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不做A / B测试[Rant]

《不做A / B测试[Rant]》

A” b>非常有用,这里毫无疑问。 但很多企业不应该这样做。 他们尚未准备好。

粗略地说,如果你每个月的交易少于1000笔(购买,注册,销售线索等) – 你会更好地投入其他工作。

很多微型企业,初创公司和小企业都没有那个交易量(尚未)。

您也可以每月只进行500次交易来运行A / B测试(阅读: 我需要多少次转换? ),但每次成功实验需要更大的影响才能提高这些测试的有效性。

如果它像240对260转换(约8%的提升),你实际上没有足够的证据来知道这种或那种方式。 我强烈建议您阅读A / B测试统计数据以了解其原因。

您还必须记住优化的成本。 我不仅仅意味着测试程序所需的工具成本(可以是免费的),而是花费的时间成本:

  • 找出要测试的内容 – 使用数据驱动的方法而不是随机猜测(这会使整个测试程序无用),
  • 设计治疗(假设您正在测试非平凡的东西),
  • 在测试工具中设置测试(使用css和javascript / jquery),
  • 在测试中做QA。

现在让我们说你获得8%的提升,这是一个有效的赢家。 你每周有125个潜在客户,现在每周有135个。 是投资回报率吗? 可能不是。

因此,在运行测试之前计算所需的样本量时,也要对ROI进行数学计算。 以实际美元计算X%升值的价值是多少?

微控制怎么样?

是的,你可以衡量按钮和内容的点击次数,但更高的微处理器和更高的收入之间没有因果关系。 你可以吸引更多的人点击过度承诺或设定错误的期望。 或者只是将问题转移到下一页 – 他们必须付钱,但他们没有。

因此,如果您在微控制器上花费所有能量运行测试 – 并且实际上并不确定对底线的影响是什么 – 那么您最好不要做其他事情。 就像让你的产品更好。 确定您的%E5%8D%95%E4%BD%8D%E7%BB%8F%E6%B5%8E” target=”_blank” rel=”noopener”>建立一个观众 。

A / B测试不等于优化 – 您仍应优化

测试是验证假设的好方法。 但即使你没有数字来获得有意义数量的可量化数据,你仍然可以进行启发式分析,可用性评估和所有定性的东西:

  • 与您的客户交谈,
  • 运行用户测试,
  • 调查你的客户,
  • 轮询您的网站访问者。

(这里有关于如何优化低流量网站的更多信息)。

结论

时间是宝贵的资源。 当你还小的时候,在A / B测试之外的其他地方可能会更好 – 因为数学。

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