一、什么是A/B测试
A/B测试，本质上是分离式组间实验、一种随机实验的过程：以设定的概率，随机向用户展示设计方案的A版本（可视作控制组）、B版本或更多版本（可视作实验组），以测试期内测试目标的达成为基数，用算法预测未来哪个版本达成测试目标的概率更高，锁定一个优秀的版本成为“赢家”。
二、A/B测试的价值
A/B测试对于独立站的终极价值是提升流量的承接效率，同时通过优化站内综合体验提升ROI。这个终极价值细化下来，可以分为以下几个小目标：
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理解用户需求，提升广告效率：
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了解用户进入站内的表现与路径、结合定量数据（如平均停留时长、首屏流失率）与定性数据（如A/B版本热力图），观察用户在页面上的点击和浏览轨迹，判断内容是否戳中用户痛点。
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A/B测试对于处于拉新阶段的独立站尤为重要：广告成本高、新用户占比大。广告落地页承接的内容需要与广告素材保持一致、快速命中用户需求以开启站内旅程、降低跳出率。
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提升用户体验：
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测试不同风格和内容的Banner图，以找到最吸引目标受众、突出品牌特色的设计测试产品图的排列、展示方式和拍摄角度，以提高产品的视觉吸引力，引导用户更深入了解商品。 -
优化卖点的传递效率，确保在有限的空间内清晰传达产品的独特卖点，促使用户进一步探索。 
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优化用户能够快速直达关键页面的路径，例如产品页面、活动专区等。 -
测试导航栏的响应式设计，例如默认展开菜单的层级，以适应不同设备上的用户浏览。
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通过测试找到最具有品牌识别度和与用户共鸣的Slogan。
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测试不同口吻的文案风格，例如亲和、专业、轻松等，以打造与目标受众更贴近的品牌形象。
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CTA按钮的颜色、形状和大小。找到最引人注目设计，以提高用户的点击率。针对不同用户群体，测试个性化的CTA设计，确保对用户的个体差异和偏好进行更精准的引导，提高定制化购物体验。简单的“Buy Now”或是“Pay Now”都可能在不同人群中起到截然不同的效果。
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测试调研表单中的题目数量，确保调研问卷既可以满足调研目的，又不过于繁琐、提高用户填写的积极性； -
可以尝试对调研的提问流程/顺序进行优化，了解针对不同的用户群体，用怎样的提问流程是能够有效提升答题率。
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用户会通过不同搜索词进入同一个Blog页面。以音响品牌的专题页为例，进入专题页的用户都会有一个共通的需求：需要一个听歌设备；在这之上用户还可能会有很多个性化需求：响度、音色、音调等等。通过测试将用户都关注的浅层需求更好的触达，并根据细分差异将个性化需求精准触达给各个用户群体。
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Step1:洞察 进行数据洞察是实现成功的第一步。通过分析用户行为、关键指标和业务流程，您可以揭示隐藏在数据背后的故事。以用户基础调研为例，我们将带您进行一次完整的A/B测实验流程。 
从数据后台发现目前的调研存在以下问题： -
调研的答题完成率低 -
调研的第一题关闭率过高
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Step2:提出假设 通过上述的洞察，能够得出一些优化用户体验或业务流程的假设，使业务更接近成功。如果没有这些假设，测试就会如同没有指针的指南针一样失去方向。 基于上述关于用户基础调研的分析，我们可以提出以下几点假设： -
调研的弹出时机是否需要调整（目前为用户进入直接弹出） -
调研问题的先后顺序是有需要调整（用户的答题完成率低） -
是否给予完成调研的用户一些优惠权益
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Step3:确定测试指标 在制定A/B测试计划时，明确定义测试指标是确保测试有效性的关键。
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调研的提交率 -
调研的关闭率
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Step4:创建对照组 基于假设创建一个实验组，并对其进行A/B测试，以与现有版本（控制组）进行比较。您可以建立多个实验组以查看哪个效果最好。我们以调整问题的先后顺序作为本轮测试的变量： -
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控制组的问题顺序：12345 -
实验组版本A：13245 -
实验组版本B：54321 -
实验组版本X：其他排序
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Step5:启动测试 在进入这一步之前，您需要快速了解你的测试工具，明确A/B测试工具背后的计算逻辑（如市面上常见的贝叶斯算法）当实验没有跑出置信结果时，您可以知道每个版本优胜率的参考价值有多少。 Tips：测试的持续时间内，不应在同一个测试组内增加相同目标的其他假设。（如在一个实验组中既优化了字段数量又优化提问顺序） -
Step6:分析结果、获得洞察、进入新的测试 
尽管这是A/B测试的最后一步，但结果分析非常重要。测试的细分结果会有以下4种情况，无论是哪种情况，都应该去快速结合数据提出新的假设并开始测试。-
控制组大获全胜。如果本轮测试已经包含了可能存在的所有变体，则说明在这个环节已经控制组已经达到最好程度。那么应快速开始对其他环节进行测试； -
实验组的其中一个版本大获全胜，则应快速部署获胜版本，并开启下一个假设的测试； -
如果测试没有产生明确结果，则需要深挖不同属性用户在实验中的差异性，并寻找有明显改善的细分用户群体进行下一轮测试，或尝试个性化触达不同细分的用户； -
各个版本的各维度细分中均没有显著差异，那么则需要坦然面对这个测试的沉没成本，快速着手开始验证其他假设。
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来源公众号：Ptengine（ID：ptmind_bj）从实现到发现，高效提升独立站转化率与业务ROI。
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