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。
測試組 & 控制組 ？
如上述提到的，A/B 測試就是將要測試的項目分別做成A版及B版（甚至更多），並加以設置。
我們可以回想以前在學校做的實驗，我們需要透過既有的素材架構實驗的框架，並透過調整既有素材的某個單一變因，再加以觀察實驗出現的反應。
回到我們的A/B Test，相同的原理，我們也可使用相同的圖片、文案架構了行銷活動網頁，並透過微調網頁中的某個元素，如：CTA的文案、網頁的主色調…等。藉此收集訪客的行為反應來判斷哪一個最好。
而其中就對應了實驗中的「測試組」和「控制組」：
控制組
測試中始終不變動或固定的元素（或是既有元素），主要是確保測試不會因其他的外在因素影響、減低最終結果的不確定性的對照標的。
測試組
測試中可以透過被操縱、調整元素的。而同時間只允許更動一種元素的實驗標的，並會將以此收集受眾的反應與行為數據。
為什麼需要 A/B Test？
1. 利用數據優化產品及服務
「我覺得使用者設計喜歡這樣的產品分類。」、「先前的做法成效不錯，我們應繼續沿用。」這類的對話我們依然會時常聽到，但過於依照經驗做出主觀的判斷是非常不可靠的。而近年間因應數位轉型的概念普及，不少企業紛紛奔向數位化，使用了數據分析工具，藉此做出更客觀更科學的決策。
而 A/B 測試 的原理即是透過使用數據驅動的方式做決策，我們可以根據每次的測試去驗證假設，找到含金量最高的受眾與商品，進而做出有效優化產品及服務的更的決策。
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2. 以較小付出獲得更高的轉換率
正如大多數行銷人員所面臨的頭痛問題，在為企業獲取任何形式的流量時都需要消耗巨大的成本。而現在不少企業都在追求邊際成本能夠趨近於零，A/B Test 就是一個有效的實踐方法。
在行銷中使用 A/B Test 可幫助行銷人員能最大程度地以現有流量提高轉換率，並帶來不錯的ROI。要相信即使最細微的變化也有可能導致轉換數的大幅增加。
3. 透過逐步修改以降低試錯風險
通過 A/B Test 對各曝光方式如活動網頁、EDM等進行小幅度的逐步修改，而不是完全的重新設計除了可以減少資源成本的消耗，最重要是可以降低因大幅改變而影響既有轉換率的風險。
做出內容調整的構成原因有很多，但我們的最終目標將會是幫助轉換率的提升。如在為產品引入新功能時，我們或許不確定該功能是否能更好的解決使用者的問題，但透過 A/B Test 一步步的針對特定使用者釋出測試功能，就能在整體使用體驗不被影響的情況下，以最低風險了解到新功能的成效。
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4. 找出最符合需求的決定性因素
如果要提升活動網頁的轉換率，我們需要考慮的項目是非常多的，這又會回歸到訪客在瀏覽、互動、轉換網頁時，我們需關注的不同的指標。例如：是網頁的首張主視覺或是主標文案影響了訪客的跳出率？最終的轉換需要多少的產品特色來說服訪客？紅色的CTA更能營造急迫性，引導人們點擊？
上述的舉例都有可能影響到轉換，但哪一個才是最直接和受眾需求有關鍵呢？我們則可以通過 A/B Test 進行一步步的剝析，找到決定性的因素。
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開始 A/B Test 前需要做什麼？
在開始進行 A/B Test 之前，需要對當前的數據表現進行研究。我們必須盤點我們的網站、EDM，在線中的廣告有多少受眾；不同階段的點擊率、轉換率、跳出率等表現。我們可以使用免費的分析工具如 Google Analytics 做收集，或是透過GTM去抓取更多的數據做量化研究。
當然，我們也可以透過收集忠誠用戶的意見甚至是抱怨，做為研究的標的。因為忠誠用戶往往具有更高的含金量，他們通常頻繁的使用你的產品，所以在發現問題時更會求好心切的即時提出；他們也真心的認為你的服務解決了他們的煩惱，所以會主動的推薦給更多人。
透過一連串的研究動作，即可找到那些頁面或是元素是較有潛在價值的，並幫助我們為 A/B Test 流程的下一步做準備。
下期預告：如何開始進行 A/B Test？
在初步了解 A/B Test 的概念之後，下一步我們將整理出 A/B Test 的進行流程，幫助大家能夠真正的應用在行銷或是產品服務的優化上。
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