效沟通 然后传达测试

[Robin7792]

这一步骤的完成部分归功于测试工具。 5 - 结果的解释 当数据收集结束并且足够的会话经历了每个变体时，您可以解释性能并验证或无效测试假设（请记住记录所执行的每个测试）。 6 - 绩结果、测量的主要目标的数据（KPI）。然后，您的测试假设将根据测试性能进行验证或无效。 7 - 实施 最后，完成获胜版本的实施。一些 A/B 测试工具允许获胜版本在等待生产时显示在所有流量上。 8 - 从以下假设重新开始 测试完成后，对下一个测试假设重复前面的七个步骤，同时遵循您的优先顺序：持续优化。(2) 用例：例如，在在线培训网站的主页上，转换页面只能通过子菜单或同一页面的更下方访问。



一旦通过数据分析确定了问题，A/B 测试的假设可能是：“促进访问 以色列电话号码数据 将用户重定向到这些转化页面的按钮将优化转化”。 A版 分区 – 1 B版 分区 – 2 不同类型的测试 有多种类型的测试，每种类型都针对特定用例量身定制。 A/B 测试，最经典的，有两种变体，我们在第一段中描述过。 例如，向购物车页面添加放心元素，而无需创建新的测试 URL。 A/B/n 测试对于比较同一项目的两个以上版本非常有用。因此，不只是一种变体（B），而是多种变体（C、D 等）。 例如，“继续”、“验证”或“下一步”之间有多个按钮标签。



多变量测试（或多变量测试的 MVT）用于比较同一页面上的多个元素组合，从而提供检查哪种元素组合性能最佳的可能性。 例如，菜单中某个项目的位置与其样式之间的交集。 多页面测试提供了多个页面上链接的变体的比较。 例如，从购买渠道页面的导航菜单中删除传出链接。 重定向测试（或拆分测试）将流量重定向到单独的 URL。 例如，在不同的 URL 地址上开发全新的登陆页面结构。 最后，A/A 测试允许您检查 A/B 测试模块的统计工具的精度；正如您所理解的，它由两个相同的版本组成。 A/B测试是一个持续优化的过程 每个测试都可以让您吸取教训并改进网站或应用程序的用户体验。A/B 测试必须是您的数字战略的重要组成部分。