A/B 测试，也称为拆分测试或桶测试，是数据分析和实验领域中采用的一种强大的统计方法。
它使企业和研究人员能够通过比较特定变量（例如网页、应用程序功能或营销活动）的两个或多个版本来做出明智的决策，以确定哪个版本在特定结果或指标方面表现更好。
探索 A/B 测试统计的基本概念、其在优化策略中的重要性，以及其在推动数据驱动决策以提高绩效和成功方面的作用。
为什么公司需要 A/B 测试？
AB 测试并不是一个新鲜概念。尽管 AB 测试通常与网站和应用程序相关，但它已经使用了一个多世纪。尽管如此，超过 75% 的零售商使用该平台。
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企业可以使用 AB 测试来：
- 了解转化漏斗的用户痛点。
- 企业如何从现有流量中获得回报？
- 如何让用户体验更好。
- 为什么 AB 测试现在如此重要？
由于去年的大流行危机，客户的行为正在迅速改变。因此，公司必须适应 AB 测试，以跟上不断变化的行为模式。因此，企业可能会做出更好的选择。
企业必须迅速过渡到在线模式，发展在线业务，以填补品牌与客户之间的差距。 AB 测试是将他们重定向到有用信息的最快技术。
各行业的变化：
- 越来越多的企业开始转向在线世界，这标志着实体店面的终结。
- 许多组织越来越注重提供更深层次的客户满意度，变得更加以人为本，而不是以利润为导向的骑士。 例如，Shopify 为客户提供了 XNUMX 天的免费试用期，以帮助他们。
- 对话互动也在增加，客户从“我想知道”转向“我想做”。 因此，现在正是将消费者与高内容联系起来以产生更多潜在客户的时刻。
- 许多企业正在改变他们的营销策略，从保留客户转向获取新客户。
- 所有这些客户行为的转变都需要进行客户研究和开发新的测试理念来解决客户问题。 是时候彻底检查 ab 测试程序了。
一般的 A/B 测试统计
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1. A/B 测试软件市场到 1,151 年将达到 2025 亿美元，复合年增长率为 11.6%：
根据QY Research的数据，485年A/B测试软件行业价值为2018亿美元，预计2019年将继续扩大。
预计到 1,151 年，全球 A/B 测试软件市场将达到 2025 亿美元，复合年增长率为 11.6%。
此外，分析预测，到 12.1 年底，年增长率将继续保持在 2025%，预计该行业将达到略高于 XNUMX 亿美元。
（来源：QY 研究）
2. A/B测试是最有效的CRO策略：
根据最近的估计，A/B 测试是广告专业人士用来提高转化率的主要方法，60% 的组织已经在使用它，另外 34% 的组织计划使用它。
59% 的营销人员在日常工作中使用文案优化，另外 29% 的营销人员计划在未来这样做。
营销人员声称，除了 A/B 测试（58%）之外，他们还使用在线调查和客户反馈（55%）以及用户旅程分析。对于 49% 的企业来说，转化率的提高始于可用性测试。
（来源：Smart Insights）
3. A/B 测试对于提高转化率非常有益：
在提高转化率方面，60% 的公司认为 A/B 测试非常有益。
尽管影响转化率的因素有很多，但当前的 A/B 测试研究表明，大多数企业认为这是提高转化率的最佳方法之一。
近三分之二的受访者（63%）实施 A/B 测试并不难。 只有 7% 的人不同意，他们同意实施 A/B 测试是一项艰巨的任务。
（来源：InvespCRO）
4. 电子商务网站上的 A/B 测试可以将每位访问者的收入增加 50.7%：
对电子商务网站进行有效的 A/B 测试可能会使每位访客的典型收入增加 50.7%
如果有效地完成，A/B 测试可能会带来很高的回报。 在电子商务网站上，每位独立访问者的平均收入为 3 美元。 通过适当的 A/B 测试，可以显着提高这一收入。
根据 A/B 测试趋势，1/3 的 A/B 测试人员首先查看功能，例如 20% 的测试标题、20% 的测试号召性用语按钮、10% 的测试布局和 8% 的测试网站副本。
（来源：VWO）
