Shopify A/B 测试完整指南

如果您的网站访问者没有转化，那么您网站上的某些内容可能会阻碍他们采取下一步行动。

您可能会考虑重新设计网站来解决这个问题，但您如何知道新设计真的更有效？这就是 A/B 测试成为强大工具的地方。A/B 测试让您无需依靠猜测，而是通过比较两个网页版本来查看哪个版本效果更好，从而做出基于数据的决策。

这份 A/B 测试综合指南将引导您了解您需要知道的一切 - 为什么 A/B 测试至关重要、进行 A/B 测试的工具和平台、如何运行有效的测试等等。

什么是 A/B 测试？

A/B 测试，也称为拆分测试，是一种用于比较网页、应用屏幕或其他内容的两个版本以确定哪个版本效果更好的方法。A/B 测试的主要目标是通过小的、可衡量的更改来提高性能。

了解 A/B 测试的工作原理

步骤 1：确定要测试的变量

A/B 测试的第一步是确定要更改的特定元素，例如标题、图片、号召性用语、按钮颜色、布局设计或定价策略。明确定义您的测试可确保采用有针对性的方法并获得有意义的见解。

步骤 2：创建两个版本（A 和 B）

确定变量后，创建两个版本的网页：版本 A，对照（当前版本）和版本 B，变体（有变化）。确保差异清晰且仅限于正在测试的一个变量，以便进行准确的分析。

步骤 3：在两个版本之间划分流量

为了获得公正的结果，请在两个版本之间均匀随机地分配流量。这种随机化可以防止外部因素影响结果。通过将相同的访问者引导到每个版本，您可以公平地比较它们的性能。A/B 测试软件可以自动执行此过程并跟踪用户交互。

步骤 4：衡量绩效

在开始测试之前，定义明确的成功指标，例如转化率、点击率、页面停留时间、跳出率或参与度。这样可以对每个版本的性能进行定量评估。此外，确定测试持续时间以确保收集足够的数据，因为测试时间太短可能会导致结果不确定。

步骤 5：分析结果

在预定的持续时间内运行测试后，收集数据并分析结果。查找版本 A 和 B 之间指标的显著差异。统计分析工具可以帮助确定观察到的差异是否具有统计显著性或仅仅是偶然的。这一步对于验证您的假设至关重要。

第 6 步：实施变更

如果数据显示版本 B 的表现优于版本 A，那么是时候永久实施更改了。此过程可能包括使用新设计或内容更新实时网站。如果版本 A 表现更好，请记下哪些方面效果良好，以备将来的测试。

A/B 测试示例：

假设您的网站每月有 100,000 名访问者，并且您想知道新的主页设计是否可以增加销量。为了测试这一点，您可以平均分配流量：

• 原始版本（版本 A） ： 50,000 名访问者查看当前主页。
• 新设计（版本 B） ：50,000 名访问者看到重新设计的主页。

A/B 测试工具可以测量哪个版本可以带来更多销量。通过此工具，您可以：

• 比较：哪个版本产生的订单更多。
• 分析：新设计是否产生了积极影响。
• 决定：根据数据，选择可带来更好转换的版本。

A/B 测试的重要性

提高转化率

企业的一个关键目标是将访客转化为客户，而 A/B 测试是实现这一目标的有效方法。即使是微小的调整，例如更改号召性用语按钮的颜色或优化标题中的文字，也可以显著提高转化率。通过使用 A/B 测试，企业可以系统地测试这些更改，获得宝贵的见解，从而做出明智的决策，提高销售和收入。

提高参与度

A/B 测试允许企业尝试不同的内容格式（例如图片、视频和文本布局），以确定哪些组合最能引起受众的共鸣，从而显著提高用户参与度。这种方法可以深入了解哪些内容可以吸引注意力并鼓励互动，从而延长用户在网站上的停留时间、查看更多页面并提高转化可能性。

