市場行銷是非常需要通過數據來進行決策的商業行為，AB Test更是這個過程中不可或缺的重要方法。通過A/B Test，行銷人員能夠通過數據結果，更精確地了解哪些改變能帶來最佳的用戶體驗和業績提升。
也就是說，通過AB測試將用戶隨機分配到兩個或多個變體的網頁或產品版本中進行對比測試，能夠更有效地比較不同版本的效能差異，判斷哪些關鍵業務指標能產生正面影響。
那具體這個過程怎麼做呢？又應該如何進行結果分析？不難，跟著我們一步步操作吧~
A/B 測試是什麼？AB Test 意思
A/B測試，或稱作拆分測試，是高效的市場調查測試方法之一，主要是通過將調查對象分成A和B兩組，通常一組為控制組，保持原有狀態不變；另一組為實驗組，會在某一或某些變數上進行改變。
AB測試的目的就是為了比較兩組內容在改變因素下的表現差異，進一步分析這些差異對用戶行為或產品業績的具體影響。在A/B測試中，除測試變量外，所有其他的條件都需要保持一致，確保實驗結果的可靠性。
AB Test方法廣泛應用於行銷企劃中，如landing page網頁設計、廣告內容、產品功能更新、定價策略等領域，幫助行銷人員基於實際數據來優化決策和改進用戶體驗。
電子郵件行銷活動中的「a/b 測試」一詞所指為何？
在電子郵件行銷活動中，A/B測試也是常用的電子郵件優化策略之一。
你可以通過AB測試來創建兩個（或更多）版本的電子郵件，每個版本在某些要素上有所不同，比如標題、發送時間、電子郵件內容、圖像、行動呼籲按鈕（CTA）等。
然後，將這些不同版本的電子郵件隨機發送給郵件列表中相對應的一小部分收件人，以評估哪一個版本在開啟率、點擊率或其他預定的性能指標上表現更好。
A/B測試的結果可以讓你了解到哪些元素對於收件人更具吸引力，並根據這些數據做出相應的調整，以提升整體電子郵件行銷活動的效果。這種方法有助於提升用戶參與度、提高轉化率，最終達到更好的行銷成效。
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A/B 測試 VS 多變量測試
A/B 測試是僅測試兩組變量，那麼和多變量測試到底有什麼區別呢？讓我們一起來看看~
| 特徵 | A/B 測試 | 多變量測試 |
|---|---|---|
| 定義 | 將用戶隨機分成兩組，一組接觸A版本，另一組接觸B版本，來比較兩個版本的效能。 | 同時測試多個變量的不同組合，以了解各變量如何以及是否相互作用影響用戶行為。 |
| 目的 | 確定兩個版本中哪一個性能較好。 | 確定多個變量組合中哪一個最能提升性能。 |
| 複雜度 | 較低，只比較兩個版本。 | 較高，因為涉及多個變量和它們的組合。 |
| 測試時間 | 相對較短，因為只有兩個版本。 | 可能較長，因為需要測試多種組合。 |
| 數據量要求 | 較低，只需足夠分辨兩個版本效能的數據。 | 較高，需要大量數據來分析不同變量組合的效果。 |
| 結果解釋 | 相對直接，比較A與B的表現即可。 | 較為複雜，需分析各個變量及其組合對結果的影響。 |
| 適用情境 | 當需要測試單一變量對結果的影響時。 | 當需要了解多個變量及其交互作用對結果的影響時。 |
| 實施難度 | 較易實施，資源和技術要求較低。 | 較難實施，需要較多資源和高級的統計技術。 |
【AB Test重要性】為什麼要做A/B Testing？
A/B測試的重要性在於它提供了一種相對簡單而有效的方法來幫助你提升產品、服務或行銷策略的效能，來具體看看行銷為什麼要進行A/B測試：
- 數據驅動的決策：A/B測試能為你提供實際數據支持，幫助你基於客觀數據而非主觀判斷做出行銷決策，降低風險。
- 優化用戶體驗：通過測試不同的用戶界面和互動元素，可以了解用戶偏好，從而優化用戶的體驗和滿意度。
