A/B測試如何推動業務決策

你是如何制定你的數字化戰略的？又有多少是基於你所知道的知識而不是你所認為的事物？

作為數字營銷人員，我們喜歡將自己視為完全數據驅動的人，但事實是，許多公司的決定仍然是基於預感。

A/B測試的優點在於，它允許我們做出基於真實行為數據的決策，而不是假設我們的客戶群的認知。

A/B測試是將網頁的兩個元素或版本相互比較的過程，目的是確定哪個版本執行得更好。測試運行時，您的用戶中有50％將顯示為版本A，另外50％將顯示為版本B。

聽起來不錯，對吧？但有一個大問題：大多數公司都在懷疑A/B測試是否會出現錯誤。

A/B測試的麻煩

當您考慮在自己的平台上使用A/B測試時，會想到什麼？對於我們大多數人來說，這是一個按鈕顏色的測試。

例如，一家公司要使用A/B測試測試他們號召性動作按鈕的顏色對增加按鈕點擊數量的影響。

當然，公司可以直接在其平台上直接改變按鈕顏色進行效果測試。

測試可能會顯示藍色按鈕效果比綠色更好，如果您將按鈕顏色從綠色更改為藍色，則可能會增加點擊次數或甚至轉化次數。

然而，更可能的是，對點擊或轉換率的任何改進將是微不足道的。或者測試可能根本無法顯示有意義的結果，最後所得到的結果可能就是您的用戶不喜歡綠色按鈕超過藍色。換句話說，你做了一系列的無用功。

以這種方式（使用自己的平台進行微小的、微不足道的變化）進行A / B測試的公司錯過了以有意義的方式影響他們的營銷策略的機會。

大多數公司沒有意識到的是，A/B測試實際上可以幫助他們識別通過其他方式找不到的有價值的見解。

更好的價值主張

A/B測試可以並且應該用於開發和識別更好的價值主張。

你是否經常停下來思考該如何知曉什麼消息是與客戶最能達成共鳴的？也許你是依靠直覺或你的文案的建議。在這種情況下，你是在做共鳴的假設，並不知道這些假設是否有效。

也許您已經通過使用討論組來測試自己的假設。在這種情況下，您一定會得到用戶喜歡的消息的答案，但這可能不是正確的。

討論組參與者在與真實用戶相同的上下文中不會與您的消息傳遞交互。他們沒有通過搜索引擎來搜索產品或服務，點擊一個廣告，被帶到著陸頁，然後根據他們在該旅程中遇到的消息進行潛意識下決定。

相反，討論組參與者在一個不重要的著陸頁被問及他們對消息A與消息B的感覺。參與者給出的答案是他或她的意見，並且完全脫離了客戶如何與您的消息傳遞交互的現實世界。

另一方面，A/B測試允許您在與您的網站的實際交互的上下文中測試真實Web用戶的價值主張。您將收集有關哪些類型的消息傳遞產生共鳴和哪些平坦的量化數據。沒有任何類似A / B測試與數千或數百萬的訪問者達到消息傳遞的底線來推動銷售。

本文作者Alhan Keser，是紐約一家數據驅動公司的市場營銷總監。