A / B测试由一组过程组成，一个过程必须依次进行以得出真实的结论。在本章中，我们将详细讨论A / B测试过程的步骤，可用于在任何网页上运行测试-

背景研究

背景研究在A / B测试中起着至关重要的作用。第一步是找出网站的跳出率。这可以借助多种广泛使用的背景研究工具(例如Google Analytics(分析)等)来完成。

收集数据

Google Analytics(分析)中的数据可以帮助您找到网站上的访客行为。始终建议从站点收集足够的数据。尝试查找转换率较低或流失率较高的页面，这些页面可以得到进一步改善。还要计算每天在网站上运行此测试所需的访问者数量。

设定业务目标

下一步是设置您的业务或转化目标，这将有助于了解目标是什么。完成后，您可以找到确定新版本是否比原始版本更成功的指标。

构造假说

为A / B测试设置目标和指标后。下一步是找到有关如何改进原始版本以及如何使其比当前版本更好的想法。有了想法列表后，请根据预期的影响和实施难度对它们进行优先排序。

例如，最有效的方法之一是将图像添加到站点，这将在一定程度上帮助降低跳出率。

创建变体/假设

市场上有许多具有可视化编辑器的A / B测试工具，可以有效地进行这些更改。成功执行A / B测试的关键决定是选择正确的工具。一些最常用的工具是-

• 视觉网站优化器(VWO)
• Google内容实验
• 优化地

可以将不同类型的变体应用于对象，例如使用项目符号，更改关键元素的编号，更改字体和颜色等。

运行变化

向访问者展示您网站或应用的所有变体。他们的行为将针对每个变化进行监控。此外，针对每个变体的访客交互都将被测量并进行比较，以确定特定变体的执行方式。

分析数据

实验完成后，下一步就是分析结果。 A / B测试工具将显示实验数据，并告诉您不同版本网页的性能和效率之间的差异。它还将显示借助数学方法和统计数据的变化之间是否存在显着差异。

例如，如果网页上的图像降低了跳出率，则可以添加更多图像以提高转换率。如果您因此没有看到跳动率的变化，请返回上一步以创建新的假设/变量以执行新的测试。