设计差异:不要测试微小差异

Collaborative Data Solutions at Canada Data Forum
Post Reply
rmsh47
Posts: 471
Joined: Tue Dec 24, 2024 4:42 am

设计差异:不要测试微小差异

Post by rmsh47 »

高容量:不存在低容量测试!在确定当前定位需要解决的问题时,计算出需要多长时间才能最终证明任何提议的变体的提升。速度对于任何测试策略的成功都至关重要。

。如果您要引入设计变更,差异应该是有意义的,无论是用于传达优惠的资产还是用户导航以进行交易的工作流程。按钮颜色测试永远不会有太大意义。

优惠定位:不要将自己限制在设计变更上,核心优惠 斯洛文尼亚 whatsapp 筛查本身及其定位是转化率的关键因素。如果您无权更改优惠元素,请考虑尝试不同的思维模式,例如 FOMO/稀缺性、社交认同、排他性、身份等。

Stat Sig:统计显著性是您确信测试结果的实施会产生积极结果的关键。实现统计显著性的最佳方法是什么?样本量、转化率差异。

代理:订阅服务经常难以进行 A/B 测试,因为它们的付费转化率低于 1%。企业通常会针对试用代理事件进行 A/B 测试,但忽略了一个事实:更有效的免费优惠转化工具并不一定意味着后续付费优惠的转化率更高。然而,只要善意改进用户体验,并且不影响价值交换的传达,代理 A/B 测试仍然有用。

促销:只要您循环进行测试,持续测试是可以的。一些营销设置让获胜者陷入分销困境,服务与原始控制相比各占一半,从未实现获胜的全部好处。他们为什么这样做?资源优先级。保持速度不仅要测试事物,还要在确定获胜时实施它们。
Post Reply