對中小企網站來講，優化用戶的體驗度以及增加跟用戶間的互動率十分重要，無疑當企業在運營自己的官網時，當然想要盡可能地留住用戶，可是每個用戶的口味都不一樣，那麼企業又應該如何來配合呢？幸好有 A/B 測試，他可以透過大數據分析來了解用戶的瀏覽行為，讓你可以更好地優化你的網站。
1.所收集的基數不夠大
不少企業在做 A/B 測試時，總會隨手拿來一些數據分析，可是並沒想過這些數據的用戶量到底夠不夠支持最終的結果，倘若只是對比幾個人就說某一邊比較好，那明顯是站不住腳的。中小企業在做 A/B 測試分析時需要考慮到底採納多少名用戶的數據，以及他們的互動率，並且不會在 A/B 間模棱兩可的。當你有足夠的數據支持後，你才可以進一步地進行分析，而當中你不妨使用市面上的第三方工具來進行具體分析。
2.你以為不是 A 就是 B
當你發現網站的流量不夠高時，你也許想用 A/B 測試來調整新的版本，不過你有沒有想過若你的 B 也不夠好呢？不少中小型企業在進行測試時，會誤以為不是 A 就是 B，可當結果出來後卻發現 B 的效果比 A 更糟糕，那麼你又會採取甚麼行動呢？導致這種現象出現的，也未必是 B 頁面不夠好，而是受到各方因素影響，你需查明是用戶基數的問題還是版面設計上的問題。
3.忽視不明顯的對比結果
跟第二點一樣，你有沒有想過所測試的結果兩者間的差別不太明顯呢，又或者對比後的結果並沒有你預期中的高，那你又該怎麼處理呢？不少中小型企業在收到不明顯的對比後，往往對其視而不見，覺得兩者間相差的距離太短，殊不知有許多本可優化的小細節就這麼被忽略掉了，最終反而讓成本增加了。
4.你沒有做好充分的準備
在做 A/B 測試前，你確定你網站的瀏覽已經夠一定的用戶基數嗎？他們的轉化率又是否可以用來做數據分析？A/B 測試不是隨心所欲地想做就做，在進行前你還是需要去了解整個流程以及將會面對的結果。
優化你網站的形式有許多種，A/B 測試只是其中一項，你也可以考慮優化網站的 SEO，中小型企業雖資源有限，不過在建設企業網站時也還是需要多元化發展。
資料來源：VPShosting
1.所收集的基數不夠大
不少企業在做 A/B 測試時，總會隨手拿來一些數據分析，可是並沒想過這些數據的用戶量到底夠不夠支持最終的結果，倘若只是對比幾個人就說某一邊比較好，那明顯是站不住腳的。中小企業在做 A/B 測試分析時需要考慮到底採納多少名用戶的數據，以及他們的互動率，並且不會在 A/B 間模棱兩可的。當你有足夠的數據支持後，你才可以進一步地進行分析，而當中你不妨使用市面上的第三方工具來進行具體分析。
2.你以為不是 A 就是 B
當你發現網站的流量不夠高時，你也許想用 A/B 測試來調整新的版本，不過你有沒有想過若你的 B 也不夠好呢？不少中小型企業在進行測試時，會誤以為不是 A 就是 B，可當結果出來後卻發現 B 的效果比 A 更糟糕，那麼你又會採取甚麼行動呢？導致這種現象出現的，也未必是 B 頁面不夠好，而是受到各方因素影響，你需查明是用戶基數的問題還是版面設計上的問題。
3.忽視不明顯的對比結果
跟第二點一樣，你有沒有想過所測試的結果兩者間的差別不太明顯呢，又或者對比後的結果並沒有你預期中的高，那你又該怎麼處理呢？不少中小型企業在收到不明顯的對比後，往往對其視而不見，覺得兩者間相差的距離太短，殊不知有許多本可優化的小細節就這麼被忽略掉了，最終反而讓成本增加了。
4.你沒有做好充分的準備
在做 A/B 測試前，你確定你網站的瀏覽已經夠一定的用戶基數嗎？他們的轉化率又是否可以用來做數據分析？A/B 測試不是隨心所欲地想做就做，在進行前你還是需要去了解整個流程以及將會面對的結果。
優化你網站的形式有許多種，A/B 測試只是其中一項，你也可以考慮優化網站的 SEO，中小型企業雖資源有限，不過在建設企業網站時也還是需要多元化發展。
資料來源：VPShosting
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