5. A/B 测试中的统计意义至少需要 5000 次独立访问：
一些营销人员未能从 A/B 测试中获得预期结果的主要原因之一是缺乏流量。
A/B 测试中统计显着性需要 5000 次唯一访问的阈值。根据 A/B 测试 统计，每七个 A/B 测试中只有一个在统计上足以提高转化率。
另一项研究表明，要获得统计上显着的结果或 5,000% 的可靠性，需要进行 A/B 测试调查，其中每个变体需要进行 100 次独立访问，并且每个变体的每个目标需要有 95 名转化者。
（来源：AB美味）
6. 超过 50% 的公司使用测试优先级框架：
优先级框架或测试优先级机制是公司 CRO 流程的重要组成部分。
根据 A/B 测试统计，56.4% 的组织使用测试优先级框架，这表明越来越多的公司正在改进。
好消息是，去年不使用测试优先级框架的公司比例从 43.6% 攀升至 47.1%。
（来源：CXL）
7. A/B 测试获得 CRO 优化专家的 4.3 分（满分 5 分）：
根据 CXL 和 VWO 进行的一项民意调查，A/B 测试是转化率优化专业人士的首要任务。
当专家对现有 CRO 方法的成功进行评级时，根据优化和 A/B 测试数据，他们给予 A/B 测试 4.3 分（满分 5 分）。
这清楚地表明，很少有其他媒体能够为营销人员提供如此多的专业知识和测试几乎任何想法或计划的灵活性。
（来源：财经在线）
8. 77% 的组织在其网站上进行 A/B 测试，60% 的组织在其登陆页面上进行 A/B 测试：
A/B 测试最常用于提高企业网站的转化率，有 77% 的公司这样做。 大约 71% 的人每月进行 2-3 次类似的测试。
同时， 着陆页 A/B 测试数据显示，登陆页面对于任何在线业务都至关重要，因为它们是发生转化的地方。 毫不奇怪，所有公司中有 60% 使用这种做法来提高其网站的性能。
（来源：InvespCRO）
9. 1/3 的营销人员对 A/B 测试后的转化率感到满意：
只有 28% 的营销人员对通过 A/B 测试获得的转化率感到满意。 关键在于你如何做，这就是为什么。 A/B 测试只有在正确完成时才有效，因此请确保您付出了额外的努力。
（CXL）
电子邮件统计 A/B 测试：
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1. 在邮件营销业务中，93% 的美国公司使用 A/B 测试：
由于美国的营销人员率先将 A/B 测试数据分析纳入其策略中，因此大多数企业都使用它也就不足为奇了。
更重要的是，美国营销人员是这样做最多的人，特别是在评估电子邮件营销计划的绩效时。
根据电子邮件营销统计数据，79% 的法国组织在其电子邮件营销中使用 A/B 测试（偶尔或大部分时间），而在德国则为 77%。
（来源：广告大地）
2. 使用个人身份作为发件人可以将打开率提高0.53%：
A/B 测试统计 邮件营销 有时可能会提供看起来很小但会导致更广泛范围内的巨大变化的结果。
例如，在“发件人”部分，通过电子邮件发送来自个人而非公司的更加个性化的电子邮件可将打开率和点击率分别提高 0.53% 和 0.23%。
（来源：活动管理）
3. 59% 的组织使用邮件 A/B 测试：
另一个突出的转换渠道是电子邮件营销，这可能是一个需要更多营销专业人士进行实验的领域。
根据与邮件相关的 A/B 测试趋势，59% 的公司已经在这样做。 另有 58% 的人使用 A/B 测试尝试赞助搜索策略。
（来源：InvespCRO）
4. 世界上近 40% 的组织测试电子邮件的主题：
据全球 39% 的组织称，电子邮件的主题行是最关键的部分，它是用来吸引客户点击的钩子。
据 A / B测试 电子邮件营销的统计数据显示，37% 的人测试文本，36% 的人测试发送日期和时间，32% 的人关注发件人地址，39% 的人查看电子邮件中的图片。优惠 (28%) 和预告片 (23%) 是另外两个经过 A/B 测试的东西。
（来源：财经在线）
5. 字数较少的主题行吸引的回复量增加了 541%：
根据电子邮件主题行的 A/B 测试结果，创造性似乎并不是最好的方法。用户往往更喜欢简单简洁的主题行。
