產品經理＆運營策劃的必備技能—A/B測試

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為了那些錯過精彩直播的同學，以及想要深入研究公開課知識點的同學，我們出了「公開課實錄」新欄目，幫助大家把1小時課程中最精彩的知識提取出來，方便大家做筆記，並能夠隨時快速回顧學習！

今天是第九期實錄，A/B 測試。

如果你是一名產品經理或者市場分析人員，最應該忌諱什麼？

當然是「拍腦袋」做決定！

現在各個公司都強調用數據驅動決策，當你不知道哪個設計、文案、功能更好時，你需要用真實的數據來告訴你答案，而最簡單的方法就是來一次A/B 測試。

今天學院君就帶大家學習 A/B 測試的相關知識，實錄材料選自於紐約大學市場營銷碩士趙佳琳老師的公開課。

首先，什麼是 A/B 測試？

所謂 A/B 測試，簡單來說，就是為同一個目標制定兩個方案（比如兩個頁面），讓一部分用戶使用 A 方案，另一部分用戶使用 B 方案，記錄下用戶的使用情況，看哪個方案更符合設計目標。

比如可以建立一個測試頁面(variation page)，這個頁面可能在標題字體，背景顏色，按鈕顯示等方面與原有頁面(control page)有所不同，然後將這兩個頁面以隨機的方式同時推送給所有瀏覽用戶，接下來分別統計兩個頁面的用戶轉化率，即可清晰的了解到兩種設計的優劣。

為什麼要進行 A/B 測試？

A /B 測試可以讓你從現有流量中獲得更多收益，有可能在登陸頁面或網站上的小改動, 也會導致潛在顧客、銷售和收入的顯著增加。

同時 A/B 測試可以幫助你減少風險，及時發現問題，利用數據結果來告訴你最正確的選擇與決策。

A/B 測試都測些什麼？

只要是用戶直接接觸的信息都可以進行測試，比如在一個網頁上，我們可以測試：

Headlines：頭條、主標題

Sub headlines：副標題

Paragraph Text：段落文本

Testimonials：評論反饋

Call toAction：按鈕（比如訂閱、購買的按鈕）

Links：鏈接

Images：圖片

......

A/B測試的步驟：

進行測試的時候最重要的是要明白可以測試什麼內容，清楚這些內容是否對產品有影響，要有一個明確的目的。

1.研究網站數據：使用 Google Analytics 等網站分析工具，並找到轉換中所存在的問題區域。

2.確定目標：確立一定的標準來判斷變化是否比原始版本更好。目標可以從點擊按鈕或鏈接到產品購買和電子郵件註冊等。

3.構建假設：根據 Google analytics 上的顧客的行為，推測什麼樣的行為能夠形成更好的轉化率，從而構建一個能夠增加轉化的假設。

4.測試假設：根據假設創建一個變體，然後對原始的頁面進行 A/B 測試，通過工具將兩個頁面分發給隨機的人群（人群比例可以自由設置），從而得到數據。

5.分析測試數據並得出結論：分析 A / B 測試結果，並觀察哪個變化實現了最高的轉換，如果在變體中明顯有一個擁有更高的轉換率，那麼就繼續執行它。

6.向所有相關人員報告結果：讓營銷、IT 和 UI / UX 中的其他人員了解測試結果和提供不同的看法。

能否在同一時間測多個內容？

比如你只是想測試你的標題，但你有三種變化的可能。在這種情況下，運行單一測試並將隨機分發的測試對象分成三組（而不是兩組）是可行的，這樣仍然被視為 A / B 測試。

但是同時測試多個項目，比如你想同時測試標題、圖片、按鈕等，這個便不能算做 A/B 測試，這是一個多變數測試，運行起來更加複雜，需要將一定的因素整合成整體再來測試，相對來說沒有 A/B 測試直接和準確。

A/B 測試的案例：

1.比如有一個社交媒體平台，他們希望增加用戶量，增加用戶停留時間，並能獲得更多的轉發，他們可能會測試以下內容：

註冊模式：測試哪種註冊方式更加簡單，更被用戶接受。

推薦內容：測試哪一類內容符合大眾化需求，傳播性更廣。

分享按鈕：測試哪種按鈕更讓人產生分享慾望，比如從顏色、形狀、位置考慮。

2.再比如一個電子商務公司可能希望增加顧客每單所購買的商品數量，提高客單價或增加節假日銷售，他們可能會進行以下測試：

主頁促銷：什麼樣的內容能夠引起大家購買願望。

導航元素：如何引導大家點擊下一步，邏輯是否清楚。

付費組件：是否能夠讓用戶簡單地進行付款操作。

最後，如果哪天你們辦公室一群人拍桌子瞪眼地討論哪種方案好，哪個功能妙，每個人都誓死不肯退讓，這時你就得拿出A/B 測試大法，來避免一場世紀大戰的上演！

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