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九枝兰专访吆喝科技CEO王晔:如何以AB测试驱动营销优化

九枝兰专访吆喝科技CEO王晔:如何以AB测试驱动营销优化

A/B测试并不是一个时髦词,如今越来越多的有经验的营销和设计工作者用它来获得访客行为信息从而提高转化率。A/B测试已经被多次证明是一种有效的优化方式,并且由于各种分析工具的发展,开展A/B测试的成本也越来越低。

但大部分人对A/B测试只有一个基本的认知,我们该如何将它的效应发挥到最大?今天九枝兰邀请到了吆喝科技创始人、CEO王晔先生,谈谈如何通过A/B测试驱动营销优化。

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九枝兰:AB 测试在营销领域有哪些具体应用?

王晔:在20世纪六七十年代,AB测试就成为了广告大师大卫·奥格威最喜欢的一种营销手段。奥格威的AB测试细化到文案、创意、营销方式(比如邮件营销),AB测试获得的结果对他接下来的营销决策极为有用。

随着数字营销的发展,访客在线上的一切行为几乎都可以被监测,让AB测试实施起来更科学、精准。无论是一个营销着陆页、微信公众号里的文章,亦或是在第三方平台的发布内容、举办的线上活动,都可以通过AB测试不断优化营销策略、文案、创意、设计等任何元素。

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AB测试帮助营销人节约营销预算、提高转化率、增加收入。

九枝兰:对于流量或受众,控制在一个什么样的范围才能有科学的测试结果?

王晔: 简单来说,AB测试是只能改变一个条件的对比实验,此外还有一个前提条件:做AB测试的试验组与对照组所对应的流量/受众需具有非常相似的特征,并保证有很强的用户代表性。

假如AB测试只有100个受众,其中 50人作为试验组、另外50人作为对照组,这个实验从统计学来讲是非常不科学的。因为如果你去计算一下随机事件的两个随机变量转化率,经过对比,就会发现百分之九十五的置信区间过宽,或者说实验结果不具备决定性。

在进行AB测试时,我建议至少要用1000个以上的受众在实验中作为对照组,才能产生范围相对比较窄的置信区间。另外,如果实验时间比较长,比如持续一个星期,测试结果会更可信。如果日均流量达到10000以上,结果就会相当可信。

所以,对于一些C端企业主来说,因为日均流量非常大,做AB测试往往会得到一个可信的结果。

九枝兰:为了确保AB测试结果的科学性,如何保证用户的相似度?

九枝兰:如果初级的营销人员想进行AB测试,如何才能尽快上手?