周到的測試
但為了讓我驗證所有這些信息，AB 測試就派上用場了。我不能真正做出改變，然後看看，哦，好吧，你知道，它產生了什麼樣的影響？ 因為僅僅查看我的分析並不能告訴我太多。 AB 測試將幫助我準確驗證該更改是否對我的訪客產生了影響。
再次記住，即使我們已經完成了研究，並且發現了問題領域，但這並不意味著我的解決方案一定會引起訪客的共鳴。 這就是為什麼我確實需要對其進行 AB 測試以進一步驗證它。
問問題
另一件事是，很多時候，人們說 AB 測試一切。 AB 測試這個，AB 測試那個。 但這意味著我實際上沒有進行任何研究。 我只是隨機選擇任何東西。 我可以引入任何一組設計師，我可以引入任何一組人，他們會有一百個不同的建議，我應該在網站上做。 這是否意味著我應該對所有這些事情進行 AB 測試？ 因為 AB 測試需要時間、需要努力、需要開發。 我想確保無論我正在測試什麼，它都是以某種研究為基礎的。 我正在尋找一個可重複、可持續的過程。 我實現這一過程的唯一方法就是做很多不同的事情。 我正在努力真正進行所有這些研究。
您會注意到，許多 AB 測試工具報告稱，他們在其平台上啟動的測試中只有 15% 到 20% 產生積極結果。 太瘋狂了。 15%到20%。 這是 Optimizely、VWO、Google Optimize，你知道，顯然，它目前正在日落或已經日落，但其想法是，許多測試實際上表現不佳。 原因是它們沒有以研究為基礎。 他們沒有接受審查。 它們只是人們想到的隨機實驗。 讓我們來測試一下，看看它的表現如何。
現在我要說的是，如果您要在網站上添加一個元素，您確實要確保它確實得到了測試。 原因是，同樣，您不想在網站上添加一些可能會影響效能的內容，可能會影響您的訪客，而不必弄清楚它是否會產生積極的結果，為您帶來積極的結果。
複習你的統計數據
我想說的第三點是你想溫習你的統計數據。 因此，您不需要統計學學位。 我肯定沒有統計學學位，我會告訴你。 但您需要了解一些基本知識。
你的測試運行的時間夠長嗎？
首先，您要確保測試運行足夠長的時間。 我談了一些那些聳人聽聞的案例研究。 很多時候，當你深入研究那些聳人聽聞的案例研究的數據時，它們運行的時間還不夠長，還沒有得出顯著的結果。 因此，您需要確保避免誤報和誤報，以確保達到特定的樣本量。 現在，有時您的樣本量可能只有三天。
進行至少一週的測試
我們始終建議您進行至少一週的實驗，以便能夠確保測試涵蓋整個業務週期，對嗎？ 因為，當我想到我的客戶以及他們來的時候，我想考慮週末，我想考慮整個星期。 所以我們總是說至少一週。 例如，我們有一位客戶，我們總是會在每月 15 日和月底看到轉換激增，而這些都是發薪日。 再說一次，你要確保運行足夠長的時間，至少一週。
看看 85% – 90% 的獲勝機會
當你考慮獲勝機會時，我總是說，著眼於 85% 到 90% 的獲勝機會。 再次強調，因為總是有可能出現誤報，所以您要確保將這種機會降低得更低。 因此，只要確保您查看所有這些統計數據，考慮所有這些領域，進行樣本量，那裡有很多計算器。 您可以只查看樣本大小，並在實際運行實驗之前弄清楚樣本大小是多少，以確保在實驗統計數據方面不會遇到任何問題。
