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注：配圖為UCI設計公司作品

無錫包裝設計公司轉發原文直譯：

A/B測試對于制定穩健的數字營銷策略至關重要。然而，并不是所有的測試都會產生有價值的數據。 如果你認為會搖滾的變化最終失敗了，你會怎么做?

或者如果你的測試結果不確定呢?

現在還不要認輸！ 對于不確定的或丟失的A/B測試數據，你可以做很多事情。我們將討論如何很好地利用這些信息——但首先，讓我們討論一下為什么A/B測試在數字營銷中很重要。 為什么A/B測試對數字營銷的成功至關重要 A/B測試幫助營銷人員了解優化方法的影響。例如，它可以顯示改變廣告標題如何影響轉化率，或者在標題中使用問題是否會增加流量A/B測試提供了硬數據來支持你的優化技術。這使得營銷人員能夠做出更好的商業決策，因為他們不僅僅是猜測是什么推動了投資回報率。相反，他們根據具體變化對流量、銷售和投資回報率的影響做出決策。 我如何知道我的A/B測試失敗或不確定?

運行A/B測試后，您將在自己的數據儀表板（如谷歌分析)或您使用的測試工具中看到結果。 優化地是一個流行的A/B測試平臺，它在一個實驗結果頁面中提供數據，該頁面跟蹤每個變化、訪問者數量、有多少人完成了特定的操作、收入和其他指標。上面的例子顯示，變體一的訪客較少，但收入卻增加了5 %,是一個明顯的贏家。 其他時候，數字可能會更接近。一個非決定性的測試可能意味著這些數字少于百分之一，或者兩個變體都沒有獲得任何流量。 當你的測試沒有足夠的數據，或者如果數字太接近，他們被認為是不確定的或統計上無關緊要的。 然后，使用這些提示來充分利用你的數據。 利用丟失或不確定的A/B測試數據的6種方法 您已經進行了A/B測試，并對獲得結果感到興奮。然后，意想不到的事情發生了：您期望獲勝的變體表現更差！或者您發現這些變化實際上根本不會影響您正在跟蹤的指標。 現在怎么辦?

不要認為你的測試失敗了。您可以采取許多步驟來利用這些數據。 嘗試真正不同的東西 不確定的測試結果可能意味著你的變化太接近了A/B測試可以幫助你看到一個小的變化（比如使用紅色和綠色按鈕)是否會影響轉換，但是有時候這些微小的調整根本不會有太大的影響。 請記住，您可能需要用幾個類似的變化來運行測試，以查看是什么導致了變化。 與其氣餒，不如把它當成一個嘗試完全不同事物的機會。例如，更改頁面布局，添加不同的圖像或刪除一個圖像，或者徹底修改您的廣告、資產或CTA . 分析不同的交通路段 所以，你的A/B測試結果幾乎相同。這是不是意味著什么都沒變?

也許不是。不要查看所有的數據，試著對觀眾進行細分，看看不同的人是否有不同的反應。 例如，您可以比較以下數據： 新客戶與回頭客買家與潛在客戶訪問的特定頁面使用的設備人口統計變量位置或語言 總的來說，你的測試可能不是決定性的。但是，您可能會發現特定的受眾群體對某些格式、顏色或措辭會有更好的反應。 您可以使用這些信息更恰當地對廣告進行細分，或者創建更個性化的廣告或內容。 超越你的核心指標 轉變很重要，但不是一切。您可能在失敗的測試結果中隱藏了數據。 例如，您可能會發現轉化率很低，但訪問者點擊查看您的博客或在頁面上停留更長時間。 當然，你可能更喜歡銷售。然而，如果訪問者將要閱讀你的博客，這意味著你已經與他們建立了某種聯系。你如何利用這些信息來改善購買過程?

假設你發布了兩個版本的廣告。如果一個變體帶來了巨大的流量，并且該變體的30%的訪問者轉化了，這可能意味著更多的收入。顯然是贏家，對吧?

不一定。例如，看一眼你的失敗廣告，看看它是否帶來了更少的流量，但卻有更高的轉化率。如果你只關注流量和直接收入，你可能不會注意到第二個廣告在統計上效果更好，如果不是粗略的數字。 現在，你可以挖掘數據，找出為什么它驅動的流量較少，并利用它來改善你的下一組廣告。 刪除垃圾數據 有時候測試沒有結果，不是因為你的變化很糟糕或者你的測試有缺陷，而是因為有一堆垃圾數據扭曲了你的結果。清除垃圾數據可以幫助你更清楚地看到趨勢，并深入尋找至關重要的趨勢。 這里有一些清理垃圾數據的方法，這樣你可以更清楚地了解你的

注：配圖為UCI設計公司作品

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