A/B 测试中要避免的错误
Posted: Sat Dec 28, 2024 8:33 am
A/B 测试中缺乏明确的目标就像没有指南针的航行一样。了解您想要改进的内容是运行测试之前的第一步。
正如我们所看到的，目标必须是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的（SMART）。
没有明确的假设
该假设或多或少是对可以改变什么来实现目标的猜测。缺乏明确的假设就像随意做出改变。
一个明确的假设必须能够由一个理由来证明其合理性。您必须能够清楚地阐明为什么您认为更改特定元素或变体会影响性能。
例如，如果目标是提高电子邮件的打开率，则假设可以是：“在电子邮件主题中包含收件人的名字将提高打开率”。
没有明确定义成功标准
准确定义 A/B 测试的成功标准非常重要。成功标准与目标直接相关。危地马拉 whatsapp 号码数据 5 万 它们被定义为您选择的 KPI 的增加或减少程度。
可以这样制定一个标准：“如果我设法在我的电子邮件营销活动中获得 +10 个打开率点，则 A/B 测试成功”。
数据量微不足道
A/B 测试结果的可靠性取决于收集的数据量。
数据不足可能会导致错误的结论：如果样本太小，版本 A 和版本 B 之间结果的差异可能是由于偶然因素而不是变体的有效性......
样本量必须足够大，以避免出现不显着的结果。
从过于复杂的测试开始
最好从简单的 ab 测试开始，一次仅更改一项。这将帮助您隔离并了解每个更改对性能的具体影响。
例如，不要同时修改网页的标题、设计和内容，而是从仅修改标题开始。换句话说，避免立即开始设置多变量测试！
同时进行太多测试
对同一观众或同一频道并行进行多个 A/B 测试可能会导致所谓的测试干扰：测试相互影响，从而混淆结果的分析。
这种情况使得很难确定性能变化的确切原因，并且可能会扭曲结论。
为了避免这种情况，请将您的测试计划为相互排斥的，或者对您的受众进行细分，以便每个组一次只测试一个。
在测试期间编辑变体
一旦启动 A/B 测试，重要的是在测试完成并收集数据之前不要更改变体。
在测试过程中更改变体可能会引入偏差并使结果无效。您将无法得出可靠的结论。
如果您在测试过程中发现问题或想到潜在的改进，请记下以供将来的测试使用。
没有留下足够的时间进行测试
A/B 测试的常见陷阱之一是在收集足够多的数据之前过早结束测试。
存在的风险是根据暂时的变化或异常而不是根据稳定可靠的趋势得出仓促的结论。
测试的持续时间根据测试的性质、测试的内容或支持、星期几、一年中的时间等而有所不同。测试的持续时间必须根据测试的规模提前确定。测试必要的样本和预期的流量模式。
仅当结果具有统计显着性和代表性时，A/B 测试才有意义。
忽视测试后分析
一旦 A/B 测试完成，人们可能会很容易急于实施获胜的变体，而不对结果进行彻底的分析。
然而，在不了解数字背后的原因的情况下直接采取行动就失去了 A/B 测试的理念。
测试后分析不仅是为了识别表现最好的变体，目的也是为了了解为什么获胜的变体比其他变体更有效。
专注于电子邮件中的 A/B 测试
我们多次强调了电子邮件中 A/B 测试的示例。有充分的理由，它是迄今为止营销团队最常用的测试。物体测试是伟大的经典。
这是由于两个重要原因：
无论人们怎么说，电子邮件仍然是公司与其客户之间沟通的主要渠道。
在电子邮件主题行上进行 A/B 测试比在登陆页面上进行 A/B 测试要简单得多……电子邮件测试在技术上很容易管理。
电子邮件营销活动的 A/B 测试不仅限于测试电子邮件主题行。可以测试其他元素。
我们的 Actito 软件允许您进行 A/B 测试：
您的电子邮件内容可确定哪些编辑方法、哪些布局、哪些 CTA、哪些产品最能引起受众的共鸣。
发件人姓名。 Actito 允许您测试不同的发件人姓名组合，以帮助您找到最能激发联系人信任并产生最佳打开率的组合。
预标头.这是显示在收件人收件箱中主题右侧的简短文本。前置标头完成了对象。它的优化可以对打开率产生重大影响。
发送的时间和日期。电子邮件营销活动的时机会对绩效产生重大影响。 Actito 使您能够测试不同的发送时间，以确定收件人最容易接受您的通信的时间。
如果您刚刚开始，我们建议您首先专注于电子邮件营销活动的 A/B 测试。这将使您：
提高您的主要营销渠道的绩效：电子邮件。
获得 A/B 测试的经验和技能，这将使您随后考虑在网页或其他内容上进行其他类型的更复杂的 AB 测试。
要记住什么
作为一名营销专业人士，能够进行 A/B 测试是一项必备技能。它是确定最适合您的客户并不断改进您的营销活动和材料的最佳工具之一。
正如我们在本文中所看到的，设置 A/B 测试需要非常严格的要求和可靠的方法。确定要进行的 ab 测试、定义目标、选择要测试的元素、创建变体、部署测试、分析结果：这些步骤都不应被忽视。
正如我们所看到的，目标必须是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的（SMART）。
没有明确的假设
该假设或多或少是对可以改变什么来实现目标的猜测。缺乏明确的假设就像随意做出改变。
一个明确的假设必须能够由一个理由来证明其合理性。您必须能够清楚地阐明为什么您认为更改特定元素或变体会影响性能。
例如，如果目标是提高电子邮件的打开率，则假设可以是：“在电子邮件主题中包含收件人的名字将提高打开率”。
没有明确定义成功标准
准确定义 A/B 测试的成功标准非常重要。成功标准与目标直接相关。危地马拉 whatsapp 号码数据 5 万 它们被定义为您选择的 KPI 的增加或减少程度。
可以这样制定一个标准：“如果我设法在我的电子邮件营销活动中获得 +10 个打开率点，则 A/B 测试成功”。
数据量微不足道
A/B 测试结果的可靠性取决于收集的数据量。
数据不足可能会导致错误的结论：如果样本太小，版本 A 和版本 B 之间结果的差异可能是由于偶然因素而不是变体的有效性......
