此文是无锡包装设计公司关于设计公司如果推广和营销企业的分享，无锡包装设计公司旨在想让更多的设计公司提高设计业务能力！

注：配图为UCI设计公司作品

无锡包装设计公司转发原文直译：

A/B测试对于制定稳健的数字营销策略至关重要。然而，并不是所有的测试都会产生有价值的数据。 如果你认为会摇滚的变化最终失败了，你会怎么做?

或者如果你的测试结果不确定呢?

现在还不要认输！ 对于不确定的或丢失的A/B测试数据，你可以做很多事情。我们将讨论如何很好地利用这些信息——但首先，让我们讨论一下为什么A/B测试在数字营销中很重要。 为什么A/B测试对数字营销的成功至关重要 A/B测试帮助营销人员了解优化方法的影响。例如，它可以显示改变广告标题如何影响转化率，或者在标题中使用问题是否会增加流量A/B测试提供了硬数据来支持你的优化技术。这使得营销人员能够做出更好的商业决策，因为他们不仅仅是猜测是什么推动了投资回报率。相反，他们根据具体变化对流量、销售和投资回报率的影响做出决策。 我如何知道我的A/B测试失败或不确定?

运行A/B测试后，您将在自己的数据仪表板（如谷歌分析)或您使用的测试工具中看到结果。 优化地是一个流行的A/B测试平台，它在一个实验结果页面中提供数据，该页面跟踪每个变化、访问者数量、有多少人完成了特定的操作、收入和其他指标。上面的例子显示，变体一的访客较少，但收入却增加了5 %,是一个明显的赢家。 其他时候，数字可能会更接近。一个非决定性的测试可能意味着这些数字少于百分之一，或者两个变体都没有获得任何流量。 当你的测试没有足够的数据，或者如果数字太接近，他们被认为是不确定的或统计上无关紧要的。 然后，使用这些提示来充分利用你的数据。 利用丢失或不确定的A/B测试数据的6种方法 您已经进行了A/B测试，并对获得结果感到兴奋。然后，意想不到的事情发生了：您期望获胜的变体表现更差！或者您发现这些变化实际上根本不会影响您正在跟踪的指标。 现在怎么办?

不要认为你的测试失败了。您可以采取许多步骤来利用这些数据。 尝试真正不同的东西 不确定的测试结果可能意味着你的变化太接近了A/B测试可以帮助你看到一个小的变化（比如使用红色和绿色按钮)是否会影响转换，但是有时候这些微小的调整根本不会有太大的影响。 请记住，您可能需要用几个类似的变化来运行测试，以查看是什么导致了变化。 与其气馁，不如把它当成一个尝试完全不同事物的机会。例如，更改页面布局，添加不同的图像或删除一个图像，或者彻底修改您的广告、资产或CTA . 分析不同的交通路段 所以，你的A/B测试结果几乎相同。这是不是意味着什么都没变?

也许不是。不要查看所有的数据，试着对观众进行细分，看看不同的人是否有不同的反应。 例如，您可以比较以下数据： 新客户与回头客买家与潜在客户访问的特定页面使用的设备人口统计变量位置或语言 总的来说，你的测试可能不是决定性的。但是，您可能会发现特定的受众群体对某些格式、颜色或措辞会有更好的反应。 您可以使用这些信息更恰当地对广告进行细分，或者创建更个性化的广告或内容。 超越你的核心指标 转变很重要，但不是一切。您可能在失败的测试结果中隐藏了数据。 例如，您可能会发现转化率很低，但访问者点击查看您的博客或在页面上停留更长时间。 当然，你可能更喜欢销售。然而，如果访问者将要阅读你的博客，这意味着你已经与他们建立了某种联系。你如何利用这些信息来改善购买过程?

假设你发布了两个版本的广告。如果一个变体带来了巨大的流量，并且该变体的30%的访问者转化了，这可能意味着更多的收入。显然是赢家，对吧?

不一定。例如，看一眼你的失败广告，看看它是否带来了更少的流量，但却有更高的转化率。如果你只关注流量和直接收入，你可能不会注意到第二个广告在统计上效果更好，如果不是粗略的数字。 现在，你可以挖掘数据，找出为什么它驱动的流量较少，并利用它来改善你的下一组广告。 删除垃圾数据 有时候测试没有结果，不是因为你的变化很糟糕或者你的测试有缺陷，而是因为有一堆垃圾数据扭曲了你的结果。清除垃圾数据可以帮助你更清楚地看到趋势，并深入寻找至关重要的趋势。 这里有一些清理垃圾数据的方法，这样你可以更清楚地了解你的

注：配图为UCI设计公司作品

无锡包装设计公司

通过无锡包装设计公司的精彩分享，设计师更轻松快捷地掌握无锡包装设计公司分享的营销与设计知识，帮助北京vi设计公司更好地服务好客户 。