例如，A/B 测试可能表明，用户更喜欢使用具有高分辨率图像或交互式元素（如 360 度产品视图或可点击功能）的产品页面。这些见解使企业能够优化其设计以最大限度地提高用户参与度，确保页面的每个元素都经过战略性定制，以增强整体客户体验并推动转化。

做出数据驱动的决策

在当今数据驱动的世界中，基于可靠分析的决策比直觉或假设更有效。A/B 测试使企业能够收集有关客户行为、偏好和对各种变化的反应的定量数据。通过分析这些数据，企业可以识别趋势和模式，从而为他们的战略提供参考。

例如，如果数据显示某个特定产品的页面布局始终优于其他产品，那么它可以作为未来设计的典范。这种系统化的决策方法有助于降低与变更相关的风险并促进持续改进。

优化客户旅程

客户旅程非常复杂，可能受到多种因素的影响，从最初的登陆页面到最终的结账流程。A/B 测试允许企业优化此旅程中的每个接触点。通过尝试不同的用户流程、导航选项甚至结账流程，企业可以为其客户确定最无缝的体验。

例如，A/B 测试可能表明，简化结帐流程可显著降低购物车放弃率。优化客户旅程不仅可以增强购物体验，还可以培养客户忠诚度，因为满意的客户更有可能回头并推荐该品牌。

谁应该进行 A/B 测试？

每月访客超过 10,000 人的商店

A/B 测试最适合访客数量众多的网站。如果您的商店每月访客数量超过 10,000 人，您可以收集足够的数据来获得有意义的结果。更多的流量让您可以快速确定哪些版本的网页、设计元素或营销信息更有效。这有助于您改善客户体验并更快地提高转化率。

拥有充足资源的企业

A/B 测试不仅仅是进行实验，它需要仔细规划和分析。拥有足够资源（例如专业团队或合适的工具）的企业更有能力取得成功。让设计师、开发人员和营销人员能够创建变体并分析结果至关重要。

A/B 测试的工具和平台

在 A/B 测试方面，使用正确的工具和平台可以显著提高实验的效率和效果。在这里，我们将探讨一些最受欢迎的 A/B 测试工具，包括专门为 Shopify 用户量身定制的选项。

常见的 AB 测试工具/平台

AB 美味

AB Tasty是一款价格合理且易于使用的工具，是企业进行转化优化的理想起点。它提供一系列功能，包括即用型小部件、多变量测试、客户端和服务器端测试、个性化搜索以及基于情感的 AI 定位。凭借强大的客户支持和全球 1,000 多家公司的客户群，AB Tasty 可确保您获得所需的帮助。

该平台还通过高级定位场景提供对测试的全面控制，允许您根据 URL、地理位置和人口统计等因素启动测试。此外，您可以通过集成现有 CRM 和 DMP 中的信息来增强平台的数据，从而更全面地了解客户互动。

埃波

Eppo是一个综合的产品实验平台，旨在支持实验生命周期的每个阶段，包括规划、设置、跟踪、监控和报告，以从结果中获得可操作的见解。

Eppo 的核心原则是集中化、仓库原生、促进协作、确保隐私（不泄露用户数据）、民主化访问和保持直观的用户体验。通过将实验整合到单个平台中，Eppo 使您能够在几乎任何可以想象到的用例中扩展实验。

此外，Eppo 可与各种工具无缝集成，增强其多功能性和功能性。

适用于 Shopify 的最佳 AB 测试应用程序：

GemX：CRO 和 A/B 测试是一款创新的 Shopify 应用，可帮助企业通过智能实验提高网站性能。通过运行 A/B 测试来比较各种网页版本，GemX 可显著改善用户体验并提高转化率。

以下是 GemX 拆分测试的一些类型：

• 登陆页面和内容测试：测试登陆页面和内容的不同版本，看看哪些能吸引访问者并更有效地推动销售。
• A/B 测试 Shopify 主页：在您的 Shopify 主页上尝试各种元素，以找到最能引起受众共鸣的设计。
• 模板测试：使用 GemX 对产品描述进行 A/B 测试，确定哪种语言和信息能引起客户的共鸣，以提高转化率和销售额。
• 价格和报价测试（即将推出）：通过 A/B 测试尝试不同的定价策略，以找到实现销售和收入最大化的理想价格点。测试同一产品的不同价格或在特定地区试行不同的定价模式，以确定哪种定价模式最有效。

