误的假设开始测试成功

[误的假设开始测试成功]

确保您对网站的该证据的存在证实了您网站的主张。 A/B 测试可以帮助您确定添加社交证明是否是个好主意、什么类型的社交证明是好主意或不是好主意，以及应该添加多少。 您可以测试不同类型的社会证明、安置和安置。 什么是 A/B 测试？ 巨型分步指南 12 A/B 测试期间的常见错误 没有规划你的优化路线图： 无效假设：在 A/B 测试中，假设是在测试进行之前制定的。所有后续步骤都取决于此：我们正在谈论数据，应该改变什么，为什么要改变，预期结果是什么等等。如果你从错误的假设开始，测试成功的可能性就会降低。 相信别人的话：确保其他人改变了注册流程并使转化率增加了 30% 。然而，流量是基于他们的假设和目标的测试结果。这就是为什么您不应该将别人的测试结果应用到您的网站：没有两个网站是相同的。对他们有用的方法可能对你不起作用。

他们的流量会不同，他们的目标受众可能会不同，他们的优化方法可能与你的不同。 一起测试太多的变体： 行业专家警告不要一次测试太多。一起测试网站的太多元素使得很难确定哪个元素对测试的成功或失败影响最大。 除此之外，随着测试元素数量的增加，该页面上需要有流量来证明具有统计意义的测试的合理性。因此，确定测试的优先级 电话号码清单 对于成功的 A/B 测试至关重要。 忽略统计显着性： 如果这些内心想法或个人观点最终成为 A/B 测试的假设或设定目标，那么测试很可能会失败。 为了使 A/B 测试成功或避免失败的 A/B 测试并为您的下一次测试提供有价值的信息，您的测试从一开始就应该由具有统计意义的数据驱动。



更具体地了解统计显着性。 使用不平衡流量： 企业经常测试不稳定的流量。为了获得显着的结果，A/B 测试应该使用适当的流量进行。 使用低于或高于测试所需的流量会增加您的营销活动失败或产生无效结果的可能性。 测试错误的持续时间： 根据您的流量和目标，在一段时间内运行 A/B 测试以获得统计显着性。执行测试时间太长或太短都可能导致测试失败或导致结果不显着。 仅仅因为您网站的某个版本似乎在测试的头几天内获胜，并不意味着您应该提前打电话宣布获胜者。 让营销活动持续太长时间也是企业常犯的错误。