為什么對比測試可能會扼殺轉(zhuǎn)化率

2022-08-16    分類： 網(wǎng)站建設

如果你已經(jīng)嘗試了所有方法，但產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率依然處于下滑趨勢，那么對比測試可能是導致這種現(xiàn)象的罪魁禍首。

是的，就是對比測試，這個傳說中的流量開關、轉(zhuǎn)化率助推器、自詡為目標用戶提供支持策略的重要貢獻者，卻很少兌現(xiàn)它的承諾，導致雖然有些廣告策劃做的很棒，但最終卻取得了失敗。
在你大張旗鼓開始著手進行實驗之前，我想一開始就向你澄清，這種宣稱能夠發(fā)現(xiàn)顧客喜好、激發(fā)用戶熱情并且能夠一直帶給他們體驗的對比測試，其本身確實是一種靠譜的策略。任何一個經(jīng)營活動都應該使用這種策略。
但是很遺憾，很多對比測試服務只會讓你一知半解。今天就讓我們一起深度挖掘一下到底是什么原因引出了這樣的問題，以及如何處理。
對比測試大的誤區(qū)
前提很簡單：制作兩個或更多版本的頁面。均分流量然后評估結(jié)果。但是這恰恰是讓事實得以水落石出，讓缺陷暴露無遺的地方。
事實上，你所收集的零散信息已經(jīng)試著說服你相信一種選擇會好于另一種選擇，這個時候你本應該自然而然的就知道該怎樣處理這樣的結(jié)果。
例如，運用SumAll對同一頁面進行了兩種相同版本的對比測試 。測試結(jié)果表明一個版本以將近20%的幅度明顯優(yōu)于第二個版本。

（Optimizely已經(jīng)修改了他們的統(tǒng)計系統(tǒng)來阻止這樣的缺陷混淆結(jié)果）
這說明了對比測試中一個很重要的問題：那就是你可以預測到業(yè)績能夠獲得大幅增長的點，但如果你不將其轉(zhuǎn)變成為可操作并且可以對直接收益產(chǎn)生影響的步驟，這些預測所產(chǎn)生的結(jié)果也是徒勞無用的。
你不知道的神秘統(tǒng)計秘密
冒著聽起來太像Kevin Trudeau的轉(zhuǎn)化率優(yōu)化版本的危險，大多數(shù)對比測試和優(yōu)化公司并不是真的要掏空你的銀行賬戶，而什么都不留給你留下。他們會采用一種大而隱蔽的方式來使你感覺自我良好。
當需要通過不同的平臺來完成對比測試時，,結(jié)果會有一些出入。比如 Visual Website Optimizer 和Optimizely可以進行所謂的“單尾”測試, 而另一些，如Adobe Test&Target 和Monetat可以做“雙尾”測試。
那么兩者之間有何不同，我們?yōu)楹涡枰P注呢？
SumAll把這種測試帶到了這里，這將對你未來的對比測試產(chǎn)生巨大影響。為了更好的解釋這種想法，打個比方。
單尾測試尋求的是積極的相關性，就好像一直在牌桌上贏牌一樣，那些并不真正懂，或者不在乎對比測試細節(jié)的高管們偏愛單尾測試，因為他們看起來總是在坐莊。這聽起來對網(wǎng)站和用戶都有好處，更不用說是工作的保障了。但這里有一個大問題，即單尾測試披著統(tǒng)計外衣的皮，并不能帶來有意義的分析。
接下來是雙尾測試。

雙尾測試考量的是在過程中可能發(fā)生的事情的正面和反面，你需要更多的數(shù)據(jù)支撐來得出結(jié)論，但結(jié)論揭示了一些在單尾測試中找不到的點。
但這并不總是意味著雙尾測試帶來的都是正確的答案。在一些情況下，你需要用證據(jù)去驗證一個具體測試中的積極結(jié)果。而單尾測試僅需要少量的資源進行驗證便能得到結(jié)論。重點是你要知道自己考量的是什么，清楚這個因素在多大程度上直接影響到了你的底線和轉(zhuǎn)化率，以及在多大程度上這個因素只是個噱頭。
統(tǒng)計學的巔峰
我曾經(jīng)寫過“統(tǒng)計學意義”，講的是它為什么很重要以及它是如何影響你的測試結(jié)果的。
在收集到足夠的信息之前，許多對比測試往往就已為你展現(xiàn)了一個傾向于取勝的選項。測試可能會挑選出有90%統(tǒng)計學意義的贏家，你也按照這個結(jié)果對網(wǎng)站做出了改變，當然你的用戶會察覺到這些變化，特別是那些以前訪問過的用戶，因為網(wǎng)站變得有所不同了。這些改變也許會讓你的轉(zhuǎn)化率受到波動，但只是暫時受到波動而已。
如果你沒有足夠的流量進行對比測試，是否能得出具有統(tǒng)計意義的結(jié)論？那么你需要知道這個事實，很多的服務商為了謀取利益會降低門檻并告訴你，只需要100個用戶訪問或者更低的數(shù)量便能測試出結(jié)果。
這對你是不公平的，這對每一個對比測試工具的使用者都會產(chǎn)生巨大的傷害。
你可以做什么？
這篇文章并不是意在抨擊優(yōu)化轉(zhuǎn)化率的工具平臺，而是想告訴你，使用這些工具，你真正能得到的是什么。慶幸的是，這里有些方法可以供你使用，并且可以使你的對比測試實驗真正有效，為你提供真正的結(jié)果，并真正持續(xù)的提升你的轉(zhuǎn)化率。
當進行對比測試時，你怎么能夠判定得到的結(jié)果是實實在在且具有深度洞察的結(jié)果，而不只是隔靴搔癢的結(jié)果呢？
你仍然可以使用你喜歡的工具創(chuàng)建一個測試，但如果想要更好的看到它是如何進行的，我們還是使用Kissmetrics的儀表板創(chuàng)建一個A/B測試報告。Kissmetrics集成了多種對比測試的工具。然后，簡單的創(chuàng)建一個新的報告，選擇一個實驗以及一個轉(zhuǎn)化事件，如下圖所示。

