一、什么是A/B測試


簡單來說,A/B測試是一種用于提升產品轉化率、優化獲客成本的數據決策方法。通過A/B測試,可以讓決策質量更高,更符合客觀事實。

在對產品進行A/B測試時,我們可以為同一個優化目標(例如優化購買轉化率)制定兩個方案(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用方案,同時另一部分用戶使用 方案,統計并對比不同方案的轉化率、點擊量、留存率等指標,以判斷不同方案的優劣并進行決策,從而提升轉化率。



 

二、為什么會有A/B測試?


很多企業在做運營或營銷決策時,較多依據經驗,或是拍腦袋。A/Btest會先通過少量的樣本數據,讓不同的方案同時生效,用運行的結果數據,來驗證哪一種方案更優。
隨著移動互聯網流量紅利、人口紅利的逐漸衰退,越來越多的產品運營開始關注數據驅動的精細化運營方法,A/B測試就是其中一種有效的方法。
 


三、A/B測試的價值及要點


A/B 測試組件,可對營銷活動中涉及到的可優化的要素、環節和流程進行測試,幫助企業準確、高效、及時地找到最佳方案,提升點擊轉化率,優化獲客成本,提升整體營銷效率。
l  對象人群的隨機性
用于A/B測試的對象人群,需要是隨機取樣用戶。許多互聯網企業會用用戶ID、用戶設備ID等不會與用戶屬性、行為相關的數字來做取模、分配流量。
l  樣本數量的規模
這一點毋庸贅述,A/B測試是面向測試樣本對象進行,樣本數量必須達到一定規模,測試的數據結果才有參考意義。過小數量級的樣本,結果數據起不到太大的參考作用。
l  嚴格控制變量
測試過程中,要盡量保證只有變量變化,其他因素盡量都不變。舉例說明,若想測試兩個不同的公眾號標題的點擊轉化率,就要盡量保證只有標題的內容這個變量不同,其他的因素,如測試人群選擇、測試群組的樣本數量、推送時間點、推文封面圖、推文條數等,都保持一致。
l  多版本測試
在執行一次測試時,并不一定只設置A、B兩組,也可以設置多個,甚至測試多次(過程中可能涉及到并組),來實現最終的測試目標。
l  不一定每一次測試都有效
可能執行的很多次測試,并不會有那么明顯的數據差異。A/B測試并非每一次都能給業務結果帶來很大的影響。對客觀真相的接近,對核心指標的影響,可能要經過非常多次測試。但這,正是我們堅持A/B測試的理由。
l  測試小,才“美“
若在執行的A/B測試,需要驗證一個非常復雜的變動,或者多個變動方案的組合,則即便有對比結果,也無法確認是哪一個因素帶來的影響。
所以,每一次測試,盡量只改變微小的因素,而不是大刀闊斧。
 

四、兔展目前支持的A/B測試場景舉例


ü  觸達優化:通過選擇樣本群組推送,測試不同模板消息文案的打開率,從而在執行全量推送時,選擇打卡率更高的文案方案,從而提升整體打開率;
ü 公眾號推文標題優化:測試不同推文標題的打開效果,根據數據選取最終推送標題; 
ü 活動轉化優化:可通過測試驗證活動的標題、封面、活動分享語、活動內其他內容、關鍵操作步驟等的,驗證提升活動效果。
 

兔展A/B測試案例:活動智能標題優化,輕松提升4倍打開率

不同的標題、頭圖和轉發描述能帶來數倍的效果差異。下面是兔展某客戶通過Ab test,在僅優化標題和描述的情況下,單次活動打開率提高約4倍。


測試流程梳理與設計

后臺配置測試自動執行流程


測試結果數據差異

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