Post by account_disabled on Feb 19, 2024 8:39:48 GMT 1
如果用户进入选项 A，那么他必须看到该选项直到测试结束。在测试过程中更改设置将导致消费者看到选项 B。这会破坏数据的完整性。为了避免这种错误，平均分配流量以便为所有选项提供公平的机会是值得的。 此外，您不应更改选项本身，因为这会使确定结果的原因变得困难。 另请阅读： CRO 服务概述。按类别和用途划分的工具功能 忽略用户评论 您的测试获得点击、流量传播，因此您认为它有效并继续。然而，事实证明您收到了大量有关用户无法填写结账表单的投诉。不要忽略评论，修复问题并重新运行测试。 订阅热门内容 营销新闻 市场学家 2.0 > 订阅每月的 新闻摘要 输入你的电子邮箱 非必需元素的测试 例如，您决定更改号召性用语按钮的文本并选择选项：“输入”和“添加”。错误在于这些词是可以互换的，因此测试结果不值得关注。
相反，尝试比较不同语言中的调用或具有显着不同含义的调用。 忽略周期性的根本性变化 更改 CTA 按钮的文本和颜色、调整个别设计元素等不会对大多数企业产生太大影响。 因此，当渐进的改变不 电话号码数据 再给出预期的结果时，值得进行彻底的测试。 ❕ 定期彻底测试涉及对网站进行重大更改，因此很难确定哪些更改产生了积极的结果。 因此，应谨慎进行更改。不要试图为你的客户着想。找出需要改进的地方的最好方法是询问他们。 彻底改变的一个例子是设计改变。不要测试现有设计中的单个元素，而是测试其中的较大部分。 对第一类错误和第二类错误的误解 当原假设实际上是正确的但测试却拒绝原假设时，就会出现类型 I 错误。换句话说，这意味着根据测试结果，该变化被认为具有统计显着性，而实际上并非如此。 II 类错误是指原假设实际上是错误的，但它却被接受。换句话说，这意味着测试遗漏了实际存在的变体之间具有统计显着性的差异。 这两种错误都可能是有害的，但第一类错误通常被认为更严重，因为它会导致错误的决策。
错误的结论 对比测试的结论 完成 a/b 测试后获得数据后，您需要对其进行正确评估。 为此，您可以观察转化率、跳出率、CTA 点击次数等的变化。但是，如果仅分析平均值，则无法确定结论，因为这些值往往不精确。 ❕ 更深入地研究结果，然后才能得出结论。 最好使用 Google Analytics 中的自定义设置，以便您分段数据并创建自定义报告。 结果概括 在 a/b 测试期间，与对照变体相比，一种变体的转化率提高了 35%。所以您认为您已经找到了完美的解决方案并开始将其应用到您的整个网站。然而，一段时间后，您会发现转化率下降。 ✖ 成功公式不一定适用于网站的所有部分。 因此，您不应该概括一项测试的结果，并将相同的设计、措辞、按钮和其他元素应用于整个网站。 忽视小胜利 测试后，您的转化率提高了 2% 或 5%，但您并不认为这是一项重大成就并忽略它。
相反，尝试比较不同语言中的调用或具有显着不同含义的调用。 忽略周期性的根本性变化 更改 CTA 按钮的文本和颜色、调整个别设计元素等不会对大多数企业产生太大影响。 因此，当渐进的改变不 电话号码数据 再给出预期的结果时，值得进行彻底的测试。 ❕ 定期彻底测试涉及对网站进行重大更改，因此很难确定哪些更改产生了积极的结果。 因此，应谨慎进行更改。不要试图为你的客户着想。找出需要改进的地方的最好方法是询问他们。 彻底改变的一个例子是设计改变。不要测试现有设计中的单个元素，而是测试其中的较大部分。 对第一类错误和第二类错误的误解 当原假设实际上是正确的但测试却拒绝原假设时，就会出现类型 I 错误。换句话说，这意味着根据测试结果，该变化被认为具有统计显着性，而实际上并非如此。 II 类错误是指原假设实际上是错误的，但它却被接受。换句话说，这意味着测试遗漏了实际存在的变体之间具有统计显着性的差异。 这两种错误都可能是有害的，但第一类错误通常被认为更严重，因为它会导致错误的决策。
错误的结论 对比测试的结论 完成 a/b 测试后获得数据后，您需要对其进行正确评估。 为此，您可以观察转化率、跳出率、CTA 点击次数等的变化。但是，如果仅分析平均值，则无法确定结论，因为这些值往往不精确。 ❕ 更深入地研究结果，然后才能得出结论。 最好使用 Google Analytics 中的自定义设置，以便您分段数据并创建自定义报告。 结果概括 在 a/b 测试期间，与对照变体相比，一种变体的转化率提高了 35%。所以您认为您已经找到了完美的解决方案并开始将其应用到您的整个网站。然而，一段时间后，您会发现转化率下降。 ✖ 成功公式不一定适用于网站的所有部分。 因此，您不应该概括一项测试的结果，并将相同的设计、措辞、按钮和其他元素应用于整个网站。 忽视小胜利 测试后，您的转化率提高了 2% 或 5%，但您并不认为这是一项重大成就并忽略它。