A/B 測試

A/B 測試會比較兩個以上版本的網頁、應用程式、畫面、介面或其他數位體驗,以確定哪個比較理想。以轉換率與用戶參與度決定特定版本的效果為中性、正面還是負面。測試結果可以協助您改進宣傳活動、客戶體驗與轉化率,並強化受眾群體鎖定。

A/B 測試
 

迎接 A/B 測試的挑戰。

想成功地進行 A/B 測試,您必須解決可能影響結果與宣傳活動決策的系統與治理挑戰。
流量不足。
流量不足。
缺乏已定義的測試規則。
缺乏已定義的測試規則。
未定義的網站目標。
未定義的網站目標。
目標不具體的指標。
目標不具體的指標。
 

由 A/B 測試獲益

A/B 測試會提供可衡量的結果,可以將其與顯露的偏好、興趣、風險等進行比較,以協助您優化宣傳活動。
比較結果並採取行動。
比較結果並採取行動。
透過可了解比較受眾行為的測試,您可以作成可操作的資料,藉以改進宣傳活動並加強受眾細分及鎖定。
資料驅動的決策。
資料驅動的決策。
測試讓您以統計信賴來改善鎖定方式與訊息傳遞,而不是依賴管理人員或直覺。
改善的轉化率。
改善的轉化率。
重複測試多個內容元素、優惠與產品以達成更高的參與率,您便可以優化宣傳活動,獲得更好的成果。
減少宣傳活動的風險。
減少宣傳活動的風險。
只要建立以資料為基礎的測試文化,A/B 測試就有助於降低推出不明智的宣傳活動的風險。
 
AB 測試
Adobe 能夠提供協助。
您可以使用 Adobe Target 的自動化測試與優化功能發掘最能吸引並轉化訪客的體驗、訊息、優惠,免去編碼與設定的麻煩。
 

A/B 測試只是分析拼圖中的一塊。


了解 Adobe 如何協助品牌全面掌控分析成果以提供個人化的體驗。
Progrexion 優化部門經理 LJ Jones
「我們用 Target 來證明或駁回假設。這讓我們多了一點權力,也多了一點自由。」
——LJ Jones,
Progrexion 優化部門經理

凱悅酒店集團全球數位部資深副總裁 Ellen Lee

「我們之前並沒有做太多的 A/B 測試……現在它是我們一切工作的前提與核心。」
——Ellen Lee,
凱悅酒店集團全球數位部資深副總裁

 

A/B 測試常見問題。

A/B 測試是否萬無一失?
不是。有效的測試需要一個強有力的假設,以及與設計和流量要求相關的最佳實踐措施。
A/B 測試是否會傷害搜尋引擎優化?
不會。常見的迷思是:由於內容重複,測試會帶來負面效果,但其實測試可以改善網站的功能,對搜尋引擎優化產生正面的影響。

我該採用多少變量?
請根據需要測試多種變量,但如果您希望各變量的結果具有統計意義,請留意流量要求。您也可以根據不同的受眾細分比較變量。
我應該測試哪些設計元素?
您可以測試任何頁面元素,例如形狀、色彩、尺寸與訊息。您可以測試整個數位體驗、單一頁面或完整的客戶歷程,以了解其對指標與轉化目標的影響。
A/B測試與多元化測試有何不同?
多元化測試是一次檢查多個元素組合,可以找出觸發接觸時元素的相對貢獻。
什麼是虛無假設?
結果顯示兩個以上版本的參與率或轉化率沒有顯著的統計學差異,且觀察到的差異可能是採樣或實驗誤差所致時,即發生虛無假設。

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