此应用程序提供了有效测试和优化 Shopify 页面所需的所有基本工具。它与各种 Shopify 页面构建器的无缝集成确保了以灵活、全面的方式制定数据驱动的决策，让您可以使用以下指标完善业务策略：

• 转化率：此指标衡量完成购买的访客百分比。计算方法是将订单总数除以页面浏览总数。高转化率表明有效的参与和销售优化。
• 收入：这是活动期间所有成功订单的收入总额。跟踪收入有助于评估营销工作的财务影响。
• 访客：访问过您推广活动所涉及页面的独立访客数量。此指标显示有多少人与您的推广活动内容进行了互动。
• 浏览量：这是指访客浏览活动页面的总次数。页面浏览量高表明对内容有浓厚兴趣。
• 订单数：活动期间成功购买的总数。此指标直接反映活动产生的销售额。
• 加入购物车率：衡量点击“加入购物车”按钮的访客占订单总数的百分比。它可让您了解您的产品页面在多大程度上鼓励购物者开始购买。
• 设备细分：此指标根据访问者访问网站时使用的设备类型（例如台式机、移动设备或平板电脑）细分访问者数量。了解设备偏好可以指导您的设计和营销策略。
• 流量渠道： GemX 跟踪流量来源，深入了解访客如何找到您的网站。主要渠道包括：
• 引荐：来自外部网站链接到您商店的流量。
• 有机社交：来自未付费社交媒体帖子或分享的访客。
• 自然搜索：通过免费搜索引擎结果找到您的网站的访问者。
• 电子邮件：来自电子邮件营销活动产生的流量。
• 付费社交：来自付费社交媒体广告的访问者。
• 付费搜索：由付费搜索引擎广告带来的流量。
• SMS：通过短信活动发送的链接访问您网站的访问者。
• 直接：如果未跟踪访客来源，则将其归类为直接流量。这包括以下访客：
• 直接在浏览器中输入您的网站的 URL。
• 使用书签访问您的网站。
• 点击来自不提供推荐信息的来源的链接，例如私人消息或某些移动应用程序。

A/B 测试中常见的错误

一次测试太多变量

同时测试多个变量可能会很难确定是哪个具体变化导致了影响。例如，如果您在着陆页上同时测试不同的标题、CTA 按钮颜色、图片和文本，转化率的激增可能会让您不确定到底是什么产生了影响。
解决方案：专注于一次测试一个变量，以准确衡量其影响。如果您想测试多个变量并查看它们如何相互作用，多变量测试是一种选择。但是，请记住，多变量测试需要更高的流量，更适合已经优化的页面。

样本量不足

如果测试样本量过小，可能会产生误导性结果，因为随机变化可能会导致误报或漏报。例如，如果您测试产品页面的两个版本，每个版本只有 100 名访问者，即使其中一个版本的转化率略高，结果也可能不具有统计可靠性。

解决方案：使用样本量计算器确定适合测试的访客数量，确保结果显著且可信。

测试时间短

过早结束测试（仅仅因为达到了统计显著性）可能会导致结论不完整或不准确。A/B 测试应至少运行一到两个完整的业务周期，以捕捉流量来源、用户行为或其他异常的任何波动。

解决方案：不要因为达到统计显著性就停止测试。让它运行完整个过程，确保达到样本量并考虑买家行为的变化。

忽视用户细分

无法对用户进行细分可能会导致结果过于笼统，可能不适用于不同的群体。例如，对新访客有效的方法可能不会引起回头客的共鸣。

解决方案：按人口统计、行为或其他因素对用户进行细分，以便更清楚地了解不同群体的反应。如果不进行细分，您可能会疏远重要的用户群体并降低测试结果的准确性。

立即开始您的 A/B 测试！

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