如何使用 A/B 测试来提高着陆页转化率
Posted: Thu Dec 26, 2024 8:20 am
当谈到提高登陆页面转化率时，A/B 测试可能是营销人员最有价值的实验。
实验？！没错。因为 A/B 测试的秘密要素就是实验。
通过 A/B 测试，您不必依赖机会。您可以根据数据和概率做出更好的决策。您可以通过以下方式测试哪些方法效果更好，从而提高着陆页转化率：
创建同一个登录页面的两个版本，其中仅在一个元素上存在差异。
将您的全部观众分成两组。
向一个组显示一个登录页面，向第二个组 丹麦 whatsapp 数据库 显示另一个登录页面。
收集和分析数据以确定哪个着陆页随着时间的推移表现更好。
根据结果对要采用的版本做出明智的决定。
A/B 测试目标
因为适合一个企业的着陆页不一定适合另一个企业，所以 A/B 测试可以帮助您明确了解什么最适合您的受众。
确定测试目标有助于您了解受众的行为方式以及与营销的互动方式。测试结果还可以决定未来的营销目标。除了提高转化率外，常见的测试目标还包括：
增加网站流量
降低网站跳出率
确定最佳产品图片
降低购物车放弃率
无数的着陆页测试选项
要进行有效的 A/B 测试，您需要选择一个已经在使用的着陆页。测试的目标是提高着陆页转化率，这决定了您需要哪些指标来跟踪成功率。然后，您需要决定要测试哪些着陆页元素。A/B 测试可以针对各种着陆页元素，例如：
标头
标题
正文
选择加入表格
行动号召 (CTA)
字体
颜色
图片
显卡
视频
动画
客户证言、评论、推荐、奖项等。
导航
如何通过 10 个步骤运行 A/B 测试
选择一个主要指标。
首先，确定因变量，即根据您如何操纵测试变量而变化的指标。在本例中，因变量是着陆页转化率。
将你的观众随机分成大小相等的组。
通常，您需要对至少两个或更多受众进行测试才能得出结论。
确定统计意义。
营销中的统计显著性是指您测试的变量之间的关系如何相互影响。这会在您的研究结果中显示出来。百分比用于证明使用一种变体而不是另一种变体的合理性。您的信心水平越高，您对结果就越有把握。
确定一个测试变量。
每次只测量一个元素可确保结果只显示导致任何性能变化的原因。即使是最简单的更改（例如 CTA 按钮上的不同图片或文字），也会产生很大的影响。
为您正在测试的着陆页创建一个竞争者。
现有的着陆页称为“对照”。它将在发布时接受测试。竞争者将是包含更改后的测试变量的着陆页版本。它将针对对照进行测试。
每次仅运行一个测试。
同时测试控制变量和竞争变量非常重要。时间安排会影响结果。一次只测试一个变量可以让结果直观明了。您需要使用 A/B 测试工具。如果您是 HubSpot Enterprise 客户，HubSpot 软件具有A/B 测试着陆页的功能。其他测试选项包括 Google Analytics。
创建一个测试窗口。
运行 A/B 测试足够长的时间以生成可用的数据，这意味着您将能够判断两个变体是否具有统计上的显著差异，从而确定它们之间的区别。根据您的测试，可能需要几天、几周或几个月的时间。
询问听众的意见。
A/B 测试的定量数据是不可否认的，但它可能无法帮助您了解人们以某种方式行事的动机。考虑在运行 A/B 测试时通过添加要求反馈的退出调查或民意调查来收集定性数据。
衡量 A/B 测试的结果。
首先关注你的目标指标。考虑使用A/B 测试计算器来确定统计显著性。
根据您的结果采取行动。
您的测试可能会发现统计上更好的变体，也可能没有定论。如果您找到了获胜者，请用竞争者替换控制版本。如果没有，请保留现有版本或根据您从第一次测试中获得的见解进行另一次测试。
无论如何，A/B 测试结果可以为未来的营销策略提供参考。您可以了解如何更有效地构建登录页面或优化网站的其他区域、电子邮件活动、营销 CTA 等。
