Shopify A/B测试如何进行-科灯跨境

Shopify A/B测试如何进行？首先需要确保创建Shopify A/B测试SMART假设，之后还要有效安排测试时间，不可过短，最后还需要确保A/B测试具有统计显着性。本文并在文末向大家推荐了三款Shopify A/B测试工具，供大家测试Shopify跨境电商独立站使用。

一、A/B测试是什么

A/B测试也称为分割测试，是比较同一网页、电子邮件或其他数字资产的两个版本，以确定哪个版本在用户行为方面表现更好的过程。

这是改善营销活动表现和更好理解目标受众转化的有用工具。A/B测试能够回答重要的商业问题，帮助商家从现有流量中产生更多收入，并为数据驱动的营销策略奠定基础。

二、为什么进行Shopify A/B测试

有根据的猜测仍然是一种猜测，这意味着商家的决定不是基于观察和量化的行为。Shopify独立站中的 A/B 测试对于发现推动目标受众采取行动的因素至关重要。尽管每个变体所做的更改通常比较小，但仍然足以产生积极或消极影响的内容。

通过 A/B 测试可以发现文案、图像、CTA 或推荐位置的变化，这将构建更好的电子商务登录页面。除了改进特定商品转化和结账之外，还可能会发现有助于引导顾客完成买家旅程的洞察。

例如发现能够持续带来转化的特定文案可以帮助商家重新表述价值主张并降低关键登陆页面的跳出率，使用 Shopify 拆分测试的主要好处包括：

提高内容参与度
降低跳出率
提高转化率
减少购物车放弃
增加订阅/选择加入

三、Shopify A/B测试如何进行

1、操作指导

（1）创建SMART假设

确保Shopify A/B测试假设是具体的、可衡量的、可实现的、相关的和有时限的（或简称 SMART），这提高了实验的成功率，并可以根据测试结果得出明确的结论。

例如一个构建不当的假设是“使产品页面更具视觉吸引力将提高转化率”。更好的假设是“通过用生活方式图片替换当前的产品图片，预计在两周内将看到添加到购物车的转化率增加 10%，因为生活方式图片可以更好地展示产品的功能，并激发客户想象自己穿着它们。

这个假设清楚地说明了变化（新的生活方式图像）、预期结果（添加到购物车的转化率增加 10%）和基本原理（更好的产品演示和客户灵感）。

（2）有效地安排Shopify A/B测试时间

专家建议运行 A/B 测试至少两周，最好是三到四个星期，这使商家有足够的时间来衡量一周内用户行为的变化，并收集具有代表性的样本量。

避免过早结束测试，即使更早达到目标样本量，请记住，还要考虑获得具有统计意义结果所需的时间。此期限将根据Shopify商店的流量和正在测试内容的更改的影响而有所不同。对 CTA 等高影响力元素的测试可能比对较小更改的测试更快地结束。

最后重要的是，季节性趋势、假期和促销活动可能会歪曲独立站Shopify A/B测试的结果。确保在运行测试时避免这些特殊事件，如果需要在促销期间运行测试，请务必将广告系列纳入分析。

一个好的经验法则是在代表典型流量和客户行为的时期内优先进行测试，并避免一次性事件或活动导致结果出现偏差。

（3）确保 A/B 测试具有统计显着性

统计显着性通常通过 p 值来衡量，p 值表示观察到的结果随机发生的概率。标准 p 值阈值为 0.05，这意味着结果有 5% 的可能性是偶然的。一些实验者使用更严格的 p < 0.01（99% 置信水平）的临界值来表示。

在运行测试之前，计算所需的最小样本量对于获得具有统计学意义的结果至关重要，需要计算每个变体需要多少访问者。

开始运行Shopify A/B测试测试后，请避免过早停止测试，由于样本量小，过早结束测试可能会导致不准确的结论。也不要同时在同一页面上进行多个 A/B 测试，这可能会导致交互效应，从而扭曲结果，所以可以改为按顺序运行测试。

让测试运行，直到它达到预定的样本量或持续时间（通常至少 1-2 个业务周期，或大约 3-4 周）。最后确保流量在对照组和实验组之间随机分配。避免常见的随机化陷阱，例如向重复访问者展示他们已经看到的相同变体，这可能会扭曲结果。

（4）将 A/B 测试结果置于上下文中

统计显着性很重要，但它并不总是能说明全部情况。有时具有统计意义的结果实际上对业务目标的影响非常小。对Shopify A/B测试的影响进行压力测试的最佳方法是获取转化率或其他分析结果的百分比差异并将其应用于Shopify电商独立站收入预测。

在某些情况下，如果“失败”变体可以带来任何其他更有价值的收益，它仍然值得实施。

2、测试工具

（1）Google Optimize

免费，除了某些多变量限制。如果刚开始使用，这些限制不会对Shopify A/B测试产生影响，它在执行Google Analytics A/B测试时效果很好，这是一个加分项。

（2）Optimizely

即使没有技术技能，也很容易启动小型测试。Stats Engine使分析测试结果变得更容易，Optimizely是三者中最昂贵的选项。

（3）VWO

VWO拥有SmartStats，使Shopify A/B分析更容易。此外它还有一个很好的所见即所得（WYSIWYG）编辑器，适合初学者。每个VWO计划都包括热图、现场调查、表单分析等。

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