為什么對比測試可能會扼殺轉化率

2022-08-16 分類：網站建設

如果你已經嘗試了所有方法，但產品的轉化率依然處于下滑趨勢，那么對比測試可能是導致這種現(xiàn)象的罪魁禍首。

是的，就是對比測試，這個傳說中的流量開關、轉化率助推器、自詡為目標用戶提供支持策略的重要貢獻者，卻很少兌現(xiàn)它的承諾，導致雖然有些廣告策劃做的很棒，但最終卻取得了失敗。

在你大張旗鼓開始著手進行實驗之前，我想一開始就向你澄清，這種宣稱能夠發(fā)現(xiàn)顧客喜好、激發(fā)用戶熱情并且能夠一直帶給他們體驗的對比測試，其本身確實是一種靠譜的策略。任何一個經營活動都應該使用這種策略。

但是很遺憾，很多對比測試服務只會讓你一知半解。今天就讓我們一起深度挖掘一下到底是什么原因引出了這樣的問題，以及如何處理。

對比測試大的誤區(qū)

前提很簡單：制作兩個或更多版本的頁面。均分流量然后評估結果。但是這恰恰是讓事實得以水落石出，讓缺陷暴露無遺的地方。

事實上，你所收集的零散信息已經試著說服你相信一種選擇會好于另一種選擇，這個時候你本應該自然而然的就知道該怎樣處理這樣的結果。

例如，運用SumAll對同一頁面進行了兩種相同版本的對比測試。測試結果表明一個版本以將近20%的幅度明顯優(yōu)于第二個版本。

（Optimizely已經修改了他們的統(tǒng)計系統(tǒng)來阻止這樣的缺陷混淆結果）

這說明了對比測試中一個很重要的問題：那就是你可以預測到業(yè)績能夠獲得大幅增長的點，但如果你不將其轉變成為可操作并且可以對直接收益產生影響的步驟，這些預測所產生的結果也是徒勞無用的。

你不知道的神秘統(tǒng)計秘密

冒著聽起來太像Kevin Trudeau的轉化率優(yōu)化版本的危險，大多數(shù)對比測試和優(yōu)化公司并不是真的要掏空你的銀行賬戶，而什么都不留給你留下。他們會采用一種大而隱蔽的方式來使你感覺自我良好。

當需要通過不同的平臺來完成對比測試時，,結果會有一些出入。比如 Visual Website Optimizer 和Optimizely可以進行所謂的“單尾”測試, 而另一些，如Adobe Test&Target 和Monetat可以做“雙尾”測試。

那么兩者之間有何不同，我們?yōu)楹涡枰P注呢？

SumAll把這種測試帶到了這里，這將對你未來的對比測試產生巨大影響。為了更好的解釋這種想法，打個比方。

單尾測試尋求的是積極的相關性，就好像一直在牌桌上贏牌一樣，那些并不真正懂，或者不在乎對比測試細節(jié)的高管們偏愛單尾測試，因為他們看起來總是在坐莊。這聽起來對網站和用戶都有好處，更不用說是工作的保障了。但這里有一個大問題，即單尾測試披著統(tǒng)計外衣的皮，并不能帶來有意義的分析。

接下來是雙尾測試。

雙尾測試考量的是在過程中可能發(fā)生的事情的正面和反面，你需要更多的數(shù)據支撐來得出結論，但結論揭示了一些在單尾測試中找不到的點。

但這并不總是意味著雙尾測試帶來的都是正確的答案。在一些情況下，你需要用證據去驗證一個具體測試中的積極結果。而單尾測試僅需要少量的資源進行驗證便能得到結論。重點是你要知道自己考量的是什么，清楚這個因素在多大程度上直接影響到了你的底線和轉化率，以及在多大程度上這個因素只是個噱頭。

統(tǒng)計學的巔峰

我曾經寫過“統(tǒng)計學意義”，講的是它為什么很重要以及它是如何影響你的測試結果的。

在收集到足夠的信息之前，許多對比測試往往就已為你展現(xiàn)了一個傾向于取勝的選項。測試可能會挑選出有90%統(tǒng)計學意義的贏家，你也按照這個結果對網站做出了改變，當然你的用戶會察覺到這些變化，特別是那些以前訪問過的用戶，因為網站變得有所不同了。這些改變也許會讓你的轉化率受到波動，但只是暫時受到波動而已。

