如何在5个简单的步骤中为您的网站设计实验

在你的网站上进行实验，比如测试标题的拷贝，或者为你的号召行动按钮尝试一种新的颜色，这对你的在线需求产生是至关重要的。这些测试可以帮助你明确地知道哪些方法有效，哪些方法无效。但实验设计似乎过于复杂、难以应付、耗时。

事实是，在您的网站上运行实验只是与您制作的一样复杂。所以继续阅读 - 我们将通过运行实验的基础知识。它不是火箭科学，只要你了解运行的适当步骤a / b对您的测试网站，您将运行测试和提高转换在任何时间。

1)分析数据，找出你的网站的问题所在。

首先，确定您的网站的哪个部分需要最大的改进。这样，您不会浪费时间测试不需要多大帮助的事情。例如，如果您有两个着陆页，则转换率为5％的转换率（CVR），另一个具有30％的转换率，寻求改善5％CVR页面。

如果对您来说似乎非常明显，并且您要考虑到仅仅是登陆页面CVR的表现，让我们通过一个小案的研究。以下是Enterprise的一些示例数据：

• 示例企业生成60,000个网站访问者，每月500个领导。
• 在60,000个网站访问者中，60％通过主页输入，20％通过博客，20％通过各种其他页面。
• Example Enterprise的83%的客户在公司博客链接到的登陆页面上转换。raybet电子竞技只有17%来自他们的主页。
• 企业登录页面的平均转化率为40%。

从这些数据中，我们知道Example Enterprise获得了相当可观的网站流量。尽管博客的流量只占网站流量的20%，但大部分的线索都来自博客。的博客上的行动呼吁他们做得很好，如果你计算一下，他们有8.6%的点击率，40%的登陆页面转换率，他们从12000个博客访问中获得了415条信息。不是太寒酸。

那么主要问题是什么？

你能发现吗?

正确，这是主页。该网站的主页有36000次访问，但每月只有区区85个用户。这是为什么呢?我们知道他们的登陆页面的转化率达到了40%，所以这可能与他们如何将流量从他们的主页转移到他们的登陆页面有关。他们的关于页面也不是很好——事实上，他们并没有从这些页面中得到任何线索。但是他们的首要任务应该是专注于60％的网站访问者正在进行而不是转换的地方。

现在我们已经缩小了最紧迫的问题，以下是我们应该问的一些问题:

• 你的主页上面有CTA吗?
• 它在页面上是否足够突出？
• 复制是否创造了足够的紧迫感？
• 你是在你的主页上浮出的权利吗？
• 页面的设计是否太令人困惑？

这些都是他们现在可以在他们的网站上测试来提高转化率的东西。

2)决定你是要进行剧烈的还是渐进的a /B测试。

什么是激烈的a /B测试?

剧烈的A / B测试是您测试一个与您的控制完全不同的页面的一个变体。例如，您可能会完全重新设计您的主页的布局，或者交换具有完全不同的报价的呼叫动作，并设计具有不同的样式，颜色，复制样式等。

以下是一个激烈的a /B测试的例子，它测试了感谢页面的布局:

什么是增量A / B测试？

增量A / B测试是在您的控制中只有一个变量的变量不同。例如，您可能会在登录页面上交换图像，尝试页面的标题的新副本，或更改呼叫到动作按钮的颜色。

这是一个增量A / B测试的示例，它测试了没有图像与图像的着陆页面。

你应该选择运行激烈的或增量的a /B测试吗?

这里没有错误的答案。如果您是实验设计的新手，可以运行一个简单的增量测试，以适应运行a /B测试，同时将风险保持在最小。

根据您将在网上阅读的许多“最佳实践”，您应该运行增量测试，并且变体应该只有一个与您的控件不同的元素。例如，你应该测试标题、配色方案或表单长度。

但如果你是一个有经验的营销人员，我建议你全力以赴。如果你想找到能够对点击率或转换率产生巨大影响的变化，你就需要做出一些大的改变。不要害怕做大的测试。以上是激烈的A/B测试试验注册转化率提高了125%仅仅是调整标题就很难得到这样的结果(不过提醒你，也不是不可能)。

选择易于测试的软件。雷竞技苹果下载官方版

现在您想选择通过最小的努力或编码专业知识轻松运雷竞技苹果下载官方版行所需的A / B测试的软件。

当然，我是有偏见的，但我使用HubSpot来运行我们自己的A/B测试。在HubSpot，你可以测试以下内容:

• 你的着陆页- 比较表单提交，CVR，新的联系人费率和客户生成的客户
• 你的号角-比较点击，CTRs，表单提交，和CVR
• 您的电子邮件营销发送-比较打开率，点击率，和退订率

如果你不使用HubSpot，那么有几个不错的a /B测试替代方案(只是网站元素，而不是电子邮件)优化和Unbounce．

4）设置测试，等待它，不要触摸。

现在是实现测试的时候了，但是只要您已经计划好了想要测试的内容，那么这应该是比较容易的部分。下一步是等待，这是非常蹩脚和无聊的，但却是必要的——你需要让你的页面的流量足够高，以宣布一个有信心的测试的赢家统计显著性．

这里最重要的是不要触摸你的测试。如果变体或控制上的某些东西被破坏，例如，表单提交按钮不起作用，修复它是什么和重新启动测试．否则，您的数据不会是声音。

运行一个登陆页面a /B测试，然后有人错误地编辑页面以添加一句话或其他内容，这是非常令人沮丧的。这将使从那一点开始的数据完全无效，因为我不知道是我的测试或它们的更改影响了最终结果。所以千万不要这样做，并警告您的同事不要在未经您允许的情况下先触摸您正在测试的页面。

5)确定测试的统计意义。

在理想的实验中，只有我们的变量是唯一的变量，其他条件都是不变的。例如，唯一的区别就是你在变体登陆页面上测试的标题，所有浏览页面的人都是完美的克隆。

当然，这是不可能的。在进行A / B测试时，观众均匀分成两组。但是你的观众它不会是完美的克隆产品，而且会有一些外部因素在你的结果中发挥作用——流量来自哪里，谁在浏览你的页面，他们在一天中的什么时间浏览你的页面，他们是否已经喝过咖啡，假期还是工作日等等。只要组是随机划分的，这就不是什么大问题，但它确实会影响数据——这就是为什么我们需要测试统计显著性。一旦某件事具有统计学意义，你就可以确定你的结果不是只是出于偶然。

您可以使用任何简单的A / B测试计算器来确定你的结果的统计意义。

对于控件和变体，都输入总数尝试（登录页面查看，呼叫行动印象，发送电子邮件等），以及数量目标它完成了(提交表单，点击行动号召，点击电子邮件)。

计算器将告诉您您的数据为获胜变化产生的信心级别 - 您越近100％，实验结果越准确。您应该瞄准高于95％的值。