電子商務個性化博客
已發表: 2020-12-11什麼是最有效的電子商務 ab 測試？ 雖然您可以將任何 AB 測試框架與 Barilliance 一起使用，但我們發現了許多能夠產生最佳客戶體驗的最佳實踐。
首先，我們定義測試概念，例如 AB 測試、多臂老虎機和受眾規模。 其次，我們將詳細介紹 AB 測試承諾的好處。 最後，我們將分解 AB 測試的最佳實踐，並舉例說明。
如果您想直接跳到 AB 測試最佳實踐，請單擊此處。
什麼是 AB 測試？ （在電子商務環境中）
AB 測試是一種特定類型的受控實驗。 AB 測試用於確定可能範圍之外的最佳選擇。 在電子商務環境中，這可能是確定要展示哪些優惠、推薦哪些產品，甚至哪些產品圖像或佈局最適合給定的成功標準。
像其他多臂老虎機測試一樣，有兩個不同的部分。 首先，有一個探索階段，其中考慮了多種選擇。 一旦確定了獲勝者，第二階段的開發就開始了。 在這個階段，獲勝者被選中，失敗者被丟棄。
正確構建的 AB 測試由以下部分組成：
“AB 測試用於確定可能範圍之外的最佳選擇。 ”
雖然定義 AB 測試很好，但提供一些說明性示例來說明 AB 測試如何使電子商務商店受益是有幫助的。
AB 測試的好處：如何使用測試來改善電子商務商店
回想一下，AB 測試確定了可能範圍之外的最佳選擇。 考慮到這一點，我們可以快速完成許多 AB 測試機會。
我們可以測試什麼優惠最能引起回頭客的共鳴。
我們可以測試哪些產品推薦對於給定的產品 sku 轉換效果最好。
還可以測試客戶體驗。 例如，我們可以測試歡迎彈出窗口是否比消息欄更好。
AB 測試的好處 1：從當前流量中提高投資回報率
作為轉化率優化的基本工具，測試可以最大限度地提高您利用現有流量獲利的能力。
使用 AB 測試，您可以：
2016首頁
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AB 測試的好處 2：改善客戶體驗
作為個性化軟件的工具，測試可以解鎖數據，從而改善您的客戶體驗。
雖然 Barilliance 利用機器學習來自動優化個性化體驗，但您也可以選擇使用基於規則的變體來覆蓋基於機器的體驗。
當您有即將發生的事件、假期、新產品、類別或活動時，這尤其有用。
在這些情況下，重要的是利用測試來獲得最佳結果。
以上是 Barilliance 現場編輯器的預覽。 客戶使用它來快速創建個性化體驗，而無需開發人員資源。
AB 測試的好處 3：改善場外客戶互動
最後，AB 測試可以而且應該應用於所有客戶體驗。 為了有效地執行全渠道戰略，測試能力是絕對必要的。
一些場外 AB 測試的好處包括
上圖，Instacart 正在迭代他們的激活活動。 在這封電子郵件中，他們介紹了一項新優惠，額外減 5 美元。
我應該首先進行哪些 AB 測試？
每個企業都有有限的資源。
在測試中，您可以運行的測試的質量和數量將受到以下因素的限制：
鑑於這些限制，下一個問題是您應該執行哪些測試？
雖然您的業務環境將是獨一無二的，但這裡有一些指南可幫助您確定要運行的最佳 AB 測試。
1. 高流量觸點
客戶體驗的哪些部分是客戶體驗最多的？
例如，如果一個產品類別佔銷售額的 75%，您應該首先優先考慮該領域的 AB 測試。 另一方面，如果其他類別目前獲得邊際流量，請等待優化這些部分，直到您在流量較高的區域獲得勝利。
2. 重要客戶群
其次，哪些客戶群對您的業務很重要？
我們建議使用 RFM 分析來確定對您的業務最重要的客戶群。