如果你沒有足夠的流量進行對比測試，是否能得出具有統(tǒng)計意義的結論？那么你需要知道這個事實，很多的服務商為了謀取利益會降低門檻并告訴你，只需要100個用戶訪問或者更低的數(shù)量便能測試出結果。

這對你是不公平的，這對每一個對比測試工具的使用者都會產生巨大的傷害。

你可以做什么？

這篇文章并不是意在抨擊優(yōu)化轉化率的工具平臺，而是想告訴你，使用這些工具，你真正能得到的是什么。慶幸的是，這里有些方法可以供你使用，并且可以使你的對比測試實驗真正有效，為你提供真正的結果，并真正持續(xù)的提升你的轉化率。

當進行對比測試時，你怎么能夠判定得到的結果是實實在在且具有深度洞察的結果，而不只是隔靴搔癢的結果呢？

你仍然可以使用你喜歡的工具創(chuàng)建一個測試，但如果想要更好的看到它是如何進行的，我們還是使用Kissmetrics的儀表板創(chuàng)建一個A/B測試報告。Kissmetrics集成了多種對比測試的工具。然后，簡單的創(chuàng)建一個新的報告，選擇一個實驗以及一個轉化事件，如下圖所示。

假設我們希望看到，哪些免費體驗活動帶來了更多的付費訂閱者，運行測試, 然后加載一下測試結果：

截止到目前，你并沒有看到任何與其他測試工具有所不同的結果。你看到的都是一些司空見慣的的結果，比如測試運行了多長時間，有多少訪客訪問，以及兩個測試選項各自發(fā)生了多少轉化。在這個例子中，我們可以很清晰的看到變體要明顯優(yōu)于原網址。

是時候將所有注意力集中到變體了，對嗎？

等等，還不到時候

這個情況是大多數(shù)人停止運行對比測試實驗的時候，而事實上我們才剛剛開始。

我們之前是想看到到底有多少人注冊了，接下來，我們看一下另外一個角度的數(shù)據，將轉化事件從“注冊”切換成 “新用戶付費訂閱”選項。

點擊“運行報告”，出人意外的是，從新用戶付費訂閱的數(shù)量上來講，原網址居然優(yōu)于變體網址。因此盡管在“注冊”的轉化事件上，變體網址要優(yōu)于原網址，然而從注冊并轉化成為付費用戶的角度來講，原網址明顯優(yōu)于變體網址。這才是我們真正想要的轉化結果。

A/B測試報告是一個很棒的工具，能夠幫助你了解最后真正發(fā)生轉化的測試選項是什么。你可以用A/B測試做更多的事情，包括測試在銷售漏斗之外的結果，就像下面這個。

先細分，再測試

與其對所有用戶進行盲目的全面測試，不如先進行細分分組。將訪客與用戶、移動用戶與PC用戶、通過電子郵件訂閱的訪客與非訂閱者細分分組。當然分類方式有很多，用這種方式來做真正的同類比較能夠得出更合理的測試結果。

再次運行測試

測試過程有時候也許看起來有違常理，但這其中的很多波動起伏也許只是海市蜃樓的錯覺。這時我們需要再次進行測試，拉長測試時間，這樣可以幫助你得到更有意義的測試結果。

在Martin Goodson的“大多數(shù)A/B測試的勝出結果是虛無縹緲的”指導中，舉例說明了數(shù)字統(tǒng)計在排除假數(shù)據和混淆對比數(shù)據上的影響。

這是一篇簡短但具有啟發(fā)意義的文章，特別是如果你沒有統(tǒng)計學背景（像我一樣）。

驗證假設

大多數(shù)A/B測試都基于假設。如果改變了X，對Y的影響是怎樣的？但在過程中，會提出很多假設。例如，假設你的訪客都來自同樣的背景，都是年輕媽媽們，或都是勤勞的漁人，或者都是熱愛健身的人。由于錯誤的人群定向，可能會使結果產生巨大的誤差。

所有的這些觀點都不足以讓你徹底放棄使用對比測試，而你更需要去深層次的去認識你到底需要什么，做怎樣深入的功課，這樣你就不會僅僅只獲得一些空頭數(shù)據，反之你將得到最后能夠全面帶來長期增長的數(shù)據。

你對現(xiàn)在的對比測試工具有何看法？你的測試結果如何？歡迎留言與我們分享你的觀點。

文章題目：為什么對比測試可能會扼殺轉化率
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