善用AB測試數據優化轉換率
透過AB測試進行假設檢定，有效提升網站轉換率
哎呦 講到這個AB測試齁
真的是現在做網站跟數位行銷的必備技能了啦
你如果還在憑感覺改介面設計
那真的會被數據打臉打到腫起來捏
我跟你說齁
以前我也覺得啊 那個按鈕紅色藍色有差嗎
標題寫長寫短會影響喔
結果一做假設檢定下去
媽呀 差超多的啦
那個轉換率可以差到百分之十幾二十幾
嚇死人
啊你知不知道
很多人在做A/B測試的時候齁
都犯一個超級常見的錯誤
就是沒有先好好做假設檢定啦
隨便改一改就上線
然後看數字好像有變好就覺得成功了
這樣不行啦
我上次跟一個做電商的朋友聊天
他：我們最近把結帳按鈕改大了耶
我：然後咧 有跑數據嗎
他：有啊 點擊數變多了
我：啊轉換率咧 最後有買的人有變多嗎
他：呃...這個還沒看...
我：你看吧 這就是問題所在啊
你要先有一個清楚的假設嘛
比如說齁
「我覺得把行為召喚的按鈕從綠色改成紅色
會因為更醒目而讓點擊率提升15%」
這樣才叫做有假設啊
然後你再去設計實驗
把流量分成A桶跟B桶
一桶看舊版 一桶看新版
跑個幾天或幾週
啊這裡要注意齁
樣本數要夠啦
不要跑個一百個人就說結果出來了
那個統計學上根本沒有意義
很容易碰到隨機誤差
到時候你以為有效
其實只是運氣好而已
而且齁
現在進階一點的玩法是多變量測試啦
不是一次只測一個變數
可以同時測標題+圖片+按鈕顏色
看看哪個組合最強
不過這個就需要更大的流量了
不然分太多組
每組的數據都不夠穩
說到數據不夠穩
我上次幫一個客戶看他們的廣告投放數據
他們在某知名平臺的廣告管理員裡面
看到某個廣告素材的點擊率很高
就拼命加預算
結果咧
投資報酬率反而下降
為什麼
因為點進來的人都是亂點的
跳出率高到嚇死人
根本沒有轉換
所以只看單一數據真的很危險啦
你要做完整的數據分析
從點擊 到停留時間
到滾動深度 到最後的轉換
整條路徑都要看
這樣才知道問題出在哪裡
啊對了
做AB測試的時候齁
控制變因超級重要
你不能同時改版又做大型促銷
然後把轉換率提升都歸功於改版
這樣不準啦
因為可能是促銷活動的影響啊
最好是在平常時期測試
而且測試期間不要有其他大動作
這樣數據才會乾淨 https://day-break.tw
我發現很多公司在做數位化轉型的時候齁
都很愛買一堆工具
但是不會用
那個數據管理的觀念真的很差
資料到處散落
沒有整合
然後就憑直覺做商業決策 https://day-break.tw
這樣真的很母湯啦
現在數位行銷這麼競爭
你比別人多5%的轉換率
長期下來就是巨大的差距
而且齁
透過AB測試得到的洞察
不只是用在網站上耶 https://day-break.tw
你可以用在電子報標題
用在社羣貼文
甚至用在產品頁面的描述
整個客戶體驗的優化都可以用這個方法
啊我講到這裡
突然想到一個很重要的點
就是受眾分析啦
同樣的改動
對不同族羣的效果可能完全不一樣
比如說齁
年輕族羣可能喜歡比較活潑的設計
但是中老年客羣可能覺得太花俏
所以如果你有辦法做分眾測試
效果會更好啦
不過這就需要更精細的數據分析能力了
而且樣本數要求更高
不然每組人太少
結果也不可靠
總而言之啦
AB測試真的不是隨便做做就好
從假設設定
到實驗設計
到統計學上的顯著性檢定
到最後的結果解讀
每一步都要很嚴謹
這樣你的網站優化才會真的有進步
而不是一直在那邊瞎猜
改來改去反而越改越糟
啊最後再囉嗦一句啦
測試結果出來之後
不管是有效還是無效
都要好好記錄下來
變成你們公司的知識庫
這樣下次要做類似改動的時候
就有參考依據了
不用每次都從頭開始
這樣纔是真正的循證實踐啦
對吧
不然你每次都在重複測試一樣的東西
很浪費時間跟流量捏
好啦 大概就是這樣
希望對大家有幫助啦
啊如果有什麼問題
可以再討論齁...