營銷方案哪個(gè)好？A/B測試告訴你(nǐ)答案

通(tōng)常，我們在進行一場營銷活動新海(dòng)前，員工會準備好幾個(gè)水熱不同的營銷文(wén)案、廣告文(wén)案供領導來選擇。但是我們小線不能保證精挑細選出來的文(wén)案會獲得高的客戶轉化率。

今天，我就給大家帶來一種實用的解決這一難題的秒議方法----A/B測試。

A/B測試，其核心是“确定兩個(gè)元素或版本短些（A和(hé)B）哪個(gè)版本更好，需要同時實驗兩個(gè)版本秒兒，最後，選擇最好的版本使用。網絡上的A/B測試，比如(rú)設計的頁面有兩個少工(gè)版本（A和(hé)B)，A為現行的設計，B是新的設計，比較朋資這兩個(gè)版本之間測試者所關(guān)心的數據湖煙（轉化率、業(yè)績、跳出率等)，最後選擇效果最好的版本。

簡單來說A/B測試就是一種控制單一變量的實驗方法。也就是在保持其他變地機量不變的情況下(xià)，通(tōng)過改變輛和單一變量的方法來獲得不同的實驗結果。這樣，我們就能确定哪一種文(wén)案對少睡營銷活動(dòng)是更有利的。

A/B測試的具體實施方式有很多種，網站(zhàn)、桌面筆討應用、手機應用等對應不同的實施方式，但均是将選定的用戶分為兩術靜組，一組使用舊版本，一組使用新版本，對試驗電風中(zhōng)收集到的效果指标數據，應用老好統計學上的方法進行驗證，選擇效果最好的版本正式上線推廣。

A/B測試的實質，是對照實驗法在線上的實施，行舊是與控制組、實驗組的自然科學實驗一脈相承的，其原理應用這藍的是統計學上的一種假設檢驗（顯著性檢驗)。在這一過程友北中(zhōng)，“假設檢驗是先對總體的離也參數提出某種假設（比如(rú)說轉化率的平均值)兒草，然後利用樣本數據判斷假設是否成立的過程。邏輯上采用反證法，先腦到提出假設，再計算該假設可(kě)能性的大小……由于統計得出的結果來自于随山些機樣本的數據，結論不可(kě)能為絕對的，所以隻能根據概唱雜率上的一些依據進行相關(guān)的判斷。依據小事分概率思想（即顯著性水平p<0.05的小概率事件在一次試驗中(zhōng)頻村基本上不會發生)，也就是說當原假設的可(k紙筆ě)能性小于認定的某一标準的話，則拒絕原假設（認為這個(冷愛gè)假設是不成立的)，反之則接受原假設。”

具體到A/B測試裡的假設檢驗，試驗的目的就在于推翻“地歌A/B兩個(gè)版本無差異”的原假設，線頻驗證“A/B兩個(gè)版本有差異”的備擇假設。最終，通(tōng)過比較A紅如/B兩個(gè)版本樣本數據的相關(guān飛用)參數，來決定最終投放使用的版本采用哪一個(gè)。說雪

進行A/B測試時，測試用戶的選取是十分關(guān)鍵的環節，為保證試事為驗結果的準确性，一是要保證一定的樣本數量，二是要考慮用戶細分。“在西林A/B測試的實驗中(zhōng)，需要保證小流話歌量的實驗具備代表性，也就是說1%的流量做出來的實驗結見這果，可(kě)以推廣到100%的用戶，為了保證這一點，需要保證1%的流量的樣美行本特征與100%流量的樣本特征具備相似性。”具體來講，要将在某一特征上我草具有相似性的用戶聚為一類，再将其随機分為控制組與實驗組，如(rú也作)果“所有用戶雜糅在一起，導緻即使我們做生報了A/B測試，也得不出有效結果。所以，我們需要按用戶群體細分去做A/B測試，高自事質量用戶、留存用戶、低質量用戶、不活躍用戶，它們的行為是怎麼樣的，這才是舞暗有效A/B測試的關(guān)鍵。”