- 提高轉化率：A/B測試幫助識別哪些改動可以提升網頁的轉化率，從而增加銷售、註冊或其他業務KPIs關鍵指標的表現。
- 降低開發成本：在大規模部署前進行A/B測試可以節省時間和開發資源，因為可以避免投資於效果不佳的功能或設計中。
- 創新驗證：測試新的創意或功能是否能夠帶來預期的效益，並幫助快速迭代產品開發。
- 減少彈性差的變化：A/B測試幫助更精準地理解變化對行為的影響，從而避免可能導致性能下降的決策。
- 個性化策略：透過A/B測試了解不同用戶群的響應，可以發展更加針對性的個性化行銷策略。
進行A/B測試是一個持續性的過程，它可以幫助企業保持競爭力，不斷地根據用戶反饋和市場變化進行適應和創新。
選擇 A/B 測試的時機/應用場景
如果你在行銷過程中遇到了猶豫不決的情況，可以選擇進行A/B測試來幫助抉擇：
- 網站或應用界面設計：當你在網站設計中想要改變網站的布局、顏色方案、導航結構或其他視覺元素時，進行A/B測試可以幫助你識別哪些設計能夠有效改進用戶體驗。
- 電子郵件行銷活動：在發送促銷郵件或通訊時，A/B測試可以用來幫你測試不同的郵件主題、內容、圖像或發送時間，以優化開啟率和點擊率。
- 行動呼籲（CTA）：測試不同的CTA按鈕文案、顏色或位置，以確定哪些因素會提高用戶採取行動的概率。
- 產品功能：在推出新功能或更改現有功能時，A/B測試可以評估這些變更如何影響用戶的使用行為和滿意度。
- 定價策略：你可以通過A/B測試來嘗試不同的定價模型或折扣策略，看哪種方法能帶來更高的收益或轉化率。
- 內容行銷：在內容行銷中撰寫博客文章、產品描述等內容時，A/B測試可以幫你找出最能吸引讀者並進行行動轉換的內容風格或格式。
- 流量轉換優化：當你想提高特定流量來源的轉化率時，比如通過搜索引擎或社群行銷來的訪客，A/B測試可以測試優化這些用戶的登錄頁面。
- 新產品或服務推廣：在推廣新產品或服務時，可以透過A/B測試來找出最有效的推廣信息和渠道。
- 用戶註冊或登錄流程：優化用戶的註冊或登錄流程，以提高完成這些流程的用戶數。
- 移動應用更新：在移動應用中實施界面更新或功能改進時，A/B測試有助於幫你了解這些變化是否提高了用戶參與和滿意度。
總的來說，當你面對多個選擇，且想基於數據做出最佳決策時，A/B測試都是非常有用的方法。
AB 測試前要做什麼？用什麼工具進行AB Testing？
在開始A/B測試之前，需要進行一系列的準備工作，以確保測試結果的有效性和實用性，其中關鍵的一步就是選好AB 測試所用的工具，不僅要能幫你高效完成執行過程，還要能為你提供完整詳細的數據分析報告。
根據你的需求選擇合適的A/B測試工具，例如對Landing Page登錄頁面或Email Marketing電郵行銷執行A/B測試時，可以選擇以下工具：
執行 Landing page A/B測試可用工具：
- Unbounce：提供直觀的拖放編輯界面，專門用於創建、發布和測試登錄頁面的工具。
- Instapage：強調個性化和轉化率優化，用於創建和測試登陸頁面，是專業市場行銷人士實現登錄頁面性能提升的理想選擇。
- Leadpages：提供強大集成功能的高效登錄頁面構建器，用於創建銷售頁面、啟動頁面等，並且支援A/B測試。
- Landingi：操作簡單且易於使用，提供了創建和測試吸引人的登錄頁面服務，包括A/B測試功能。
執行 Email Marketing電郵行銷可用工具：
- Ecomail.app：專為電子郵件行銷設計，提供了直觀的A/B測試工具，幫你最大程度實現電郵行銷活動效果最大化。
- Omnisend：為電商行銷提供的平台，包括電子郵件和SMS，支援A/B測試。
- Moosend：功能全面的電郵行銷平台，其A/B測試功能強大，能幫你精準優化郵件內容，提高宣傳效果。
- ConvertKit：針對創作者的電子郵件行銷工具，支持簡單的A/B測試。
