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                一、什么是A/B测试


                简单来说,A/B测试是一种用于提升产品转化率、优化获客成本№的数据决策方法。通过A/B测试,可以让决策质量更高,更符合客眼神如欲吃人观事实。

                在对产品进行A/B测试时,我们可以为同一个优化目标(例如优化购买转化率)制定两个方案(比如两个页︽面),让一部分用户使用方案,同时另一部分用户使用 方案,统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标,以判断不同方案∩的优劣并进行决策,从而提升转化率。



                 

                二、为什么会有A/B测试?


                很多企业在做运营或营销决策时,较多依据经验,或︽是拍脑袋。A/Btest会先通过少量的样本数据,让不同的方案同时生效,用运行的结果数据,来验证哪一种方案更优。
                随着移动互联网流量红利、人口红利的逐渐衰退,越来越多的产品运营开始关注数据驱动的精细化运◣营方法,A/B测试就是其中一种有效的方法。
                 


                三、A/B测试的价值及要点


                A/B 测试组件,可对营销活动中涉及到的可优化的要素、环节和流程进行测试,帮助企业准确、高效、及时地找到最佳方案,提升点击转◆化率,优化获客成本,提升整体营销效率。
                l  对象人群的随机性
                用于A/B测试的对象人群,需要是随机取样用卐户。许多互联网企业会用用户ID、用户设备ID等不会与用户属性、行为相关的数◆字来做取模、分配流量。
                l  样本数量的规模
                这一点毋庸↑赘述,A/B测试是面向测试样本对象进行,样本数量必须达到一定规模,测试的数据结果卐才有参考意义。过小数量级的样本,结果数据起不到太大的参考作用。
                l  严格Ψ 控制变量
                测试过程中,要尽量◤保证只有变量变化,其他因素尽量都不变。举例说明,若想测试两个不同的公众号标题的点击转化⊙率,就要尽量保证只有标题的内容这个变量不同,其他的因素,如测试人群选择、测试群组的样本数量、推送时间①点、推文封面图、推文条数等,都保持♀一致。
                l  多版本测试
                在执行一次测试时,并不△一定只设置A、B两组,也可以○设置多个,甚至测↓试多次(过程中可能涉及到并组),来实现最终的测试目标。
                l  不一定每一次▼测试都有效
                可能执行的很多次测试,并不会有那么明显的数据差异。A/B测试并非每一次都能给业务结果带来很大的影¤响。对客⌒ 观真相的接近,对核心指标的影响,可能要经过非常多次测试。但这,正是我们坚持A/B测试的理☆由。
                l  测试小,才“美“
                若在执行但今日却是锋芒隐隐的A/B测试,需要验证一个非常复杂的变动,或者多个变①动方案的组合ぷ,则即便有对比一阵寂静之后结果,也无法确认是哪一个因素带来的影响。
                所以,每一次测试,尽量只改变微小的因素,而不是♂大刀阔斧。
                 

                四、兔展目前支持的A/B测试场景举例


                ü  触达优化:通过选择◤样本群组推送,测试不同模板消息文案的打开率,从ぷ而在执行全量推送时,选择打卡▆率更高的文案方案,从而提升整体打开率;
                ü 公众号推◣文标题优化:测试不同推文标题的打开效果,根据数据选取最终推送标题; 
                ü 活动转化」优化ㄨ:可通过测试验证活动的标题、封面、活动分享◤语、活动内其他内容、关键操作步骤等的,验证提升活■动效果。
                 

                兔展A/B测试案例:活动智能标题优化,轻松提升4倍打开率

                不同的标题、头图和转发描述能带来数倍的效果差异。下面是兔展某客户通过Ab test,在仅优化︻标题和描述的情况下,单次活动打开率提高约4倍。


                测试流¤程梳理与设计

                后台配置测试自动执行流程


                测试结果数据差异

                兔展狂涛一般袭来公众号

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