如何通过a/B测试为数据驱动的业务奠定基础

当我们在网络上点击、滚动、滑动和点击我们的方式时，我们会留下一系列数据。

企业家们正争先恐后地想出如何从中获利。事实上，数据，特别是大数据的承诺是，各种规模的企业现在都可以做出更明智的决策，为每个客户创造更个性化的体验，并比以往任何时候都更快地增长。数据驱动的业务是山上众所周知的城市，是一个令人惊叹的居住场所，也是远方观看者的愿望。

然而，实现数据的承诺比看起来更难。首先，要理解这些数据需要专门的培训和人才短缺。其次，推动许多企业的根深蒂固的流程阻碍了新的数据启发方法。

最后，当数据挑战高管和专家的直觉时，有时会忽略它。如果没有一种实用的，可重复的方法从it和信任并支持这些见解的文化中提取见解，那么宇宙中的所有数据都是无用的。

幸运的是，A/B测试是一种易于使用的方法，用于使用数据立即改善业务绩效，同时建立分析文化。

A/B测试使企业能够以实用，可衡量的方式理解客户数据。正确执行的web测试不仅可以比较按钮颜色或徽章形状，还可以更好地了解用户心理，并揭示访问者的独特需求，从而带来数据革命带来的增长和利润。

以下是将A/B测试应用于您的组织的四种方法。

1.进行数据启发的观察。该过程从对现有数据的分析开始。可能返回的访问者从主页反弹的数量超过了新访问者，或者很大一部分用户在结帐过程中途退出。或者，也许您的企业的目标是提高平均订单价值，或者围绕网站表现不佳的部分建立免费试用注册。这些观察应该会激发问题，并有助于集中测试工作。

2.制定一个关于你的客户的假设。一旦确定了重点领域，就可以对如何改进做出预测。

例如，查看平均订单价值可能会发现它徘徊在赚取免费送货的阈值附近。合理的假设可能表明，提高免费送货阈值将增加平均订单价值。这样的假设很有趣，因为它受到先前研究的启发，影响了关键的业务目标，并提供了对客户购买行为的洞察力。

3.测试预测。通过优化或Adobe Target等平台进行实验，可以通过在您的网站上临时发布重新设计的元素以与原始元素进行比较来测试假设。为此，网站流量的一部分在各种测试条件之间随机分配。记录和测量每组的行为。

4.讲故事。运行测试后，仔细分析结果至关重要。例如，一项测试可能会发现，提高免费送货阈值确实会增加平均订单价值，但更深入的分析可能会发现它减少了整体订单。这表明，改变免费送货门槛是有说服力的，但也许不是提高平均订单价值和最终总收入的最佳方法。

即使是这个简单的例子也说明了测试是一种实用的工具，它使企业能够从他们可以轻松收集的数据中获利。每个新的测试都建立在从以前的努力中获得的洞察力的基础上，有助于更深入地了解客户的心理。

网站解决用户的心态和需求越好，它的性能就越好。对于许多企业来说，这意味着收入的增加，对于一个过程来说，这是不可否认的好处，这个过程也创造了一种专注于实验、创新和可持续增长的数据驱动文化。

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