什么是 A/B 测试，如何利用 A/B 测试驱动增长

什么是 A/B 测试？

A/B 测试也称为对比测试，是将应用组件、网页、电子邮件或其他营销材料的两个版本进行比较，以确定哪个版本的表现更好。A/B 测试的目标是提高转化率、互动率或其他不同的预期结果。

在 A/B 测试过程中，原始版本（版本 A）与修改后的版本（版本 B）进行比较。版本 B 可能在标题、图片、行为号召或其他元素上有所不同。这两个版本会展示给不同的网页访问者或电子邮件接收者群体。通过衡量和比较他们的互动和转化情况，来确定哪个版本的表现更优。

据 IndustryARC 称，到 2025 年，A/B 测试软件市场将达到可能达到 11.51 亿美元。营销人员依赖 A/B 测试来优化他们的营销活动。A/B 测试是一种数据驱动的方式，帮助营销人员精细调整和优化营销资产。通过直接衡量变化如何影响关键指标，它消除了猜测和假设。大大小小的公司都使用 A/B 测试，以最大化网站、移动应用、电子邮件、广告等的效果。

A/B 测试的常见用途是什么？

A/B 测试用于优化用户旅程和漏斗的各个方面。A/B 测试的典型用途包括：

落地页

A/B 测试可以优化落地页来增加转化率。例如，版本 B 可能会改变标题、布局、图片或行为号召按钮，使其与版本 A 中的类似元素完全不同。测试可以确定哪个版本能说服更多用户转化。

电子邮件

邮件营销人员使用 A/B 测试来优化主题行、预览文本、图片、行为号召和邮件正文内容。测试有助于提高打开率，点击率和转化。

网站

整个网站可以通过向部分访问用户展示版本 A，向其他用户展示版本 B 来进行 A/B 测试。在 A/B 测试期间，网站开发者可以测试诸如导航、布局、内容等方面的变化。

移动应用

应用程序开发人员使用 A/B 测试来优化从用户注册进入到到应用程序内购买提示。测试可以在实时应用中进行，也可以通过远程测试平台进行。

社交媒体

营销人员可以通过 A/B 测试优化社交媒体帖子中的元素，如图片、标题、行为号召和视频。其目标是提升互动和点击量。A/B 测试通常用于测试：

标题和子标题
页面布局和导航
图片和视频
行为号召
内容和信息传递
电子邮件/广告文案和主题
价格和优惠
结账流程
表单和数据采集

本质上，任何影响用户的元素都可以进行 A/B 测试，以查看某个变化是否能提升效果。

有效进行 A/B 测试的最佳实践包括：

有明确的目标（例如，将转化率提高 15%）
一次仅测试一种变体
使用足够大的样本量以获得统计有效性
让测试运行足够长的时间以收集足够的数据
使用相关指标来识别获胜变体
分析结果以了解为什么一种变体表现更好
做出基于证据的决策，而不是基于假设的决策

正确的分析对于从 A/B 测试中提取洞察至关重要。统计有效性测试应该用来确定结果是否由偶然因素导致，或者某个变体是否真正优于另一个。营销人员应该跟踪有效的指标，如转化率、点击率、页面停留时间和跳出率。多变量测试将多个页面元素组合到一个测试中，以获取更多的洞察。

Singular 如何利用 A/B 测试？

作为一家移动营销分析公司，Singular 帮助移动营销人员利用数据优化他们的营销策略和支出。这个过程的核心部分是利用 A/B 测试，根据表现数据来优化广告计划和素材。

Singular 的平台与 A/B 测试工具配合使用，跟踪测试结果。这样做使 Singular 的客户能够将测试数据与其他广告计划分析数据连接起来，从而基于数据做出有关最佳营销变体的决策。

具体来说， Singular可以：

帮助你在统一的仪表盘中跟踪跨多个营销渠道的 A/B 测试结果。这样可以避免在不同工具中进行测试时产生的数据孤岛。
分析 A/B 测试变体如何影响移动应用中的下游用户行为。这可以揭示落地页或广告文案的变化如何影响应用内行为。
将测试结果归因于营销渠道和活动，揭示哪些渠道正在吸引最有价值的用户。这样可以帮助优化预算分配。
将 A/B 测试数据与其他分析数据一起可视化展示，例如投资回报率（ROI） and 生命周期价值。这将测试结果与收入影响连接起来。
结合多个活动元素的变化运行多变量测试。
持续启动新的测试，每天优化活动，而不仅仅是设置周期性测试。
通过在受众子集上启动实验来加速测试，以便在全球范围推广之前收集数据。
自动化同时测试和优化多个广告计划元素。

Singular 为移动营销人员提供了 A/B 测试结果的整体视图，而不是孤立的数据。通过这种方式，营销人员可以基于实际的用户数据和收入影响，更智能地优化创意、目标定位、预算等。通过 Singular 进行 A/B 测试，确保在各个渠道上持续进行测试，从而最大化投资回报率（ROI）。

A/B Test（A/B 测试）