什么是AB测试?

AB测试定义

AB测试是为线上应用(比如网页、小程序、App、AI算法、AI生成内容、功能特性等的两个(A/B)或多个(A/B/n)版本(变体,variation),同时让一小部分访客随机访问,访客会随机分配到不同版本(变体)上,然后通过算法(统计学方法或AI算法)进行分析,比较各版本(变体)对于给定指标(比如注册转化率、购买率等)的效果以及效果差异的可信度(为了排除随机因素),从而选出可信的最优版本(变体),最后将最优版本(变体)发布给全部访客。

AB测试
AB测试

通过运行A/B测试,比较新版本与当前版本用户体验的变化,收集数据并分析,根据数据分析结果衡量更改对业务的影响,可以确保每个更改都产生正向结果,从而消除创新和迭代风险,让业务快速增长。

AB测试步骤

A/B测试的步骤包括:现状分析假设构建、人群分流、目标设置、A/B/n版本制作、数据收集、结果分析等。

AB测试的步骤
AB测试的步骤

AB测试应用场景

1. 体验优化:A/B测试可以让运营者根据数据小心的更改用户体验。通过构建假设然后再验证,很好的了解界面元素如何影响用户行为。另一方面,假设也可能被证明是错误的,就是说,某些所谓最佳体验的观点在本案例中不适合。

2. 转化率优化:AB测试不仅仅能回答一次性的问题或解决分歧,还可以持续改进用户体验,不断提高某个目标转化率。比如希望通过广告着陆页提高销售线索质量和数量,可以尝试通过AB测试更改标题,图片,表单域,召唤语(Call to Action)和页面整体布局。AB测试有助于确定哪些更改对访客的行为造成影响。随着时间推移,可以合并试验中多个获胜更改到界面的新版本中。

3. 广告优化通过测试广告文案,营销人员可以了解哪个版本能吸引更多点击。通过测试后续的着陆页,可以了解哪种布局最好地将访问者转化为客户。如果每个步骤的要素尽可能高效地获得新客户,那么营销活动整体支出实际上可以减少。

4. 算法优化:产品开发人员和设计人员可以使用AB测试来了解新功能或更改所带来的影响。产品发布,客户互动,模式和产品体验都可以通过AB测试进行优化,只要目标能明确定义,并且有清楚的假设。

A/B测试
A/B测试

AB测试并非“测试”

通常我们提到的“测试”是指工程测试,主要是验证产品功能、性能、易用性等方面是否满足设计预期。A/B测试与一般的工程测试有很大不同,它是通过用户行为分析用户心理,从而优化产品用户体验

 工程测试
A/B测试
关注点
设计、功能、代码程序等是否正确性
是否容易使用
关注角度
是否符合设计者的期望
是否符合用户的期望
执行时机产品上线发布之前产品上线发布之后
执行者一般是工程技术人员真正的用户

AB测试vs用户测试

A/B测试用户测试(或调查问卷)更加客观和准确。用户测试虽然能够搜集用户直接反馈的意见,但是所收集信息往往有偏差和失真。尽管设计者制作调查问卷时费尽苦心,以“套取”用户真实想法,而实际上常常不能如愿。这是因为用户知道在参与测试后,行为会走样,另外用户可能出于种种顾虑不能如实回答问题。于此相反,AB测试是在用户不觉察的情况下进行,用户行为可以反应真实的心理状态。

 用户测试/用户调查A/B测试
用户是否感知
反馈收集方式
用户回答问题、发表意见搜集用户行为数据

AB测试涉及的业务领域

A/B测试涉及市场、运营、产品和技术等领域,因此实施AB测试往往要多部门协同合作。这也是AB测试在管理上的难点。通过使用云眼A/B测试工具软件,可以减少市场、运营和产品部门对技术部门的依赖,降低实施AB测试的难度,提高实施效率。

AB测试涉及的业务领域
AB测试涉及的业务领域

AB测试与管理模式和企业文化

A/B测试不仅会给企业带来管理模式上的变革,也会带来一股新鲜的基于试验和数据驱动的企业文化。AB测试成为互联网业务不可缺少的环节,也成为推广、运营、产品经理、数据分析师、开发人员的必备技能。

AB测试经济效益

 优化前优化后
转化率提高10%
优化后
转化率提高20%
从搜索引擎和广告引来的访客数10,00010,00010,000
网络推广投入(假设每个点击2元)¥20,000¥20,000¥20,000
转化率(假设)5.0%5.5%6.0%
转化的访客数500550600
从节省成本角度,改进后节省投入--¥2000¥4000
从增加收入角度,改进后增加收入
假设每个访客终身价值(LTV: Lifetime Value)¥100
--¥5,000¥10,000

云眼AB测试SaaS基础版1万访客每月使用费仅¥500,带来收益却是¥5000+,投资回报率(ROI)10倍以上,A/B测试带来的经济效益是非常显著的。

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  1. 云眼忠实客户 小云

    对了解A/B测试的基本原理很有帮助!