增长VP必看建议：资源有限如何做好A/B测试？

搜索

APP

起点课堂会员权益

职业体系课特权

线下行业大会特权

个人IP打造特权

30+门专项技能课

1300+专题课程

12场职场软技能直播

12场求职辅导直播

12场专业技能直播

会员专属社群

荣耀标识

发布

增长VP必看建议：资源有限如何做好A/B测试？

一颗糯米C

2017-09-26

0 评论 8186 浏览 29 收藏

9 分钟

作为公司业务增长负责人，无论你是VP还是产品经理，你都会面临着一个难题：一边是有限的资源——钱和时间，另一边则是快速增长的目标，这给你开展A/B测试工作带来困难。

在资源有限时，你该如何进行A/B测试？

wordstream的文章可以帮助你理清思路，快速开展工作。在分享这篇译文的过程中，我们对部分内容进行编辑，以符合中国国情。以下是正文部分：

A/B测试是个喜欢吃预算的家伙。你当然知道A/B测试对你很有帮助，并且是你不可缺少的工具。然而，麻烦的地方是它会耗费时间与你的预算。在实验开始之前，你早已预料到同设计、开发同事进行谈判是一个耗时的过程，这还不包括告诉你的领导，现在就是开始A/B测试的最佳时刻。

不用怕，只要一点准备工作，你将会轻松的开始实行A/B测试。

我们对WordStream.com 首页做的A/B试验

最近，我以高级优化专家的角色加入WordStream。为了提高用户使用路径关键节点的转化率，我从Web首页到移动端产品做了许多A/B测试。我们的网站虽然有巨大的流量，但我们仍然采用了创业公司的极简模式，务必做到尽可能节省实验流量。

如果您也恰好是在一家小型公司工作，或者在A/B测试时预算有一定限制，在这里，为您提供5个个人建议，可以帮助您顺利进行A/B测试：

建议1：找到最大痛点&获得真实反馈

关于优化网站，你已经有一些主意。比如先看一下是否哪个页面跳出率过高？某一环节的转化率是否开始下降？当你决定对此开始一个A/B实验时，确保这一页面有足够的流量让你得到真实、可操作的结果。当然，改变“联系我们”页面的图像会提高一点转化率，但这要花费你数月时间才能看到真实结果（因为流量太小）。所以，请务必将你的实验在高流量页面进行，同时，这个页面是转化路径中必不可少的一页。

如果你的产品页面有很多流量，并且是转化漏斗的核心环节，它将成为A/B实验的完美选择。

一旦你确定了做A/B测试的页面，就要开始寻求真实、诚恳的用户反馈。对许多市场运营人员来说，客观的看待自己的网站是困难的——这就像是让你承认你的孩子长得太丑一样！你可以对一些用户提供奖励，让他们帮忙完成你的用户体验调查。并且，让他们告诉你在使用产品的过程中，哪些地方会感到困惑，或者无法找到他们需要的信息。在Rockefeller Corporation 的一项调查中显示，68%的用户会因“网站并不在意他们”而离开。更糟的是，你能听到的声音仅仅是剩下的“4%不满意用户”的反馈——另外96%的用户已经离开，并且不会给你任何信息。如果你没有足够的资源进行用户体验测试，你可以找你的同事帮忙，并让他们给予客观、公正的评价。

建议2：要做大事！

重要问题需要大的解决方案。改变某个按钮的尺寸和颜色是一个简单方案，但这并不能解决你的长期增长目标。作为替代方案，想一下按钮中的CTA（Call to Action：用户行为召唤，通过刺激用户、吸引用户点击，完成用户的转化）模式，或者价格本身是否有调整的必要。如果你的CTA方式是否让人困惑，或者它没有表现出足够的价值，那么用清晰的、行动驱使的文字修订文案。

如果你的页面因为价格表现不清晰而没有带来转化，那么想想用图片或者视频来证明这一出价是有竞争力的。如果你此刻的价格对访问者没有吸引力，你可以试着提供一次免费试用，或者提供服务时限长短不同的多种购买方式。

CTA （行为召唤）按钮

建议3：给出务实、可操作的假设与KPI

一旦你设计好一个实验，并确定了运行页面，还要再腾出一些时间建立你的前提假设。通常，这个假设要遵循一种简单的“如果/那么”逻辑：如果我修改了主页上面的CTA文案，那么我的点击率将得到显著提高。当你分析实验结果的时候，记得回到这一前提中来。

我们进行的一次关于博客边栏的实验，
这里的前提是：“如果我们加入Adwords 评级报告的图片，那么用户会更有可能点击。

前提假设确认之后，你要选择一些KPI（关键指标）来监测实验。在上述例子中，主要的KPI指标是点击率。你可能还很关注转化率。保持每天、或者每周的频度监控这些数据指标。很多A/B测试产品会帮助你进行监控，如果你使用两个独立URL进行A/B测试，你可以将这两个页面的数据分别进行监测。同样，如果你在同一个页面提供了多个报价，确保要对所有数据进行追踪，这样你才可以对实验结果进行控制。

转化率的数据图
通过虚拟数字演示的追踪系统样例

建议4：耐心！

在A/B测试进行时，什么也不做也许是最困难的！确保你的实验至少要进行7天，并且你的实验结果达标统计显著，我们建议是按照95%的标准。大部分A/B测试工具会提供给你相关统计结果，当然你也可以通过其他在线计算器获得。如果你的测试页面流量不高，或者你的网站没有达到较高的转化率，这时你需要延长实验时间到一周以上。