A/B 测试是一种用户参与策略，其中创建了两个版本的网页或应用程序，其中一个版本作为控制版本，另一个版本作为变体版本。控制版本是页面或应用程序的原始版本，而变体版本包括一个或多个更改，例如不同的标题、CTA（号召性用语）按钮颜色或产品图像。网站或应用程序访问者被随机分配到控制版本或变体版本，并跟踪和分析他们的行为以确定哪个版本表现更好。此分析可以包括点击率、转化率、页面停留时间和跳出率等指标。Sitefinity
A/B 测试具有强大的工具，允许营销团队通过创建不同版本的网站内容和布局来评估假设和假设。这有助于他们确定哪个版本能够最好地实现预定义的目标和转换点。
在 Sitefinity 中设置 A/B 测试
进行 A/B 测试时，明确要测试的元素非常重要：
- 布局：这是网站上元素（如文本、图片、按钮或表格）的排列和外观。它会影响用户体验以及他们与其他元素和内容的互动。A/B 测试可用于测试不同的设计和布局。
- 页面内容：包括文本、图片和其他媒体，用于传达您网站的信息和价值。它会影响访问者的兴趣和信任。如果内容枯燥无味或看起来不可信，请考虑进行 A/B 测试以提高性能。
- 用户体验设计： A/B 测试可帮助设计师比较不同的设计方案，以找到最佳的用户体验。通过测试字体大小、颜色和按钮位置等元素，设计师可以做出更好、更明智的决定，确定哪种方案最适合用户。
为了使 A/B 测试参数和目标与特定业务目标保持一致，首先必须明确要实现的关键目标。您想提高转化率吗？降低跳出率？接下来，确定目标受众并选择与您的业务目标相符的关键绩效指标 (KPI)。这些指标可能包括点击率、页面停留时间、表单填写率或产生的收入。
接下来，明确假设您预计会对所选指标产生影响的变化。例如，如果您想提高转化率，可以假设更改号召性用语按钮的颜色将带来更高的转化率。
然后，您需要计算 A/B 测试的
适当样本量，以确保结果具有 海外数据 统计意义。您应该创建变体 – 设计网页或应用程序的不同版本（A 和 B），确保它们仅在测试的元素上有所不同。确保变体与您的假设一致。
现在到了最有趣的部分！验证测试设置是否正常运行，然后您就可以实施和启动测试了。您应该使用 A/B 测试工具或平台来实施变体并在它们之间分配流量。在测试阶段持续监控每个变体的性能，并收集所选指标的数据并分析结果。寻找变体之间的显著差异，并评估它们对您的业务目标的影响。
最后，根据测试结果的分析得出结论并采取行动。根据获得的见解实施成功的变体或进一步迭代。
分析 A/B 测试结果以获得最大影响
对于 Sitefinity A/B 测试，如上所述 – 您将通过创建原始主页的变体并根据您的目标和页面流量运行相应时间的测试来进行 A/B 测试，然后测量和分析结果。在Sitefinity Insight中，您将
Sitefinity 中的 A/B 测试最佳实践
毫无疑问，A/B 测试是评估各种网站元素如何优化以最大程度地提高网站或应用程序的转化率的最快、最简单的方法之一。以下是一些最佳实践，可帮助您验证假设：
- 明确定义你的目标
- 每次只检验一 权威性和专业性（eat）在品牌营销中的重要性 个假设
- 确定获取可靠数据的样本量和时间范围
- 收集足够的数据；A/B 测试需要具有统计意义的样本量才能得出可靠的结论
- 持续监控并分析 A/B 测试结果
测试过程中应避免的常见陷阱：
- 没有明确的假设
- 测试太多变化
- 忽略统计意义
- 样本量不足
- 样本选择存在偏差
- 过早检查结果
- 忽视长期影响
- 不根据结果进行迭代
案例研究：使用 Sitefinity 成功进行 A/B 测试
Legal & General America (LGA)是一家在 Sitefinity 中有效利用 A/B 测试的企业示例。
LGA 是人寿保险行业的知名公司。他们与 Progress Sitefinity 和 Americaneagle.com 合作推出了一个新网站。发布后，LGA 将营销重点转向两个特定受众：直接面向消费者 (D2C) 和企业对企业 (B2B)。D2C 受众包括寻求购买人寿 首席执行官电子邮件列表 保险计划的个人消费者，而 B2B 受众包括顾问和合作伙伴。
团队分析了 LGA 丰富的客户和业务数据，为 D2C 和 B2B 渠道创建了特定的细分市场和角色。然后，他们利用这些信息设计了一 Sitefinity A/B 测试功能 个密集的 A/B 测试流程，以针对网站需要改进的区域。这帮助 LGA 重新设计了购买体验并改善了客户的