- GetResponse：全面的行銷平台，提供電子郵件行銷、著陸頁面、自動化和A/B測試功能。
延伸閱讀 → 【Email行銷工具】8大免費好用的Email軟體 | 自動化郵件行銷
【AB Test教學】5 步執行AB 測試
A/B測試作為高效的對比分析方法，是通過將受眾隨機分成兩組（或多組），展示不同版本的產品或服務，從而測試哪個版本更能達到特定目標（如點擊率、轉化率等），具體執行起來其實也很簡單：
第1步：確定測試目標
在開始A/B測試之前，首先要確定一個明確的目標。這個目標應該是具體、可衡量的（SMART原則），例如提高訂閱率、增加購買次數或降低購物車放棄率等。同時，確定你將用來衡量成功的關鍵績效指標（KPI）。
第2步：選擇和創建測試變量
選擇你想要測試的變量。例如，你可能想要測試電子郵件廣告中的不同標題、著陸頁面上的按鈕顏色或產品頁面的圖片樣式。
確保每次測試只更改一個變量，以便你能清楚地知道是哪個變量造成了結果的差異。創建兩個版本：控制版（A版本）和變更版（B版本）。
第3步：設定實驗參數
在開始測試之前，需要確定實驗的參數，包括樣本大小（例如：300人）、測試時長（例如：2小時）和如何分配受眾（例如：隨機）。
第4步：執行測試
利用A/B測試工具，如Unbounce、Instapage等來執行你的測試。這些工具可以幫助你設置測試、分配流量並收集數據。確保測試在沒有偏見和外部干擾的情況下進行。在測試期間，不要進行任何可能影響結果的更改。
第5步：分析結果並採取行動
測試完成後，分析結果並決定哪個版本表現更好。檢查結果的統計顯著性，並考慮是否有足夠的證據支持一個版本比另一個版本更有效。
如果結果具有顯著性，則可以將較好的版本推廣到所有用戶中。如果結果不顯著，可能需要重新評估測試設計或嘗試不同的變量。
進行A/B測試時，你還需要考慮到測試的道德和隱私問題，確保尊重用戶隱私並符合相關法律法規。此外，保持測試的透明度，讓團隊成員和相關利益方了解測試過程和結果。
怎麼看A/B 測試結果？數據分析指標
要正確解讀A/B測試結果，你需要通過AB testing工具來詳細分析AB測試的數據結果，例如：
- 轉化率 (Conversion Rate)：轉化率是指在測試期間，達到目標行為（例如購買、註冊、下載等）的用戶數與總訪問用戶數的比例，是衡量A/B測試成效最直接的指標。
- 樣本大小 (Sample Size)：樣本大小是指參與測試的用戶總數。樣本大小需要足夠大，才能使測試結果具有代表性和統計顯著性。樣本大小越大，測試結果的不確定性越小。
- 測試時長 (Duration of Test)：測試時長是指A/B測試進行的時間。測試時間需要足夠長，以捕捉到周期性波動（如一周中的某些日子或節假日）。但同時，測試時間也不宜過長，以避免其他外部因素影響結果。
- 分段分析 (Segmented Analysis)：分段分析是指將用戶按照特定的屬性（如年齡、性別、地理位置等）分組，然後分別查看不同組別在A/B測試中的表現。這有助於了解哪些特定的用戶群體對變更更敏感。
當你查看這些指標時，重要的是要綜合考慮它們，而不是單獨看一個指標。確保你的結論基於數據的全面分析，並且考慮到所有可能影響測試結果的因素。
此外，使用專業的A/B測試軟體工具，如Unbounce、Instapage、GetResponse和Moosend等，可以幫助你更輕鬆高效地進行這些數據結果分析。
A/B Testing + Google Analytics
如果你想對自己的網站頁面或landing page設計效果等進行AB測試，可以通過Google Analytics（GA）來執行，步驟也不會很難，我們在下文以登錄頁創建工具Unbounce為例，為你進行步驟介紹：
準備階段
- 創建多個版本的 Landing Page：
