A/B Test 流程 需要從決定測試目標開始，並延伸去發想要達成該目標的各種假設。而A/B Test 即是在多個假設中，依序去測試使用者在不同變因之下的反應，讓真實、客觀的數據來告訴行銷人員怎麼做才是最恰當的方案。如想了解更詳細的 A/B Test 流程？那就繼續閱讀下去吧！
A/B Test 是什麼
A/B Test （也稱為做Split Testing）是一種常被用於行銷或銷售行為中的測試流程。其執行方式為透過兩種帶有不同變數的方案，同時顯示給特定的使用受眾，以收集受眾的反應，比較出哪個能帶來更多的轉換和行銷效益。簡單來說，就是預設某個假設後，透過兩組對照的結果做出決策。
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A/B Test 流程 – 我們要如何開始？
1. 決定你的測試目標
測試目標可以定義為目前在行銷、營運或產品功能上，需要被優化或是修改的問題。而通常我們需要改善的問題也與商業的策略有關聯，例如公司的營收、用戶的數量、消費金額、滿意度等都有相關，因此可考慮往這方向延伸發想，透過改善哪些項目，去達到這些指標的正向成長。
舉例來說，我們能以提高或降低某個指標做為 A/B test 要達到的目標。記得，一個測試的目標必須要一致的。
- 提升：提升註冊數、提升瀏覽時間、提升消費金額…
- 降低：降低跳出率、降低客訴數、降低轉換需要的時間…
2. 制定多個假設
有明確且一致的目標後，接下來要做的就是依我們對受眾的了解和既有的分析數據，提出假設。這個假設必須是要可以被論證且可能幫助達成目標的。我們可以從功能面和心理面去提出我們的假設：
- 功能面
將單一圖片換成輪播圖片，以更多的照片吸引用戶，進而提升轉換率。 - 心理面
展示不同角度的商品實照供瀏覽，能減低用戶對於該商品的疑慮，進而提升轉換率。
當然，我們需要制定多個假設，才能從中挑選出最適當的。而這些假設，我們還需依影響的幅度、實施的難度和轉換目標，加以排列執行的優先序。
3. 設計測試中的變數
變數即為在測試中會被調整、修改的元素，我們需要透過調整這些元素，找出測試中的差異。而進行A/B Test的下一步就是依照假先前提出的假設，設計你的變數。我們需從預先從控制組中定義出可變動元素，若我們的假設是CTA的顏色越鮮豔越能引導點擊，那我們的變數即是CTA的顏色，可能是紅色、橘色…等CTA元素需要被設計。
可以測試的元素有非常多，我們幫大家整理了活動網頁中，可以重點優化的元素。
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4. 定義評估的指標
相信大多數的行銷人員都不是統計學高手，導致不少行銷人員在執行A/B Test時會過快的想要結束測試而導致錯誤判斷。因此，當要進行測試之前，我們需要定義A/B Test中的各項評估指標，包含了：
- 樣本數量
測試的樣本數量要多少，可以依據你的測試項目與而定，例如你網站的月瀏覽人數、EDM的訂閱人數等。再來是依轉換的數量，如A/B版本的轉換率差別很小，我們則需要較多的樣本數，才能判斷出測試中的優化是否實際讓轉化率提升。 - 時間週期
開始測試後，通常需要一段發酵期才能看出差異和結果。除此之外，不同的時間段也會對測試有所影響，例如假日和平日的使用者數就會有落差的可能。因此，行銷人員仍需依，測試的類型、產業類型、受眾的習慣，或透過樣本數去計算A/B Test需要的時間。
5. 向受眾發佈測試版本
當你完成了前期的準備工作後，我們則可以透過EDM平台、網頁製作平台、或是AB Test專用的應用工具等，發佈測試版本給你定義的受眾，並時刻關注你的測試。也務必要依照先前所制定的假設優先序去安排測試，且切勿同時測試過多的項目。
另外，當我們在開始正式開始測試以前，我們也可通過問卷調查或投票的方式進行快速驗證，既有可能獲得我們的預期的目標。這樣即可減少不必要的測試，降低整體所需要的成本。
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6. 收集並分析結果
A/B Test的最後，即是透過完整的收集數據做出分析。我們可從客觀從數據中，去判斷出優化的版本是否更適合。如果結果是正面的，代表了測試的假設是有價值繼續深入的。如結果是不佳的，我們又該從中學習哪些教訓？
但千萬別忘了，找到數據真正變化的原因才是進行A/B Test最需要被回答的，行銷人員要對此回答出，為什麼調整了該變數會造成轉換提升？使用者做出了什麼反饋？未來要如何加以應用這些成果？
結論：持續測試
透過測試所收集到的數據，分析並優化後，再次投入到下一次的行銷/產品規劃中，是 A/B Test 的應用要點。但隨著不同季節、提供的產品類型、受眾的喜好與興趣都會有所改變，所以我們唯有持續地測試，才能隨時保持良好的轉換。
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