營銷方案哪個好？A/B測試告訴你答案

通常，我們在進(jìn)行一場營銷活動前，員工會準(zhǔn)備好幾個不同的營銷文案、廣告文案供領(lǐng)導(dǎo)來選擇。但是我們不能保證精挑細(xì)選出來的文案會獲得高的客戶轉(zhuǎn)化率。

今天，我就給大家?guī)硪环N實用的解決這一難題的方法----A/B測試。

A/B測試，其核心是“確定兩個元素或版本（A和B）哪個版本更好，需要同時實驗兩個版本，最后，選擇最好的版本使用。網(wǎng)絡(luò)上的A/B測試，比如設(shè)計的頁面有兩個版本（A和B)，A為現(xiàn)行的設(shè)計，B是新的設(shè)計，比較這兩個版本之間測試者所關(guān)心的數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)化率、業(yè)績、跳出率等)，最后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量不變的情況下，通過改變單一變量的方法來獲得不同的實驗結(jié)果。這樣，我們就能確定哪一種文案對營銷活動是更有利的。

A/B測試的具體實施方式有很多種，網(wǎng)站、桌面應(yīng)用、手機(jī)應(yīng)用等對應(yīng)不同的實施方式，但均是將選定的用戶分為兩組，一組使用舊版本，一組使用新版本，對試驗中收集到的效果指標(biāo)數(shù)據(jù)，應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)上的方法進(jìn)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(zhì)，是對照實驗法在線上的實施，是與控制組、實驗組的自然科學(xué)實驗一脈相承的，其原理應(yīng)用的是統(tǒng)計學(xué)上的一種假設(shè)檢驗（顯著性檢驗)。在這一過程中，“假設(shè)檢驗是先對總體的參數(shù)提出某種假設(shè)（比如說轉(zhuǎn)化率的平均值)，然后利用樣本數(shù)據(jù)判斷假設(shè)是否成立的過程。邏輯上采用反證法，先提出假設(shè)，再計算該假設(shè)可能性的大小……由于統(tǒng)計得出的結(jié)果來自于隨機(jī)樣本的數(shù)據(jù)，結(jié)論不可能為絕對的，所以只能根據(jù)概率上的一些依據(jù)進(jìn)行相關(guān)的判斷。依據(jù)小概率思想（即顯著性水平p<0.05的小概率事件在一次試驗中基本上不會發(fā)生)，也就是說當(dāng)原假設(shè)的可能性小于認(rèn)定的某一標(biāo)準(zhǔn)的話，則拒絕原假設(shè)（認(rèn)為這個假設(shè)是不成立的)，反之則接受原假設(shè)。”

具體到A/B測試?yán)锏募僭O(shè)檢驗，試驗的目的就在于推翻“A/B兩個版本無差異”的原假設(shè)，驗證“A/B兩個版本有差異”的備擇假設(shè)。最終，通過比較A/B兩個版本樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)參數(shù)，來決定最終投放使用的版本采用哪一個。

進(jìn)行A/B測試時，測試用戶的選取是十分關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，為保證試驗結(jié)果的準(zhǔn)確性，一是要保證一定的樣本數(shù)量，二是要考慮用戶細(xì)分?！霸贏/B測試的實驗中，需要保證小流量的實驗具備代表性，也就是說1%的流量做出來的實驗結(jié)果，可以推廣到100%的用戶，為了保證這一點，需要保證1%的流量的樣本特征與100%流量的樣本特征具備相似性。”具體來講，要將在某一特征上具有相似性的用戶聚為一類，再將其隨機(jī)分為控制組與實驗組，如果“所有用戶雜糅在一起，導(dǎo)致即使我們做了A/B測試，也得不出有效結(jié)果。所以，我們需要按用戶群體細(xì)分去做A/B測試，高質(zhì)量用戶、留存用戶、低質(zhì)量用戶、不活躍用戶，它們的行為是怎么樣的，這才是有效A/B測試的關(guān)鍵?！?/p>