- 在Unbounce中，你可以創建一個landing page，然後複製這個頁面來創建一個或多個變體（即A版、B版等）。
- 對每個變體進行你想要測試的更改，比如修改標題、圖片、按鈕文案或其他元素。
實施追蹤
- 添加追蹤代碼：
- 在每個landing page變體的JavaScript部分添加Google Analytics（或其他分析工具）的追蹤代碼，以便追蹤訪問者的行為。
- 你可以在Unbounce的頁面編輯器中找到「Scripts」部分，在這裡添加追蹤代碼。
- 確認目標和轉化追蹤：確保在Google Analytics設定了正確的目標，這樣你才能夠追蹤轉化和其他重要的用戶互動。
流量分配
- 設定流量分配：
- 在Unbounce，你可以直接在平台上為不同的頁面變體設定流量分配的百分比。
- 這可以通過「URLs & Variants」部分來完成，你可以為每個變體指定接收多少百分比的訪問者。
- 無需伺服器端配置：
- Unbounce為你處理了流量的分配，這意味著你不需要在伺服器端進行任何特別的配置。
- 當訪問者進入你的landing page時，Unbounce會根據你設定的流量分配比例，自動將訪問者導向到不同的頁面變體。
- 監控和分析結果：
- 使用Unbounce的A/B測試功能和Google Analytics的數據，你可以監控哪個頁面變體表現更好。
- 分析訪問者的行為、轉化率，並根據數據做出決策來優化你的landing page。
總結來說，Unbounce提供易於使用的界面來創建和測試多個landing page變體，並且內置了流量分配和追蹤功能，令進行A/B測試變得既簡單又高效。
不過，直接在Google Analytics中實施A/B測試可能需要額外的技術設定，如設定自定義事件、利用UTM參數跟蹤或是進行更複雜的數據分段等。
延伸閱讀 → 【GA4 教學】GA4是什麼？一次看懂Google Analytics 4 分析！
那具體可以怎麼設置和進行AB測試呢？讓我們通過實際電商網站的A/B Testing案例來詳細學習，如何提高自己的銷售轉換率~
A/B 測試範例分析：電郵行銷活動主旨行優化
為了提高電郵行銷活動的開啟率，電商公司決定針對自己的電子郵件主旨行進行A/B測試，想要比較不同主旨行對訂閱者開啟電郵的影響，更好地進行針對性行銷。
AB 測試設計
- 變量: 電郵主旨行
- A版本: 主旨行為「大促銷已開始！」
- B版本: 主旨行為「所有商品-30% 折扣！」
測試標準與執行
- 測試標準: 電郵的開啟率
- 執行時間: 星期二上午九點半
- 對象分配: 平均將訂閱者分為四組，前兩組各25%分別接收A版本和B版本的電郵。
測試結果
- A版本開啟率: 19.4%
- B版本開啟率: 27.8%
AB 測試分析與後續行動
B版本的主旨行「所有商品-30% 折扣！」有顯著較高的開啟率，比A版本高出8.4個百分點。這表明具體的折扣信息在吸引訂閱者打開電郵方面更為有效。
根據這一結果，公司決定於星期三上午九點半，將B版本的主旨行發送給剩餘的50%訂閱者。這樣的決策將幫助公司最大化電郵行銷活動的影響力，並可能進一步提升銷售轉化率。
此外，公司可以考慮將這次A/B測試的學習應用到未來的行銷策略中，不斷優化其電郵主旨行，以提高開啟率和用戶參與度。
AB Test測試注意事項
進行A/B測試時，你還需要注意以下要點，更好地完成執行並進行有效結果分析：
- 明確目標：在測試開始前，要清楚地定義測試的目的和成功的指標。
- 統計顯著性：確保收集到的數據具有統計顯著性，這樣測試結果才有信服力。
- 樣本大小：計算並確定足夠的樣本大小，以保證測試結果的準確性。
- 隨機分配：應該隨機地將訪問者分配到A/B兩個版本，以避免偏差。
