ChangeAgain으로 A / B 테스트를 실행하는 방법

changeagain ab 테스트

다시 변경, 도구 a / b 테스트, 정확하고 신뢰할 수있는 a / b 테스트 실험을위한 워크 플로를 설정하는 방법에 대한 안내를 제공했습니다.

A / B 테스트는 무엇입니까?

라고도 분할 테스트에서 a / b 테스트는 웹 페이지 또는 애플리케이션의 두 가지 버전 (버전 A 및 버전 B)을 의미합니다. A / B 테스트 플랫폼을 사용하면 마케터가 페이지에 코드를 삽입 한 다음 A / B 테스트 플랫폼에서 두 버전을 개발할 수 있습니다. A / B 테스트 플랫폼은 각 변형이 방문자에게 표시되고 분석 더 나은 성능을 제공합니다. 일반적으로 실적은 클릭 유도 문안의 클릭 연결과 관련이 있습니다.

A / B 테스트 설정 과정

  1. 가설 생성 – 웹 사이트에서 편리하지 않은 15 가지 가설, 명확하지 않은 가치 전치사, 명확하지 않은 클릭 유도 문안 목록을 브레인 스토밍하십시오. 전환에 미치는 영향과이를 구현하는 데 필요한 시간에 따라 우선 순위를 지정하십시오. 대부분 전환에 영향을 미치고 구현하는 데 더 적은 시간이 필요한 실험을 선택하세요.
  2. 실험 목표 설정 – 모든 실험은 웹 사이트의 특정 지표를 증가시켜야합니다. 예를 들어 랜딩 페이지가있는 경우 변경 사항이 로그인 / 주문 버튼에 영향을 미칩니다.
  3. 변형 만들기 – 변경하려는 가설을 선택하고 추적 가능한 목표를 설정하고 변형을 구현합니다. 이 단계에서 가장 중요한 단계는 대안 페이지 당 한 번만 변경하는 것입니다. 웹 페이지의 제목을 변경 한 경우에는 테스트 결과를 해석하기가 다소 어렵 기 때문에 버튼의 색상을 변경하지 마십시오. 디자이너와 개발자에게 변형을 준비 할 수있는 작업을 제공합니다.
  4. 실험 시작 – 일반적으로 A / B 테스트의 코드를 콘텐츠 관리 시스템에 붙여넣고 실험을 활성화하면됩니다. 테스트가 테스트 된대로 게시되었는지 확인하려면 페이지를 테스트해야합니다.
  5. 실험 관찰 일정 기간 또는 방문 횟수에 걸쳐 최종 분석 통계적으로 건전 할 것입니다. 하루에 100 회의 전환이 발생하는 사이트에서는 XNUMX 주가 표준입니다. 더 적은 전환이 발생하면 더 오래 기다려야합니다.
  6. 우승자 선택 통계적으로 유효한 결과를 기반으로합니다. 통계적으로 유효한 것이 무엇인지 모르십니까? 활용 A / B 유의성 테스트 KISSmetrics에서.
  7. 우승 한 변경 사항 적용 귀하의 사이트에. A / B 테스트 코드를 제거하고 A / B 테스트에서 우승 한 변형으로 교체합니다.
  8. 다시 시작하다 결과를 더 명확히하거나 다른 테스트를 시작하려면 # 1에서

A / B 테스트는 무한한 프로세스입니다. 다른 테스트를 통해 전환율을 3 ~ 5 배 높일 수 있어야합니다. 모든 실험이 성공하는 것은 아니지만 성공할 경우 사이트의 성능을 극대화 할 수있는 좋은 방법입니다.

ChangeAgain의 A / B 테스트 플랫폼 정보

ChangeAgain은 사이트의 노출을 기반으로하지 않고 보유한 실험 횟수에 따라 가격이 책정되는 플랫폼을 제공합니다. 대규모 사이트는 테스트 비용이 매우 많이들 수 있으므로 매우 유용합니다. 그들은 또한 약간 있습니다 구별되는 특징, Google Analytics 및 코딩 경험이 필요없는 시각적 편집기와 목표를 동기화하는 기능과 같습니다.

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