图像的/一个测试的例子

A/A测试定义:

一个/一个测试是一个在线实验,变异都是相同的,通常是评估你是否进行A / B测试软件准确地测量转换。在这样一个测试您所期望的转化率是平的,两个变量之间没有显著差异。

为什么要运行A/A测试?吗?

  • 检查新的A / B测试软件处理数据准确。
  • 确保软件已正确地实现了
  • 反复核对测试结果对您的web分析平台,这可能与你识别出潜在的问题A / B测试.但也完全融入你的网站分析工具,这样你就可以更细粒度的方式分析数据从您的测试得到不同的见解。
  • 建立一个基线的转化率监控会随着时间而改变。这将为你提供你的置信区间,这样你理解范围的大小通常转化率之间的波动。这可以帮助您设置内部A / B测试准则要求提升阈值之前,您需要开始考虑改变具有统计学意义。

/测试告诉你什么?吗?

如果之间有显著差异的两个相同的变异/测试,这可能表明你的a / B测试软件没有正确实现和测试工具是低效的。

然而,还有可能测试没有正确运行,甚至可能是由于随机方差这自然发生由于被测样本而不是所有游客(即。抽样误差)。例如一个95%置信水平这意味着,在20种情况中的一个中,由于采样误差而不是两个变体之间性能的真正差异将产生获胜结果。

/测试的缺点

有一个机会成本运行/测试。你可以运行A / B测试,而不是一个/一个测试,你可能会学到一些东西从前者同时A /测试更多的是软件和基准。

/测试还需要更大的样本量比正常的A / B测试相信没有统计学差异两个相同的版本。这将不可避免地减少你的A / B测试活动和潜在的投资回报得到从你的工具。

由于一些优化专家提倡综合数据而不是/测试。这涉及到使用两套分析(如。你的A / B测试软件和网络分析)反复核对指标。如果你有一个现有的web分析平台完全集成在您的网站上使用,比较与其他数据来确定如果其他软件是给你一个精确的画面。

结论:

一个/一个测试可以验证新的A / B测试的有用工具软件,但也要考虑到,所有的实验都存在一定程度的偏差。理想情况下你不应该依赖一个单一的方法来检查你的测试的准确性。确保你网站分析结合A / B测试软件,这样你可以定期比较指标。

资源:

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A / B测试软件你应该选择的A / B测试工具?吗?

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