今天跟大家聊一下關于AB-Test,很多人可能到沒聽說過,跟大家詳細的分享和分析一下這個在跨境,乃至整個生活中都運用的比較多的測試手段!
今天跟大家聊一下關于AB-Test,很多人可能到沒聽說過,跟大家詳細的分享和分析一下這個在跨境,乃至整個生活中都運用的比較多的測試手段!
想必跨境電商從業者每天都會想思考如何提升店鋪銷量,但是不是所有選好的商品都能夠有好的銷量,這不單是選品的問題,商品描述、定價策略、促銷手段等都有可能影響到商品的銷量,而對于這些運營方法的決策就需要用到相應的測試方法,其中最常見的測試方法就是AB測試,
今天我對AB測試進行詳細介紹,希望能通過此文告訴賣家們AB測試是什么?并給各位賣家推薦一些常見的AB測試工具和結果分析方法。
一、AB測試是什么
AB測試是為Web或App界面或流程制作兩個(A/B)或多個(A/B/n)版本,在同一時間維度,分別讓組成成分相同(相似)的訪客群組隨機的訪問這些版本,收集各群組的用戶體驗數據和業務數據,最后分析評估出最好版本正式采用。
AB測試主要是用在開發,通常是在web或者APP界面或流程上做A和B兩個版本,或者更多的版本,然后同一時間分別讓屬性相同的訪客訪問這些版本,收集訪客的相應體驗數據和業務數據,然后對比結果以決策最終采用哪個版本作為正式版本。
作為延伸,AB測試也會用在各種不同的應用場景下,比如:體驗優化、轉化率優化、廣告優化、算法優化等。
二、AB測試比較常見的場景應用
1、體驗優化
用戶體驗永遠是賣家最關心的事情之一,但已經完善的落地頁隨意的改動是一件很冒險的事情,因此很多賣家會通過AB測試進行決策,常見的是在保證其他條件一致的情況下,針對某一單一的元素進行AB兩個版本的設計,并進行測試和數據收集,最終選定數據結果更好的版本。
2、轉化率優化
通常影響電商銷售轉化率的因素有產品標題、描述、圖片、表單、定價等,通過測試這些相關因素的影響,不僅可以直接提高銷售轉化率,長期進行也能提高用戶體驗。
3、廣告優化
廣告優化可能是AB測試最常見的應用場景了,同時結果也是最直接的,營銷人員可以通過AB測試的方法了解到哪個版本的廣告更受用戶的青睞,了解到哪些步驟怎么做才能最吸引用戶。
三、AB測試的操作方法
通常做AB測試是一個逐步設計的過程,在過程中需要注意以下幾個要點:目標、方案、設計、數據、分析。
具體操作步驟如下:
1、根據業務場景的需求,設立AB測試的目標,也就是需要改進的點。
2、根據目標建立優化方案,通常優化的點是單一要素。
3、依照優化方案進行相關的AB版本設計,這里需要注意的是AB兩個版本通常只有優化方案中的單一要素不同,其他界面需保持一致。
4、數據收集,設計好AB測試版本后,將流量合理分發至每個版本,然后收集用戶的行為數據。
5、測試結果分析,統計顯著性按照95%進行區分,達到標準并且可以維持一段時間則可以結束實驗;如果達不到標準則需要延長測試時間;如果長時間達不到標準則需要考慮終止測試。
四、AB測試結果分析指南
AB測試結果的分析可以分為兩個方面的分析,一是統計學分析;一是業務分析。
1、統計學分析
上面簡單提到了統計學分析,所謂統計學分析即通過統計學的角度來分析是否可信。這里有三個層面:第一是分析AB兩個版本之間的差異性,通過統計顯著性來反映;之后再分析差異大小,這里通過改進效果來表示,即轉化率的提高或降低的幅度;最后是差異區間,表示轉化率改進的空間范圍。
統計顯著性:
統計顯著性也叫顯著性,是指兩個群體的態度之間的任何差異是由于系統因素而不是偶然因素的影響,同時假定控制了影響差異性的其他影響因素,剩下的是我們推斷的因素,但這個也不能夠100%保證,因此會有一個概率值即顯著性水平。
如前面所提,統計顯著性的值代表了如下含義:
1)95%以上:優化版本和原始版本之間有顯著的統計差異,轉化率的“改進”是可信的;
2)90%~95%:優化版本和原始版本之間的統計差異存有疑問,轉化率的“改進”是存有疑問的;
3)90%以下:優化版本和原始版本之間沒有顯著的統計差異,轉化率的“改進”是不可信的;
改進效果:
AB測試中優化版本與原始版本相比轉化率提高的幅度。計算公式是:(優化版本轉化率-原始版本轉化率)/原始版本轉化率。
差異區間:
也就是AB測試的優化版本與原始版本之間轉化率差異最可能分布的區間范圍。例如:A版本為原始版本,B版本是優化版本,A的轉化率為10%,B的轉化率為15%,則轉化率的絕對差異為5%,而轉化率的相對差異為50%。
2、業務分析
通過以上統計學分析確定了可信度之后,就需要對AB測試的結果進行業務分析。因為統計學分析中我們已經得出了差異性要素,在通過行業知識、客戶心理、用戶行為習慣、喜好等角度進一步分析,從統計的數字中挖掘出差異的真正的原因。
五、AB測試工具推薦
1、Optimizaly
optimizaly是一個提供A/B測試SaaS服務的互聯網公司,2010年成立于美國。根據不同的行業應用進行了豐富的場景設定。
2、Visual Website Optimizer
Visual Website Optimizer對于電子商務的用戶來說其功能非常強大,他可以極其詳細地進行A/B測試,收集整理盡可能多的數據。不過價格偏貴,也有30天的試用時間。
3、Omniture
Omniture公司的總部位于猶他州奧勒姆市(Orem, Utah),是下一代在線分析技術的先驅,它為全球的商務領袖和創新企業提供最優秀的ROI 提升方案。
4、Testin云測
Testin云測是全球最大的移動游戲、應用真機和用戶云測試平臺,目前擁有千余款不同型號的手機、平板、智能電視和OTT終端,向超過80萬的國內外移動游戲、應用開發者提供服務,累計測試超過1.8億次,與IBM、微軟、谷歌、騰訊、阿里、百度以及Intel、ARM、Qualcomm、Imagination等全球主要移動芯片供應商和聯想、OPPO、三星等主流終端提供商建立了密切的服務、合作、溝通關系。
5、ABTester
ABTester是一個可視化操作的AB測試工具網站,在線設計實驗,系統自動投放至目標用戶,后臺精確統計篩選最優版本。在國內屬于最常見的的在線測試工具。
6、AppAdhoc
AppAdhoc 是吆喝科技獨立開發的一套以 A/B 測試為基礎的數據優化平臺。通過引入 Google 全數據驅動產品優化的理念,用數據幫助開發者做產品決策,避免無數據決策的產品風險,提升產品潛力。
7、云眼測試
云眼是領先的AB測試工具,涵蓋網站AB測試、移動端AB測試、全棧API AB測試,盡情發揮A/B測試驗證創意,提高轉化率和留存率。
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