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A/B 测试基础

A/B测试简单来讲是在两个或多个产品的优化方案中选出最优方案的方法。 例如,期望优化产品的某个特性——通常是期望某项数据提升时,需要对产品某处进行调整。 对此可以提出若干版本,但是现有的理论无法判定哪种方案最佳,此时可将这几个版本同时上线, 以小流量运行一段时间获得数据反馈,来判断版本优劣。

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为什么要进行A/B测试?

A/B测试可以使你在现有流量中获取更高的收益。每个产品都拥有自己的目标,也就是这个产品存在的意义。

A/B 测试基础 希望访客最终产生购买行为

A/B 测试基础 希望获得更多的广告点击或者付费

A/B 测试基础 希望拥有尽可能高的留存

每个产品都希望访客最终可以转化成为有价值的用户。 去获取新的用户和流量多数时候会耗费很高的成本,但是如果将现有的流量尽可能高的变现,成本会小得多。 这种转化的概率统称为“转化率”。在A/B测试中,设定A/B版本进行对比试验,即可得知哪个版本拥有更高的转化率。

A/B 测试基础

如何进行A/B测试?

一个严谨的A/B测试正确姿势如下:

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首先,提出问题
为什么我的产品转化率不够高?

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建立假设
比如,让“下一步”按钮更明显一些,也许转化率会更高,将原版作为A版本,设计一个优化“下一步”按钮的方案,作为B版本。

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准备测试方案
计算一下如果要验证这个结论,每个版本需要多少流量。※至此,明确了A/B测试的几个要素:优化指标(转化率)、A/B版本中的变量和实验流量。

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验证
A/B版本同时上线,在属性相同的用户群中运行并获取数据。

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分析数据得出初步结果
如果B版本成功提高了转化率,那么这个假设得到了验证。否则,需要返回第三步来做出其他假设。

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把这个结果分享给大家
给市场、用研、运营同学分享这个结论。

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