与创新主题行相比，字数较少的主题行吸引的回复多出 541%
这一发现来自电子邮件营销测试，旨在确定潜在客户最欣赏的内容。
（来源：HebergementWebs）
6. 每 1 个案例中就有 8 个案例，A/B 测试为企业带来了切实的结果：
即使您使用最好的 A/B 测试方法，结果有时也会令人失望。
根据数据，每 1 次 A/B 测试中只有 8 次能够使电子邮件营销活动取得成功，而其余的则很少有改善。人们通常建议企业采用更多变量来减少刺激并提高转化率。
（来源：学习中心）
最著名的 A/B 测试示例：
1. Microsoft Bing 平均每月进行 1,000 次 A/B 测试：
大公司进行了太多这样的实验，我们几乎可以肯定每次上网时都会参与其中。 Bing 每个月都会测试他们用户体验的近一千个不同部分。
（来源：市场营销）
2. A/B 测试帮助 Bing 将他们的收入提高了 12%：
早在 2012 年，微软的一位开发人员就提出了调整 Bing 搜索中广告标题显示方式的概念。
他的提议的A/B测试数据揭示了惊人的结果，仅在美国就帮助微软增加了100亿美元的年利润，成为Bing历史上最好的发明。
（来源：哈佛商业评论）
3. A/B 测试帮助巴拉克·奥巴马 (Barack Obama) 的总统竞选筹集了 75 万美元：
前总统巴拉克奥巴马在 2008 年的总统竞选可能是 A/B 测试结果最好和最著名的例子之一。 奥巴马的数字营销团队的 A/B 测试电子邮件分析提供了引人入胜的案例研究材料。
他们测试了各种图片、视频和网站布局，发现将活动的互联网注册率提高 140% 后，筹集的金额增加了 75 万美元。
他们对“立即加入我们”、“立即注册”和“了解更多”按钮进行了多次 A/B 测试，发现“了解更多”的每位访客注册量比标准“注册”高出约 20%。 '根据 A/B 测试统计数据，这导致了大约 XNUMX 万电子邮件列表注册。
（来源：连线）
4. 2000年，Google进行了第一次A/B测试：
为了确定每个页面应该显示多少结果，谷歌在 2000 年进行了第一次 A/B 测试。
十年后，谷歌每年进行 7,000 次此类测试。 根据 A/B 测试统计，Google 每年进行大约 10,000 次 A/B 测试。
（来源：学习中心）
5. 对于 CTA，Google 对 50 种不同的蓝色进行了 A/B 测试：
谷歌尝试了 50 种不同色调的蓝色作为号召性用语，以查看哪个版本转化的用户最多。 其他企业通过对颜色使用 A/B 测试分析来增加转化率。
例如，根据 A/B 测试数据，使用橙色将 SAP 的转化率提高到 32.5%，而使用红色将 Performable 的转化率提高到 21%。
（来源：快芽）
常见问题
🧐 A/B 测试如何进行？
A/B 测试涉及将一组随机分成两个或多个部分，并将每个部分暴露于不同的变体。然后使用统计分析来确定哪个变体表现更好。
📊 为什么 A/B 测试在数据分析中很重要？
A/B 测试通过比较选项并选择最有效的选项，帮助企业做出数据驱动的决策、优化策略并提高性能。
📈 A/B 测试中使用了哪些统计技术？
常见的统计技术包括假设检验、t 检验、卡方检验和置信区间。
🎯 A/B 测试中需要跟踪的关键性能指标有哪些？
指标因实验而异，但可以包括转化率、点击率、收入和用户参与度。
💡 有效进行 A/B 测试的最佳实践有哪些？
最佳实践包括定义明确的目标、随机化样本、避免偏差、在足够的时间内运行测试以及根据结果不断迭代。
📝 您如何解释 A/B 测试的结果？
通过分析统计显着性、置信区间和实际显着性来解释结果，以做出明智的决策。
快速链接：
结论：A/B 测试统计 2024
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根据 A/B 测试统计数据，这种研究方法可能正是您需要的工具，用于确定您是否走在正确的优化轨道上，进而帮助您吸引更多满意的在线客户
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