什麼是A/B 測試? A/B Testing 介紹 — Website Optimization 入門

Jean Hsieh
CodeForMarketing 行銷工程學人
4 min readSep 3, 2019

談到Digital Banking、Digital Marketing,有不少人會立刻聯想到Public Website 、Mobile、Facebook、WeChat 等網上平台。現今互聯網普及,不少企業都希望透過這些人人都接觸到的網上平台進行宣傳和營銷。有見及此,市場上衍生出不少Searching Engine Optimization 、Website/Mobile Platform Optimization 等工作,並希望透過改善網頁/ 版面的設計和用字,令用戶更容易搜索到自己公司的平台,同時增加顧客的Click Through Rate,增加產品的銷量。

而下文則會介紹A/B Testing 的作用,並介紹A/B Testing 會為企業帶來什麼的好處。

Introduction of A/B Testing (Adobe Target Use Case 文章即將提出)

什麼是A/B Testing?

每當開會時,營銷團隊都會討論不同優化設計的主意。團員都希望自己的意見能夠被採納,但要證明自己的意見的價值,就必須用精確的科學手法測試各種設計的成效,而非只憑直覺推斷。這時候,運用A/B測試(A/B Testing)就可以解決會議室裡的困局。

A/B Testing重點在於比較兩件物件(A與B) 的表現。簡單來說:

A/B Testing 是運用統計學的假設檢定(Hypothesis Testing) ,將兩個變量(Control vs. Variant) 進行測試比較,以研究出哪一個變量效果更好。

舉一個簡單例子:

  • 情景: 團隊想測試使用紅色按鈕還是藍色按鈕更能吸引顧客購買產品
  • A/B 測試: Version A Website(紅色按鈕) vs. Version B Website(藍色按鈕)
  • 主要成功指標 (Primary successful metrics): 按鈕點擊率(Click Through Rate)

透過設計以上的測試,團隊就能知道哪個顏色按鈕更能吸引顧客。而在測試推出後,團隊就能得到以下數據並得到結論:

  • 測試時間: 5月1日 — 5月30日 (30日)
  • 網站流量: 525 (Version A) vs. 572 (Version B)
  • 按鈕點擊率(Click Through Rate): 30% (Version A) vs. 35% (Version B)
  • 結論: 藍色按鈕能提升點擊率 16% @ Confidence level 95%
A/B Testing 簡介 (Source: marketing experiments)

A/B Testing的好處

越來越多的公司發現,網上平台的服務和體驗(Digital Services and Experience) 與實體店一樣重要,因為兩者同樣為客戶創造價值。而A/B Testing 是持續改善網上業務的一種途徑,透過不斷的測試,令網站的功能優化、提供更多的互動和轉化。

以下是A/B Testing 的五大個好處:

  • 易於分析
    A/B Testing 會有直接的指標(例如: 點擊率、轉化率、退出率等),並能透過這些指標得出”勝出者”和”失敗者”給企業參考。
  • 降低退出率 (Exit Rate)
    A/B Testing 除了可以提高訪客的點擊率,亦能知道訪客在哪個網頁退出。透過A/B Testing 可以幫助銷售團隊找到最佳的元素組合,讓訪客在停留更長逗留在網站上的時間,並向他們展示業務的內容,提升銷量。
  • 少量數據依然有效
    A/B Testing 並不需要大量數據,透過比較兩個版本每日的數據,就能得出哪個版本有更佳的成效。並透過計算統計學的 Confidence level,就可知道成效是否顯著。
  • 適用多種情況
    以上述的情景為例,銷售團隊很難知道訪客是不是喜歡公司網站。而A/B Testing 是其中一種測試的方法,可以挑選網頁上的任何元素進行測試,當中包括文本、圖像和網站的佈置(Layout),並得出有數據支持的結論。
  • 提高轉化率
    轉化率簡單來是就是有多少網站訪客最終轉化為客戶。網站的建設其中一個重要的功能,就是提供網上銷售渠道。當銷售團隊不斷思考如何增加產品的銷量,則可以更多進行A/B Testing。當得出A/B Testing 的結果後(包括點擊率的上升、申請人數的上升等),只要將成功的版本作為永久使用,則能令網頁的成效永久提升,轉化更多的潛在客戶。

文章出處 — Tommy ,數碼銀行+ IT工作者。

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