商业分析师如何通过AB测试提高用户参与度及转化率？

A/B测试是在优化应用程序和网站时，了解哪些更新有效，哪些无效的最佳方法。以下是Taplytics首席执行官亚伦·格雷泽（AaronGlazer）关于如何运行A/B测试的建议，这些建议可以为您提供所需的证据，让您自信地做出最大效果的更改。如果你想了解更多关于商业分析的相关内容，可以阅读以下这些文章：
新兴报表工具FineReport——商业分析师需要知道的三种报表
数据大浪潮你跟上了吗：如何转行Business Analyst 商业分析师？
商业分析师的面试问题，教你如何回答
只需10步！转行成为优秀BA商业分析师！

如果对于移动应用程序和网站有一件事可以肯定的话，那就是它们总有改进的空间和近乎无尽的优化方法。A/B测试可以帮助指导这些决策，并消除一些关于哪些更改将产生最大影响的猜测。通过A/B测试，所有决策都以数据为依据，这可以防止您在成本高昂的道路上走得太远，而更改显示名义上的ROI。

当您知道什么能引起用户的共鸣时，您就可以创造更好的体验并推动转化——还有哪些营销人员不想这样做？虽然过去A/B测试通常由公司的更多技术团队成员进行，但在过去十年中，随着测试技术的简化，它主要转移到了营销范围内。具备最基本的A/B测试知识的营销人员将发掘更多的用户、更可能转化的用户，并更快地实现其长期目标。

什么是A/B测试？

A/B测试的工作原理是，取两个相同版本的网站或应用程序，然后对设计或体验进行一次更改，以了解其对用户行为的影响。这些变化可能需要更换主页图片、更新副本、重新配置网站布局或更换注册按钮的颜色。您的一半观众观看了变体A，这是用户通常会体验的，而另一半观众观看了变体B，这是您希望实现预设目标的版本。让测试运行几周后，您可以使用数据来查看哪些变体表现更好。一个关键的好处是，您能够在进行永久性更改之前了解首选功能。

传统上，A/B测试主要集中在广告和网站上，但现在在移动世界也同样流行。69.4%的互联网用户在移动设备上使用购物应用程序，69%的用户更喜欢在手机上进行产品研究，因此测试和优化用户或客户的跨渠道体验非常重要。下一个加入混合的频道是Over The Top streaming，测试可以应用于tvOS、AndroidTV/FireTV、Roku和其他智能电视应用程序。

对于一些最成功的组织来说，A/B测试更是效果显著。以Booking.com为例，它围绕A/B测试和实验建立了完整的文化，每个人都可以在未经管理层授权的情况下全权委托进行测试。据报道，Booking.com运行了1,000多个并发测试，并且每年大概进行25,000多个测试。这种测试文化的影响使Booking.com从小型初创公司一跃成为在线住宿巨头。

在Netflix，测试文化同样深厚，对于其持续转型和成功至关重要。该公司经常在博客上介绍其狂热的A/B测试实践，指出它会测试每一个产品更改，这使它彻底改革了其UI布局并推出了个性化主页。它甚至对大多数电影片名图像进行A/B测试，有时会使观看次数增加20-30%。

关于设置A/B测试您需要了解的内容

运行A/B测试的第一步是确定要试验的元素。在运行实验时，一次只进行一项更改至关重要。除了您正在测试的元素之外，您网站上的所有内容都应该保持不变。它因目标而异，但测试元素的样例包括您正在运行的促销的副本、行为召唤按钮(CTA)的颜色和页面布局。通过一次只测试一个元素，您将确信您更改的特定变体是推动更多（或更少）转化的因素。

A/B测试应该运行两周以收集足够的数据。重要的是同时测试页面的两个变体，并且控制组和测试组被平均随机划分以获得准确的结果。如果您先运行版本A两周，然后再运行版本B两周，则外部因素（例如一年中的时间）可能会影响测试结果。

两周时间结束后，分析结果以查看哪种变化表现最佳。然后可以对获胜的变体进行永久性更改或添加，您所学到的知识可以指导未来的A/B测试。

有影响力的测试用例

每个A/B测试都应该从设计假设和设定简洁的目标开始。一些更常见的目标是提高用户对网站或应用程序的参与度，推动转换，并观察用户对新功能的反应。然而，这里是没有上限的。如果您想让更少的潜在客户在浏览期间不下线，或将他们引导至应用程序中的不同CTA，您也可以围绕这些进行测试。

例如，我们的Taplytics用户之一Chick-fil-A希望优化他们的移动应用程序的支付流。他们有一个强大的应用内支付系统，但支付选项的布局似乎让那些不知道自己可以用信用卡支付的客户感到困惑。Chick-fil-A收到了无数关于这种误解的客户投诉，需要找出如何补救这种困惑。Chick-fil-A移动团队使用A/B测试来确定更好地突出信用卡选项的支付流，能够将信用卡订单增加6%，并消除与移动支付相关的来电。

在线治疗的先驱Talkspace也通过A/B测试取得了成功。Talkspace A/B测试了他们的新用户引导流程，看看减少流程中的步骤数是否会增加转化率。他们假设，将动画的长度减半可以减少用户激活时的障碍。通过A/B测试证明了这一点，并导致转换率增加了60%。

将结果反馈到系统中

根据A/B测试结果，您可以保留成功的变体，并删除失败的变体。利用您从测试中学到的知识来确定您的网站或应用程序中要测试的其他方面，并更好地了解哪些内容能引起您的客户的共鸣。如果某些CTA或图像已被证明提供了积极的响应，您可以在其他领域实施它们，以增强您的用户体验。

A/B测试允许您为用户创建个性化体验，不断向他们学习，并使拉近他们与您的品牌的距离。A/B测试有无限的元素，您运行的测试越多，您作为营销人员就会更有见识并更加成功。你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量大数据行业相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：Aaron Glazer
翻译作者：Chuang Zhang
美工编辑：过儿
校对审稿：Miya
原文链接：https://martechseries.com/mts-insights/guest-authors/how-to-use-a-b-testing-to-increase-conversions-and-engagement/