3. 識別瓶頸
最後，考慮您的業務中存在哪些瓶頸。
瓶頸是每個客戶都必須通過的地方。 對於大多數電子商務商店，這包括您的結帳流程、產品頁面，可能還有廣告。
AB 測試最佳實踐：如何以正確的方式進行 AB 測試
電子商務優化有很多成功的方法。 但是，我們發現這些最佳實踐可以帶來更一致、更快的結果。
1. 定義你的成功標準
問問自己， “什麼能讓這個測試成功？” 您應該確定一個最佳 KPI 來評估測試。
通常，您的評估指標將是一個綜合指標，例如營銷投資回報率。 它應該可以預測長期結果。
《哈佛商業評論》有一篇出色的文章，詳細介紹了必應在確定優先考慮哪個指標時面臨的許多挑戰。
雖然起初看起來產生的收入可能是一個很好的指標，但他們發現他們可以通過添加更多廣告來操縱收入。 不幸的是，該指標並沒有完全反映這些收入改善的成本——即更糟糕的客戶體驗以及最終使用 Bing 的人數減少。
團隊想出了一個替代方案。 他們希望首先關注客戶體驗，因此主要指標是盡量減少完成任何一個會話所需的查詢數量，同時最大限度地增加每個用戶的會話數量。
2. 平衡探索與優化——考慮大槓桿。
在探索新的可能性和利用以前的發現之間存在著持續的緊張關係。
通過 AB 測試，人們很可能會迴避大的重新設計，而只關注較小的優化。 然而，巨大的突破更有可能來自大槓桿——你的報價或設計的巨大變化。
確保為這些更大的實驗留出空間。
3. 優化您的樣本量
一種常見的誤解是，您的控制和測試受眾規模必須相同。
事實是，您的控件代表了之前所有 AB 測試的贏家。 這是一種久經考驗的、真正有效的體驗，可以促成銷售。
正因為如此，最常見的做法是將更多流量分配給對照組，同時以較小的流量百分比尋求改進。
另一方面，如果您想增加可以進行的測試的吞吐量，您可以增加專用於測試組的流量。
4. 不要相信平均值。 細分您的結果
你的 AB 測試會有不同的結果。 它將對一些訪問者產生積極影響，並對其他訪問者產生負面影響。
如果您只相信總數，您將面臨疏遠整個客戶群的風險。
答案是按客戶細分細分結果。 如果您沒有在您的個性化工具中定義已建立的細分，我建議您通過 RFM 分析來識別高優先級細分。
最終，您希望隔離實驗所針對的已定義客戶群，然後讓獲勝者向該細分市場展示，並且僅向該細分市場展示。
自動化您的 RFM 分析：
Barilliance 連接您的離線和在線客戶數據。 您可以根據需要定義任意數量的細分，根據客戶的操作自動註冊客戶，並觸發任意數量的營銷活動。 在這裡了解更多。
成功的 AB 測試示例
我們在這裡收集了一系列成功的電子商務 AB 測試示例。
在該指南中，我們詳細分解了示例測試。 在這裡，我們將簡要展示來自大型電子商務商店的測試。
MOO 如何使用 AB 測試來提高轉化率
Moo 是名片和文具領域領先的電子商務商店。
上面是他們當前首頁首屏的帶註釋的屏幕截圖。 下面我們有相同的頁面，就在一年前。
比較這兩頁，Moo 的團隊已經實施了六項重大改進。 如需全面了解這些改進是什麼以及它們為何起作用，請單擊此處。
下一步...
要正確執行 AB 測試，您需要一個個性化合作夥伴。
我們在此處編寫了有關如何為您的電子商務商店選擇個性化合作夥伴的詳細指南。
然而，簡而言之，您需要一種能夠將您的數據連接到一個地方、識別有利可圖的細分市場並提供針對這些細分市場的個性化體驗和 AB 測試的技術。
如果您想了解為什麼數百家企業電子商務商店選擇 Barilliance 作為他們的 AB 測試解決方案，請在此處申請演示。