David Ogilvy 在50年前就开始A/B测试了

David Ogilvy, one of the founding fathers of modern advertising once said “Never stop testing, and your advertising will never stop improving.” Back in 2008, Bill Gates remarked that “we should use the A/B testing methodology a lot more than we do.
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50多年前,广告之父 David Ogilvy 说了这么一句话“Never stop testing and your advertising will never stop improving”。当时这句话放在当时是对的,放在今天也适用,可能比以往任何时候都更适用。
测试广告或营销信息的不同版本始终是这个过程的一部分。
50年前,他们使用焦点小组,然后分析答案。测试是在“小黑屋”里进行的。在广告推出以后,就可能继续测试了。
今天,我们有技术和工具来实时测试活动、营销信息和其他元素,并收集来自实际用户,网站访问者的即时反馈。
我们现在有机会测试任何内容,并相应地优化效果和转化。
大多数时候,我们将这个过程称为A/B测试
A/B测试如何工作?
假设我们要测试 CTA 按钮的不同版本。当前版本是开始试用,我们称之为控制版本。
步骤1 – 做出假设
假设环节需要你想清楚要测试什么,以及如何评估测试结果。
例如,如果我更改 CTA 版本,它会如何影响到注册使用的访问者人数?
这是一个有效的假设,因为我们定义了我们要测试的 CTA 版本,并计算每个变量版本生成的注册数量。
步骤2 – 创建变量
下一步是创建要测试的变量。对于刚举的例子,变量可以是:
  • 控制版本:开始试用
  • 变量#1:开始免费试用
  • 变量#2:立即开始免费试用
  • 变量#3:开始我的免费试用
步骤3 – 运行实验
是时候对假设进行测试。随机投放25%的访客给到4个不同版本并跟踪结果。
但在开始实验之前,你需要知道有多少访客才能使结果具有统计显着性。用更简单的话讲,你需要知道什么时候随机停止试验。
幸运的是,你不需要统计学学位。这里有一个A/B测试持续时间计算器,可以用它来确定访问者的数量和应该运行实验的天数。
第4步 – 选择获胜者并开始新的实验
在达到统计显着性之后,你将会知道其中某个版本比其他版本更好。如果你使用一个工具进行A/B测试,你会看到下面的图像。
此图表来自一个电子邮件广告系列,它测试了主题行的两个变量,发送给邮件列表中20%的收件人。变量 B 的点击率为25.2%,而变量 A 只有11.4%。测试后,我们发送了以变量 B 为主题的电子邮件给剩余的80%的订阅者。
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邮件营销A/B测试
现在是时候提出一个新的假设,并计划你的下一个实验。
我应该测试什么?
简单的答案是一切。你可以测试营销广告系列的每一步。根据目标网页上的标题和 CTA 在横幅广告或电子邮件中显示的颜色。你应该从可能对用户行为影响最大的元素开始。
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