新的假设/变体以执行新的测试。