适用于电商企业的A/B测试：7个实操示例

市场营销人员常常花费数小时争论哪个标语更好，或哪个图像更具吸引力。通过A/B测试，这些争论可以得到明确的解决。更重要的是：A/B测试使市场营销团队能够主动了解他们的客户、网站和产品，这在没有进行测试的情况下是无法实现的。然而，要成功地将A/B测试融入你的营销策略，需要理解这一实践背后的原则。

阅读本文，深入了解A/B测试，包括你可以在自己的电商商店中运行的测试示例。

什么是A/B测试？

A/B测试，或称为分割测试，是向受众展示不同版本的网页、广告或电子邮件，以观察哪种网页、广告或电子邮件表现更好的实践。这是电商商店最常用的测试方法。

在一个合适的A/B测试中，两个（或多个）版本在同一时间段内向随机选择的目标受众展示，而不是采用先后测试的方式。类似地，在A/B测试中，仅测试一个变量，即使有多个版本。例如，测试三种不同的按钮文本就是A/B测试。但同时测试多个变量，比如按钮文本和横幅图像，则被视为多变量测试。

A/B测试需要进行编码，以便同时向不同用户展示不同版本。在广告的A/B测试中，Meta和谷歌会自动处理这一过程。同样，一些电子邮件平台如Klaviyo也内置了A/B测试功能。网站的A/B测试则需要自定义或第三方代码，如Google Optimize。

A/B测试的好处

所有数字营销活动都会产生数据。广告活动提供关于点击率的数据，网站则提供转化率等数据。A/B测试的主要好处在于，能够收集你做出具体决策所需的数据。

A/B测试总是从一个具体的假设开始。例如，“我认为如果我们提供10%的折扣，注册表单的转化率会更高。”数据使企业能够对假设得出结论。这不仅帮助企业回答即时的假设问题，还提供了关于整体业务的更多信息。在这个例子中，它帮助企业理解客户对价格的敏感度。

尽管A/B测试主要是一项营销活动，但它所产生的洞察可以用于多种其他商业决策，包括用户体验、产品开发、品牌建设和销售。

适用于电商企业的7个A/B测试示例

电商商店可以进行多种类型的A/B测试。以下是一些最常见且影响深远的A/B测试类型。

1. 标题文本
2. 主题行
3. 广告标语
4. 行动号召文本
5. 产品图像类型
6. 定价和折扣
7. 元素移除

1. 标题文本

这指的是页面顶部的标题，通常是着陆页。由于这是访客看到的第一段最大文本，因此这是测试你网站最有价值的第一印象的绝佳方式。

例如，Gymshark可能会测试以下不同版本的词句“力量。为失败而生。”

2. 主题行

在电子邮件营销中，主题行是最重要的杠杆。它驱动电子邮件的打开率，如果你的受众不打开电子邮件，邮件的其余部分将没有任何影响。这是测试什么能吸引现有受众眼球，并提升电子邮件表现的绝佳方式。

例如，DUER可能会测试以下电子邮件主题行的另一个变体，“介绍：优质Dura Soft中等重量T恤。”

3. 广告标语

广告平台允许你快速轻松地进行多种不同文案的A/B测试。这创造了一个自我强化的循环——关于广告标语的洞察，有助于指导未来的标语和未来的测试版本。

例如，在这则广告中，BN3TH可以测试主要文本（“麻木的胯部？不，谢谢。”）或标题（“骑得更久更舒适，节省25%🚵‍♂️”）。

4. 行动号召文本

行动号召（CTA）文本可以在网站、广告或电子邮件中进行测试。优秀的行动号召可以帮助你的受众完成“我想要……”的句子，因此测试你的CTA，可以帮助你理解用户在页面上的意图。

例如，这个来自Vahdam的退出意图弹出表单可以测试按钮上的不同文本，以查看哪个能获得更多的表单提交。

5. 产品图像类型

测试产品图像类型，可以帮助你理解驱动产品转化的因素。有些产品更具实用性，因此可以采用突出特征的简单图像，而其他产品则更具生活方式导向，因此可以在使用环境中展示产品。

例如，Blender Bottle可以尝试设计这样一个着陆页，先展示一个生活方式照片，比如一个穿着职业装的人在健身房锻炼后前往办公室，然后再展示简单的瓶子照片及其特征。

6. 定价和折扣

从技术和客户的角度来看，定价测试可能会很困难。大多数网站的A/B测试工具不提供测试价格的功能。这些测试还可能会让以更高测试价格购买产品的客户感到不满，因为他们会发现，其他人以更低的价格购买了同样的产品。然而，像Intelligems这样的Shopify应用程序，确实支持进行价格测试。

另外，测试折扣码也是获取类似洞察的有效方式。例如，一个品牌可以推出两个营销活动，针对相同的受众，使用相同的广告，但提供不同的折扣优惠，例如25%折扣与25元折扣。他们可以根据点击率和转化率来查看哪个表现更好。

7. 元素移除

A/B测试可以“用减法做加法”。如果一个网站有很多不同的购物或导航选项，市场营销人员有时会测试隐藏某个选项，并观察对转化的影响。

例如，LOLA可能会测试从导航中移除其博客“The Spot”的链接对转化率的影响：

如何进行A/B测试

1. 创建假设
2. 创建测试版本
3. 选择受众
4. 运行测试
5. 分析结果

进行A/B测试是一个系统化的过程。每个测试遵循这五个步骤：

1. 创建假设

一个好的A/B测试始于关于如何改善表现的理论。这个理论可以基于现有数据，也可以基于你的观点。要将你的理论转化为假设，请以“我相信（进行X更改）将导致（在Y指标上的表现改善）”的形式陈述。

例如，“我相信在我们的产品着陆页上放大主要产品图像，将导致转化率的提高。”

在假设中，不需要具体说明改善的幅度——只需方向性地表述即可。

2. 创建测试版本

这可以在广告管理工具、电子邮件平台或网站的A/B测试工具中完成。版本应具有描述性标签，以便后续分析。例如，不要将新的广告版本命名为“版本B”，而应命名为“版本B——情感CTA”。

3. 选择受众

A/B测试可以针对全部受众或细分受众进行。例如，在网站上，针对全部受众，意味着一半的网站访客看到原始网站，另一半看到你正在测试的新版本。然而，你可能选择仅将新版本展示给25%的受众，或仅针对来自中国的访客（在这种情况下，一半的中国访客将看到原始版本，另一半将看到新版本）。

适合的受众取决于你认为假设适用于哪个群体，以及你希望多快收集足够的数据以得出结论。

4. 运行测试

通常，市场营销人员会将任何A/B测试运行至少两周，以确保测试的成功。这为你提供了足够的时间来考虑任何巧合或波动，例如客户在周末的行为可能会不同。确保不要在同一网页上或针对同一受众群同时运行多个A/B测试，否则可能会混淆你的测试结果。

5. 分析结果

在分析A/B测试时，需要寻找统计显著性结果。这是一个数据公式，表明你看到的结果是可靠的，而不是由于样本量小或巧合造成的。其背后的概念是，如果你有一个小的受众群，你需要看到表现的显著差异才能得出结论。但如果你有一个大的受众群，即使是表现上的小差异也可以是决定性的。

像Google Optimize这样的工具，会为你计算统计显著性。对于其他结果，你可以使用统计显著性计算器。

一旦你分析了结果并与团队分享，你就可以准备进行下一个测试。

📕阅读更多：电商营销策略：26个策略助你成功营销