2023 年 A/B 测试统计、事实和数据

在这篇文章中，我们将讨论 A/B 测试统计 2023

A/B 测试的统计数据为您的公司提供了改进的基准转换率. 您可能依靠猜测和假设您的受众想要达到最大转化率统计数据。但是您当然可以探索，并且通过比较您的技术，您可以看到许多其他选择。

AB 测试是一个持续的过程，一直持续到您为营销策略的每个部分找到最佳设计为止。

您必须意识到自己的局限性才能茁壮成长并从竞争对手中脱颖而出，而腹部测试可以帮助您将它们转化为优势。如果您也通过有用的 AB 测试统计数据了解了双倍力量怎么办？

我们都知道营销领域的当前状况，无论是经济还是金融。

为了从您的 AB 测试中获得有效的结果，有必要做出改变。阅读此博客，了解有关可能影响您的营销选择的 ab 测试指标的更多信息。

为什么公司需要 A/B 测试？

AB 测试并不是一个新鲜的概念。它已经使用了一个多世纪。尽管 AB 测试通常与网站和应用程序相关联。尽管如此，超过 75% 的零售商使用该平台。

图片学分： pexels

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？

客户的行为正在迅速改变，因为大流行危机上一年的。因此，公司必须调整 ab 测试以跟上不断变化的行为模式。因此，公司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。

各行各业的变化：

越来越多的企业正在转向在线世界，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

1. 预计到 1.08 年，全球 A/B 测试软件市场规模将达到 2022 亿美元。

根据 QY Research 的数据，485 年 A/B 测试软件行业价值 2018 亿美元，预计 2019 年将继续扩大。

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、据统计，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，另有 29% 的人计划在未来这样做。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，转化率的提高始于可用性测试。

（来源：Smart Insights）

3. 在提高转化率方面，60% 的公司发现 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。

(投资CRO)

4. 电子商务网站上的有效 A/B 测试可能导致每人访问者的典型收入飙升 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。

（vwo）

5. A/B 测试中的统计显着性需要 5000 次独立访问的阈值。

一些营销人员未能从 A/B 测试中获得预期结果的主要因素之一是缺乏流量。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。

根据另一项研究，A/B 测试调查集需要每个变体 5,000 次唯一访问以及每个目标上的 100 次转换，才能获得具有统计意义的结果或 95% 的可靠率。

(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%。

（CXL）

7. 在 CRO 方法方面，A/B 测试从优化专家那里获得 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员的首要任务。当专家评价现有 CRO 方法的成功时，根据优化和 A/B 测试数据，他们给 A/B 测试打了 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% 的组织在其网站上使用 A/B 测试，60% 在其登录页面上使用。

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。

(投资CRO)

9. 经过 A/B 测试后，只有大约 1/3 的营销人员对转化率感到满意。

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

10. 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，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，特别是在评估其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%。

(广告地)

11. 使用真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%。

（活动管理）

12. 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。

(投资CRO)

13. 世界上近 40% 的组织会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。

根据电子邮件营销的 A/B 测试统计，37% 的人测试文本，36% 的人测试发送日期和时间，32% 的人专注于发件人地址，39% 的人查看电子邮件中的图片。 Offer (28%) 和 preheaders (23%) 是通过 A/B 测试的另外两件事。

（来源：财经在线）

14. 与创新的主题行相比，字数较少的主题行吸引了 541% 的回复。

邮件主题行的 A/B 测试结果表明“创造力已死”。每当电子邮件试图巧妙地使用主题行时，用户似乎并不喜欢它根据电子邮件营销的 A/B 测试结果，在主题区域中保持简单和简洁是您的潜在客户最喜欢的。

（HebergementWebs）

15. 在每 1 个案例中，有 8 个 A/B 测试会为企业带来切实的结果。

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 次能够成功开展电子邮件营销活动，而其余的几乎没有改善。通常建议企业使用更多变量来减少刺激并提高转化率。

（学习中心）

最著名的 A/B 测试结果和示例

16. A/B 测试的统计数据显示，微软 Bing 每个月都会进行多达 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。

（市场部）

17. A/B 测试帮助 Bing 将收入提高了 12%。

早在 2012 年，微软的一位开发人员就提出了调整 Bing 搜索中广告标题出现方式的概念。他的提议的 A/B 测试数据显示了惊人的结果，它帮助微软仅在美国就增加了 100 亿美元的年利润，使其成为 Bing 历史上最好的发明。

哈佛商业评论（哈佛商业评论）

18. A/B 测试帮助巴拉克奥巴马的总统竞选活动产生了 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。

他们针对“立即加入我们”、“立即注册”和“了解更多”按钮进行了多项 A/B 测试，发现“了解更多”每个访问者的注册人数比标准的“注册”高出大约 20%。 ' 根据 A/B 测试统计，这导致了大约 XNUMX 万个邮件列表注册。

（有线）

19. 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。

（学习中心）

20. 对于他们的 CTA，谷歌对 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%。

（快芽）

快速链接：

结论：A/B 测试统计 2023

任何互联网企业的最终目标都是将用户转化为付费客户。每个人都希望看到他们的广告活动的有价值的流量转化为成功的销售。

根据 A/B 测试统计数据，这种研究方法可能只是您需要确定您是否处于正确的优化轨道上的工具，这反过来又可以帮助您吸引更多满意的在线客户

来源:

为什么公司需要 A/B 测试？

一般的 A/B 测试统计