4 個 A/B 測試常見的錯誤

走在雲端上 於 09/12/2016 發表 收藏文章
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

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