实验？！没错。因为 A/B 测试的秘密要素就是实验。
通过 A/B 测试，您不必依赖机会。您可以根据数据和概率做出更好的决策。您可以通过以下方式测试哪些方法效果更好，从而提高着陆页转化率：
创建同一个登录页面的两个版本，其中仅在一个元素上存在差异。
将您的全部观众分成两组。
向一个组显示一个登录页面，向第二个组 丹麦 whatsapp 数据库 显示另一个登录页面。
收集和分析数据以确定哪个着陆页随着时间的推移表现更好。
根据结果对要采用的版本做出明智的决定。
A/B 测试目标
因为适合一个企业的着陆页不一定适合另一个企业，所以 A/B 测试可以帮助您明确了解什么最适合您的受众。
确定测试目标有助于您了解受众的行为方式以及与营销的互动方式。测试结果还可以决定未来的营销目标。除了提高转化率外，常见的测试目标还包括：
增加网站流量
降低网站跳出率
确定最佳产品图片
降低购物车放弃率
无数的着陆页测试选项
要进行有效的 A/B 测试，您需要选择一个已经在使用的着陆页。测试的目标是提高着陆页转化率，这决定了您需要哪些指标来跟踪成功率。然后，您需要决定要测试哪些着陆页元素。A/B 测试可以针对各种着陆页元素，例如：
标头
标题
正文
选择加入表格
行动号召 (CTA)
字体
颜色
图片
显卡
视频
动画
客户证言、评论、推荐、奖项等。
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如何通过 10 个步骤运行 A/B 测试
选择一个主要指标。
首先，确定因变量，即根据您如何操纵测试变量而变化的指标。在本例中，因变量是着陆页转化率。
将你的观众随机分成大小相等的组。
通常，您需要对至少两个或更多受众进行测试才能得出结论。
确定统计意义。
营销中的统计显著性是指您测试的变量之间的关系如何相互影响。这会在您的研究结果中显示出来。百分比用于证明使用一种变体而不是另一种变体的合理性。您的信心水平越高，您对结果就越有把握。
确定一个测试变量。
每次只测量一个元素可确保结果只显示导致任何性能变化的原因。即使是最简单的更改（例如 CTA 按钮上的不同图片或文字），也会产生很大的影响。
为您正在测试的着陆页创建一个竞争者。
现有的着陆页称为“对照”。它将在发布时接受测试。竞争者将是包含更改后的测试变量的着陆页版本。它将针对对照进行测试。
每次仅运行一个测试。
同时测试控制变量和竞争变量非常重要。时间安排会影响结果。一次只测试一个变量可以让结果直观明了。您需要使用 A/B 测试工具。如果您是 HubSpot Enterprise 客户，HubSpot 软件具有A/B 测试着陆页的功能。其他测试选项包括 Google Analytics。
创建一个测试窗口。
运行 A/B 测试足够长的时间以生成可用的数据，这意味着您将能够判断两个变体是否具有统计上的显著差异，从而确定它们之间的区别。根据您的测试，可能需要几天、几周或几个月的时间。
询问听众的意见。
A/B 测试的定量数据是不可否认的，但它可能无法帮助您了解人们以某种方式行事的动机。考虑在运行 A/B 测试时通过添加要求反馈的退出调查或民意调查来收集定性数据。
衡量 A/B 测试的结果。
首先关注你的目标指标。考虑使用A/B 测试计算器来确定统计显著性。
根据您的结果采取行动。
您的测试可能会发现统计上更好的变体，也可能没有定论。如果您找到了获胜者，请用竞争者替换控制版本。如果没有，请保留现有版本或根据您从第一次测试中获得的见解进行另一次测试。
无论如何，A/B 测试结果可以为未来的营销策略提供参考。您可以了解如何更有效地构建登录页面或优化网站的其他区域、电子邮件活动、营销 CTA 等。