样本量必须足够大，以避免出现不显着的结果。
从过于复杂的测试开始
最好从简单的 ab 测试开始，一次仅更改一项。这将帮助您隔离并了解每个更改对性能的具体影响。
例如，不要同时修改网页的标题、设计和内容，而是从仅修改标题开始。换句话说，避免立即开始设置多变量测试！
同时进行太多测试
对同一观众或同一频道并行进行多个 A/B 测试可能会导致所谓的测试干扰：测试相互影响，从而混淆结果的分析。
这种情况使得很难确定性能变化的确切原因，并且可能会扭曲结论。
为了避免这种情况，请将您的测试计划为相互排斥的，或者对您的受众进行细分，以便每个组一次只测试一个。
在测试期间编辑变体
一旦启动 A/B 测试，重要的是在测试完成并收集数据之前不要更改变体。
在测试过程中更改变体可能会引入偏差并使结果无效。您将无法得出可靠的结论。
如果您在测试过程中发现问题或想到潜在的改进，请记下以供将来的测试使用。
没有留下足够的时间进行测试
A/B 测试的常见陷阱之一是在收集足够多的数据之前过早结束测试。
存在的风险是根据暂时的变化或异常而不是根据稳定可靠的趋势得出仓促的结论。
测试的持续时间根据测试的性质、测试的内容或支持、星期几、一年中的时间等而有所不同。测试的持续时间必须根据测试的规模提前确定。测试必要的样本和预期的流量模式。
仅当结果具有统计显着性和代表性时，A/B 测试才有意义。
忽视测试后分析
一旦 A/B 测试完成，人们可能会很容易急于实施获胜的变体，而不对结果进行彻底的分析。
然而，在不了解数字背后的原因的情况下直接采取行动就失去了 A/B 测试的理念。
测试后分析不仅是为了识别表现最好的变体，目的也是为了了解为什么获胜的变体比其他变体更有效。
专注于电子邮件中的 A/B 测试
我们多次强调了电子邮件中 A/B 测试的示例。有充分的理由，它是迄今为止营销团队最常用的测试。物体测试是伟大的经典。
这是由于两个重要原因：
无论人们怎么说，电子邮件仍然是公司与其客户之间沟通的主要渠道。
在电子邮件主题行上进行 A/B 测试比在登陆页面上进行 A/B 测试要简单得多……电子邮件测试在技术上很容易管理。
电子邮件营销活动的 A/B 测试不仅限于测试电子邮件主题行。可以测试其他元素。
我们的 Actito 软件允许您进行 A/B 测试：
您的电子邮件内容可确定哪些编辑方法、哪些布局、哪些 CTA、哪些产品最能引起受众的共鸣。
发件人姓名。 Actito 允许您测试不同的发件人姓名组合，以帮助您找到最能激发联系人信任并产生最佳打开率的组合。
预标头.这是显示在收件人收件箱中主题右侧的简短文本。前置标头完成了对象。它的优化可以对打开率产生重大影响。
发送的时间和日期。电子邮件营销活动的时机会对绩效产生重大影响。 Actito 使您能够测试不同的发送时间，以确定收件人最容易接受您的通信的时间。
如果您刚刚开始，我们建议您首先专注于电子邮件营销活动的 A/B 测试。这将使您：
提高您的主要营销渠道的绩效：电子邮件。
获得 A/B 测试的经验和技能，这将使您随后考虑在网页或其他内容上进行其他类型的更复杂的 AB 测试。
要记住什么
作为一名营销专业人士，能够进行 A/B 测试是一项必备技能。它是确定最适合您的客户并不断改进您的营销活动和材料的最佳工具之一。
正如我们在本文中所看到的，设置 A/B 测试需要非常严格的要求和可靠的方法。确定要进行的 ab 测试、定义目标、选择要测试的元素、创建变体、部署测试、分析结果：这些步骤都不应被忽视。