A/B 测试的工作原理
提高 A/B 测试客观性的方法
成的负面影响，请考虑以下规则：
在任何情况下，都不应依次测试 美国号码采集 更新版本：只能同时测试；
应将公司员工排除在研究范围之外，以避免结果失真；
测试对象的数量应足够，以减少现场随机行为的百分比，并且组间不应重叠。
A/B 测试的结果受到许 创建有用的内容 多内部和外部因素的影响。
内部因素：
营销人员；
开发商；
呼叫中心员工；
销售经理；
技术支持专家等
所有列出的专家都在互联 意大利电话号码 网门户上花费了太多时间，因此他们会话的时长和产生的流量不应进行统计。
外部因素：
季节;
气候条件；
星期几；
一天的时间;
存在广告；
竞争对手的活动等
外部和内部因素都会严重扭曲 A/B 测试的结果。我们建议您通过控制组进行数据验证。通过端到端分析方法，可以计算可能的波动。企业 CRM 也可以在此提供帮助。
A/B 测试工具包
为了使分析师、营销人员和所有参与研究的人员的工作更轻松，我们有特殊的程序。其使用范围不仅包括测试本身，还包括将客户划分为焦点小组。此类程序能够追踪正在测试的变体的有效性。
测试工具
资料来源：shutterstock.com
让我们列出其中最受欢迎的程序：
Yandex 平台有一个专门的 A/B 测试计算器。通过它，可以比较不同广告活动的结果并考虑到潜在客户。这里使用了CPA、CPC、CTR等指标。
Google Optimize或Google Marketing Platform 工具允许您同时检查测试页面的 5 个变体。这些程序的主要优点是您只需要一个 Google Analytics 帐户即可使用它们。而且，它们是免费的。
要处理 A/B 测试的结果，您可以使用Optimizely.com 服务。它非常易于使用，因为它具有良好的界面和方便的编辑器。
得益于Changeagain.me与Google Analytics的 整合，我们有机会初步设定测试的目标，平台将据此得出结论。