应该从上一次考试中获

[应该从上一次考试中获]

运行测试所需的时间取决于多种因素，包括现有流量、当前转化率、预期改进等等。了解您需要在这里参加考试多长时间非常重要。 保持重复性工作的进行： A/B 测试创建了一个迭代过程，其中每个测试都是根据先前测试的结果执行的。企业在第一次测试失败后放弃 A/B 测试。 但是，为了增加下一次考试成功的机会，您在计划和执行下一次考试时应该从上一次考试中获得见解。 这增加了您的测试成功并获得具有统计意义的结果的可能性。 另外，测试成功后不要停止测试。一遍又一遍地测试每个元素以产生最优化的版本，即使它们是成功活动的产物。 不考虑外部因素： 为了获得有意义的结果，应在可比较的时期内进行测试。

将网站流量与因促销或节假日等外部因素导致流 电话号码清单 量最低的日子与流量最高的日子进行比较是错误的。 由于此处的比较不是在口味之间进行的，因此得出琐碎结论的机会增加了。 使用错误的工具： 随着 A/B 测试越来越流行，许多低成本工具也脱颖而出。并非所有这些工具都同样好。 有些工具会显着降低您网站的速度，而另一些工具则没有与必要的定性工具（热图、会话记录等）紧密集成。 使用此类有缺陷的工具进行 A/B 测试可能会从一开始就危及测试的成功。 困难 A/B 测试的挑战 A/B 测试的投资回报可能是巨大且积极的。它通过识别确切的问题领域，帮助您将营销工作导向最有价值的元素。



然而，一段时间后，作为营销人员，您在决定进行 A/B 测试时可能会遇到一些困难。一些挑战包括： 决定测试什么： 您不可能有一天醒来并决定将您选择的元素进行测试。 营销人员现在意识到的一个残酷现实是，当您考虑业务目标时，易于实施的小改变并不总是最好的，而且往往无法证明是重要的。 对于复杂的测试也是如此。这就是网站数据和访客分析数据发挥作用的地方。 这些数据点通常会指出可能对转化率影响最大的元素或将您引导至流量最高的页面，从而帮助您克服无休止的待办事项中“不知道要测试什么”的挑战。 假设 第二个挑战与第一个挑战有很大的共鸣：形成假设。

[account_disabled]

Dec 3, 2023 1:16:09 GMT -8 应该从上一次考试中获 said:

运行测试所需的时间取决于多种因素，包括现有流量、当前转化率、预期改进等等。了解您需要在这里参加考试多长时间非常重要。 保持重复性工作的进行： A/B 测试创建了一个迭代过程，其中每个测试都是根据先前测试的结果执行的。企业在第一次测试失败后放弃 A/B 测试。 但是，为了增加下一次考试成功的机会，您在计划和执行下一次考试时应该从上一次考试中获得见解。 这增加了您的测试成功并获得具有统计意义的结果的可能性。 另外，测试成功后不要停止测试。一遍又一遍地测试每个元素以产生最优化的版本，即使它们是成功活动的产物。 不考虑外部因素： 为了获得有意义的结果，应在可比较的时期内进行测试。

将网站流量与因促销或节假日等外部因素导致流 电话号码清单 量最低的日子与流量最高的日子进行比较是错误的。 由于此处的比较不是在口味之间进行的，因此得出琐碎结论的机会增加了。 使用错误的工具： 随着 A/B 测试越来越流行，许多低成本工具也脱颖而出。并非所有这些工具都同样好。 有些工具会显着降低您网站的速度，而另一些工具则没有与必要的定性工具（热图、会话记录等）紧密集成。 使用此类有缺陷的工具进行 A/B 测试可能会从一开始就危及测试的成功。 困难 A/B 测试的挑战 A/B 测试的投资回报可能是巨大且积极的。它通过识别确切的问题领域，帮助您将营销工作导向最有价值的元素。



然而，一段时间后，作为营销人员，您在决定进行 A/B 测试时可能会遇到一些困难。一些挑战包括： 决定测试什么： 您不可能有一天醒来并决定将您选择的元素进行测试。 营销人员现在意识到的一个残酷现实是，当您考虑业务目标时，易于实施的小改变并不总是最好的，而且往往无法证明是重要的。 对于复杂的测试也是如此。这就是网站数据和访客分析数据发挥作用的地方。 这些数据点通常会指出可能对转化率影响最大的元素或将您引导至流量最高的页面，从而帮助您克服无休止的待办事项中“不知道要测试什么”的挑战。 假设 第二个挑战与第一个挑战有很大的共鸣：形成假设。