- 控制變數：除了測試的變量之外，其他條件應該保持一致，以確保測試的準確性。
- 持續測試：一次測試的結果可能會受到偶然因素的影響，應該進行多輪測試以驗證結果。
- 分析方法：使用正確的數據分析方法，以確保對結果的解讀正確無誤。
- 用戶體驗：在進行A/B測試的同時，應該考量到對用戶體驗的影響，避免讓用戶感到困惑。
- 法律與隱私：確保測試遵守相關的數據保護法規，並尊重用戶的隱私。
- 結果分析：對測試結果進行深入分析，了解為何某個版本更勝一籌，並將這些見解用於未來的優化策略。
- 組織溝通：測試結果應該與團隊和利害關係人共享，以確保決策的透明度和團隊的一致行動。
- 後續行動：根據測試結果，制定後續行動計劃，無論是實施勝出的版本還是進行進一步的測試。
進行A/B測試時要注意這些方面，以確保測試的有效性和結果的準確性，從而使決策基於堅實的數據基礎。
關於ab test + a/b test的常見問題（FAQs）
A/B測試，也稱為拆分測試，是一種市場測試方法，其中兩個版本的網頁或產品（A和B）被隨機展示給用戶群的不同子集，從而可以測量和比較兩個版本在特定性能指標上的表現差異。
確定目標： 首先，你需要明確你希望通過測試改進的指標，例如點擊率、轉化率或銷售額。
創建變體： 接著，你創建兩個（或多個）版本的元素，其中一個是控制版本（A），另一個是測試版本（B）。
隨機分配用戶： 用戶被隨機分配到兩個版本中的一個，以確保結果的公正性和準確性。
收集數據： 跟蹤和收集用戶對每個版本的反應和互動數據。
分析結果： 使用統計分析來決定哪個版本的表現更好，並是否具有統計學意義。
A/B測試可以幫助你做出基於數據的決策，提升用戶體驗，優化轉化率，並最終提高業務績效。它可以驗證新想法的有效性，減少猜測的決策，並降低實施不良變更的風險。
幾乎任何用戶互動的元素都可以進行A/B測試，包括但不限於：
網頁標題和副標題
按鈕文案和顏色
表單設計和字段數量
產品圖像和描述
價格策略
電子郵件主題線和發送時間
登錄和註冊流程
樣本量取決於多個因素，包括轉化率的預期改善幅度、測試的統計功效（通常為80%到95%），以及你希望測試結果的可信度。你可以使用在線樣本量計算器來估算所需的樣本量。
當測試結果顯示一個版本明顯優於另一個版本，且達到預先設定的統計顯著性水平（如p < 0.05），就可以說結果具有統計顯著性。這意味著觀察到的差異不太可能是由於隨機變異而出現的。
多變量測試（MVT）多變量測試是一種A/B測試的擴展，它同時測試多個變數以確定不同元素如何組合在一起影響用戶行為。與A/B測試不同，它不僅僅比較兩個版本，而是探索多個變量和它們交互作用的效果。
如果A/B測試結果不一致或不確定，你可能需要：
檢查數據質量： 確保跟踪正確無誤。
增加樣本量： 擴大測試範圍，增加參與者數量。
延長測試時間： 繼續測試直到獲得一致的結果。
進行後續測試： 如果初步結果不明確，可能需要設計新的測試以確認發現。
理論上，A/B測試不應該顯著影響SEO，因為它們只是臨時改變了一部分用戶看到的內容。然而，如果不當實施，比如創建完全不相關的內容或對所有用戶隱藏內容，可能會受到搜索引擎的懲罰。
為了確保測試的公平性，重要的是隨機分配用戶到實驗的各個分支，並且確保除了被測試的變量之外，參與者的體驗應盡可能保持一致。
A/B測試可能會涉及一些道德問題，特別是當測試可能對用戶的體驗或隱私產生負面影響時。為了解決這些問題，測試前應該進行充分的道德審查，並確保遵守相關的法律和規範。
選擇A/B測試工具時，應該考慮以下因素：
易用性： 工具應該直觀易用，方便設計和實施測試。
整合性： 工具應該能夠與你的網站或應用程序平台無縫整合。
分析能力： 提供強大的數據分析和報告功能，幫助你準確解讀結果。
定制性： 可以讓你定制測試以滿足特定需求。
成本效益： 考慮到你的預算和ROI。