假設我們希望看到，哪些免費體驗活動帶來了更多的付費訂閱者，運行測試, 然后加載一下測試結(jié)果：

截止到目前，你并沒有看到任何與其他測試工具有所不同的結(jié)果。你看到的都是一些司空見慣的的結(jié)果，比如測試運行了多長時間，有多少訪客訪問，以及兩個測試選項各自發(fā)生了多少轉(zhuǎn)化。在這個例子中，我們可以很清晰的看到變體要明顯優(yōu)于原網(wǎng)址。
是時候?qū)⑺凶⒁饬械阶凅w了，對嗎？
等等，還不到時候
這個情況是大多數(shù)人停止運行對比測試實驗的時候，而事實上我們才剛剛開始。
我們之前是想看到到底有多少人注冊了，接下來，我們看一下另外一個角度的數(shù)據(jù)，將轉(zhuǎn)化事件從“注冊”切換成 “新用戶付費訂閱”選項。

點擊“運行報告”，出人意外的是，從新用戶付費訂閱的數(shù)量上來講，原網(wǎng)址居然優(yōu)于變體網(wǎng)址。因此盡管在“注冊”的轉(zhuǎn)化事件上，變體網(wǎng)址要優(yōu)于原網(wǎng)址，然而從注冊并轉(zhuǎn)化成為付費用戶的角度來講，原網(wǎng)址明顯優(yōu)于變體網(wǎng)址。這才是我們真正想要的轉(zhuǎn)化結(jié)果。
A/B測試報告是一個很棒的工具，能夠幫助你了解最后真正發(fā)生轉(zhuǎn)化的測試選項是什么。你可以用A/B測試做更多的事情，包括測試在銷售漏斗之外的結(jié)果，就像下面這個。
先細分，再測試
與其對所有用戶進行盲目的全面測試，不如先進行細分分組。將訪客與用戶、移動用戶與PC用戶、通過電子郵件訂閱的訪客與非訂閱者細分分組。當然分類方式有很多，用這種方式來做真正的同類比較能夠得出更合理的測試結(jié)果。
再次運行測試
測試過程有時候也許看起來有違常理，但這其中的很多波動起伏也許只是海市蜃樓的錯覺。這時我們需要再次進行測試，拉長測試時間，這樣可以幫助你得到更有意義的測試結(jié)果。
在Martin Goodson的“大多數(shù)A/B測試的勝出結(jié)果是虛無縹緲的”指導中，舉例說明了數(shù)字統(tǒng)計在排除假數(shù)據(jù)和混淆對比數(shù)據(jù)上的影響。
這是一篇簡短但具有啟發(fā)意義的文章，特別是如果你沒有統(tǒng)計學背景（像我一樣）。
驗證假設
大多數(shù)A/B測試都基于假設。如果改變了X，對Y的影響是怎樣的？但在過程中，會提出很多假設。例如，假設你的訪客都來自同樣的背景，都是年輕媽媽們，或都是勤勞的漁人，或者都是熱愛健身的人。由于錯誤的人群定向，可能會使結(jié)果產(chǎn)生巨大的誤差。
所有的這些觀點都不足以讓你徹底放棄使用對比測試，而你更需要去深層次的去認識你到底需要什么，做怎樣深入的功課，這樣你就不會僅僅只獲得一些空頭數(shù)據(jù)，反之你將得到最后能夠全面帶來長期增長的數(shù)據(jù)。
你對現(xiàn)在的對比測試工具有何看法？你的測試結(jié)果如何？歡迎留言與我們分享你的觀點。

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