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注:配图为UCI联合创智设计作品

店logo原文分享：

使用一级和二级转换指标挖掘转换率之外的数据，避免通用测试mistakesA/B测试当然不是新的，参与测试的人数和公司数量继续以令人印象深刻的速度增长。许多公司开始尝试使用几个样本测试，而不投资于如何嵌入稳健测试过程的专业知识或培训。根据半熟测试得出结论是一种消除对测试计划内部信心的可靠方法。你还可能忽略了一些最有趣的观点。我以前曾写过关于使用定性和定量研究来开发用于测试的最强假设的重要性。在开发最强大的概念，然后确定测试计划的优先级方面，专业知识和经验也很重要。但是，这篇文章主要关注的是如何设计能够准确跟踪用户行为的显著变化的实验，一些常见的测试陷阱，以及如何在解释A/B测试结果时获得最好的洞察力。工具不可知性caveatIn本文将以最优化的方式参考测试和谷歌分析，这是大多数客户的首选工具。但是，这些建议和过程是工具不可知的，并且可以使用许多不同的工具来实现类似的结果。主（宏）转换的重要性metricsWhen配置测试我们几乎总是跟踪站点的主宏转换（并且我们需要一个非常好的原因来不跟踪）。这可以是销售、订阅或生成的销售线索。这是与您的业务目标保持一致的最重要的全站点操作。这是您最重要的用户目标/KPI。如果不跟踪这一点，我们很可能会看到点击量或其他目标的增加，但我们可能会遇到问题。查看微转换中的更改（例如保存到希望列表）是否会影响宏转换也很重要。exampleWe对订阅站点运行了一个测试，我们在该站点上推广了明确的定价信息，即产品页面和关键登录页面模板。我们发现，订阅页面的点击量显著减少，但转换总数实际上增加了。我们更快地设定用户的期望，通过订阅页面发送更高质量的流量。在这个例子中，如果我们没有跟踪主转换。

注:配图为UCI联合创智设计作品

店logo分享总结：

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