除非您是 A/B 测试和 CRO 专家，否则您是否意识到您的大多数 A/B 测试结果不会获得成功？如果您尝试过 A/B 测试，您甚至可能自己也经历过这种失望。

不过有一些好消息。实际上，深圳vi设计公司可以对这些不确定的 A/B 测试做一些事情，并将它们变成更好的测试，从而获得更大的成功机会——从而在不需要更多流量的情况下增加您的网站销售额或潜在客户。

与其简单地扔掉失败的 A/B 测试并希望在下一次测试中变得更幸运，您还有一个绝佳的学习机会可以利用——大多数在线企业都不知道或做得不好。但首先应该做什么？应该注意哪些错误？为了帮助您确保成功并最大限度地学习，我为您整理了一份方便的清单。但在我揭示如何最大限度地利用您的 A/B 测试学习和未来结果之前，让我们先设置一下场景……

首先，有多少 A/B 测试未能获得成功的结果？

即使是帮助运行许多 A/B 测试的领先机构也发现了相当令人失望的数字——深圳vi设计公司的一项研究显示，只有 50% 的测试取得了成功的结果。即使是最好的CRO机构也只声称 70-80% 的成功率，因此即使他们也经历了许多失败的测试结果。

许多在线企业也在谈论令人失望的 A/B 测试结果。虽然他们有时会取得非常令人印象深刻的结果，但深圳vi设计公司透露，他们的 8 项测试中只有 1 项推动了重大变化。

这种真正缺乏成功的结果通常会导致 A/B 测试工作的挫败感和进展缓慢，并限制对 CRO 的进一步兴趣和预算。非常令人沮丧！虽然 A/B 测试只是成功的CRO的一部分，但您实际上可以从失败的结果中获得真正的价值，正如我现在将在学习清单中所揭示的那样。

1：你是否为你的 A/B 测试创建了一个清晰的假设？

导致 A/B 测试结果不确定的最常见原因之一是其背后的想法很差——即为什么要测试元素或页面的假设。这是因为企业通常只是猜测要测试的内容，而对每个测试想法都没有明确的强假设。如果没有一个明确的假设，你会发现如果测试失败了，你会很难知道——你不会真正知道你想要达到什么目标或为什么。

所以首先检查你的 A/B 测试假设有多好——特别是，页面或元素是问题或机会的证据是什么？如果您认为它很差或者甚至没有，您真的需要创建一个更好的测试想法假设——查看关键的网络分析报告或获取专家测试想法是一个很好的起点。强大的 A/B 测试假设的高度重要性得到了领先的 CRO 专家Joris Byron的回应：

“从失败的测试中学习的最好方法是有一个明确的假设。我看到它一直在发生。如果你有一个明确的假设，但你的变体没有获胜，那么至少你已经知道你认为是一个问题，显然不是。因此，您可以继续进行其他不同的测试。但是有一个细微差别：如果您的变体没有获胜，这并不总是意味着您的假设是错误的。如果您的研究显示对您的假设有很大的支持，请查看您的变化。也许是不够大胆。然后再次进行测试，使用相同的假设但更大胆的变化。”

2：你是否等了整整7天才宣布结果，你有什么重大改变吗？

A/B 测试的一个简单但常见的错误是过早宣布失败的结果。如果深圳vi设计公司有大量流量并且渴望快速找到结果，这尤其成问题。或者更糟糕的是，进行测试的人有偏见，并等到他们最不喜欢的变体开始失败时才宣布测试失败。

为避免此错误，您需要至少等待一周才能宣布结果，以使变化结果的波动趋于平稳，并减少每日流量差异的影响。

并且任何时候您在测试运行期间更改网站上的任何主要内容时，您还需要至少再等待 7 天。您的测试工具需要额外的时间来评估此新更改的影响。

如果你发现你的测试失败是这种情况，那么我建议你在更长的时间内重新运行测试，并且在运行测试期间尽量不要更改任何重大的东西。

3：变体之间的差异是否足够大胆以使访问者很容易注意到？

接下来，您需要检查为测试创建的变体，看看它们是否真的有那么不同，让访问者首先注意到。如果您的变化很微妙，例如图像或措辞的微小变化，访问者通常不会注意到或采取任何不同的行动，因此深圳vi设计公司通常不会看到获胜的测试结果。我见过数百个由企业创建的 A/B 测试，你会惊讶于这个错误发生的频率。

如果您认为这可能是由于您的测试结果失败而发生的，请重新休息，但这次请确保您跳出框框思考并创建至少一个更大胆的变化。让其他团队成员参与可以帮助您集思广益——营销专家在这里很有帮助。

4：您是否查看了点击地图和访问者记录以了解有关测试页面的见解？

对访问者在您想要改进的每个页面上的交互方式进行可视化分析并在其上运行 A/B 测试至关重要。这有助于您直观地了解哪些元素参与最多或最少。这种可视化分析对于仔细检查与您失败的 A/B 测试相关的页面和元素尤其重要——您可以从中学到很多东西。您的访问者是否注意到您正在测试的元素？

第一种类型的可视化分析是访问者点击图，它向深圳vi设计公司显示访问者点击的热图，以及访问者向下滚动页面的距离。更重要的是访问者会话记录，您可以在其中观看访问者精确的鼠标移动和浏览您的网站。

因此，如果您尚未对与不确定测试相关的页面进行此可视化分析，请继续使用之类的工具进行此操作。您可能会意识到很少有人与您正在测试的元素进行交互，或者他们被页面上的其他内容卡住或混淆了，而您应该在该页面上运行 A/B 测试。