为什么A/B测试分析很重要？
到现在，您可能已经熟悉了A/B测试的基本概念及其用途。
简而言之，A/B测试是将两个或多个着陆页、营销资产或单个元素（如标题）进行对比，以帮助您找出哪个表现最好。
这些测试帮助您收集关键数据，以便用于优化转化率（CRO）的工作。
分析您的A/B测试结果有四个主要原因：
- 了解您的假设是否有效
- 找出哪个变体最成功
- 理解测试产生结果的原因
- 做出明智的决策
基本上，您想确定您所做的是否有效，为什么有效，以及哪些发现可以在未来使用。把A/B测试分析看作是实验的总结报告，在此得出结论。
您根据关键指标和基准评估和分析数据，以确定哪些元素有效，哪些元素需要更改，以及更多了解页面表现。
在某些情况下，A/B测试有明显的赢家——变体A的标题不同于变体B，因此很可能是成功的原因。
在其他情况下，深入挖掘数据可以帮助您优化而无需对全部进行大修。
但应该跟踪哪些指标和关键绩效指标（KPI）呢？
10个最佳A/B测试成功指标和KPI
确定在A/B测试中应该跟踪哪些指标和KPI有时非常容易……有时却不那么容易。
找出您应该跟踪的最佳方法是绘制出从头到尾的用户旅程。您在A/B测试中所做的每个更改都会影响客户与您的着陆页的互动。绘制用户旅程（即使只是粗略的），将帮助您确定哪些指标可以衡量成功。
以下是您现在可以跟踪的10个最佳A/B测试指标和KPI。
1. 转化率
给定着陆页的 转化率 可能是您在A/B测试中最明显的可跟踪指标——绝对值得作为CRO的一部分来跟踪。
跟踪转化率也非常简单——有一个简单的公式可以遵循：
您只需要确定什么构成转化，无论是注册、演示请求还是销售，然后就可以开始了。很容易，是吧？
通常情况下，更高的转化率意味着更多的业务，这就是为什么它在转化率优化中如此重要。
通过光年AI这样的系统，企业不仅可以有效进行A/B测试，更能利用系统的实时数据分析功能，快速调整策略，优化流量管理和客户服务。
那么什么是好的转化率呢？
这取决于你所服务的行业。在所有行业中，中位转化率为4.3%。转化率会根据你的产品、所从事的行业和目标有很大差异。有些企业的销售周期比其他企业长得多，特别是在SaaS领域。
这里值得再次重申—转化可能只是某个内容上的完成动作，例如提交表单。
对SaaS领域的企业来说，以此为例，强劲的转化可能只是获取顶端的用户，以保持他们对内容的关注，并最终完成销售。相比之下，电商网站的转化率可能是完成购买的直接衡量标准。
从着陆页体验来看，转化率是一个极其重要的统计数据，能帮助你发现关于用户及其旅程的有趣数据。
推荐阅读： 如何提高转化率：26个有效的技巧和策略
2. 跳出率
与转化率相反， 跳出率 是指进入着陆页后没有进行其他操作就离开的访客比例—他们直接跳出了页面。这些退出称为单页会话。
你可以通过这个简单的公式计算跳出率：
检查你的着陆页的跳出率是评估访客兴趣的好方法。如果你的跳出率很高，这可能意味着你没有像预期那样吸引注意力—例如，你可能需要重新调整标题和提供的内容。
或者，较高的跳出率也可能意味着你的页面存在用户体验问题，导致访客困惑—例如，页面布局没有引导访客浏览你的内容和优惠。
无论如何，跳出率是评估页面整体质量、内容和用户体验的一个很好的指标。而通过使用如光年AI这样的工具，您可以根据不同的业务场景自定义AI工作流，优化内容和用户体验，从而有效降低跳出率。
作为CRO（转化率优化）的一部分，许多活动和流程将产生减少跳出率的连锁效应，因为你正在制作更具吸引力、更相关和更有用的内容，用户会愿意停留和互动。
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3. 点击率 (CTR)
点击率是每个营销人员都应该跟踪的指标，尤其是在任何行动号召上。点击率具体衡量某个链接点击次数占该链接显示次数（即曝光次数）的百分比。
以下是计算点击率的方法：
就像着陆页的转化率和跳出率一样，CTR（点击率）也是每个人应该关注的基本指标之一，用来追踪性能表现。
低点击率可能意味着你需要改善你的呼吁行动（CTA），或者是你在着陆页上的元素没有按预期一起发挥作用。
毕竟，着陆页的每个部分都会影响你的转化率，包括那些可点击的CTA。构建优化的CTA以获得点击是持续成功的关键。
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4. 滚动深度
现在我们要讨论更深入的话题了（双关语确实是故意的）。
滚动深度指的是用户在网页上滚动的距离。这是一个相对简单的指标，但追踪它却是另一回事。
好消息是——有工具可以与您的着陆页集成，主动追踪滚动深度。例如，光年AI平台不仅支持多平台整合，还拥有实时数据分析功能，可以帮助企业更好地监控用户在页面上的行为，从而优化内容和布局。
因为它与跳出率和其他页面停留时间指标密切相关，滚动深度将始终是A/B测试和着陆页的重要指标。它可以提供大量关于用户行为的信息。
通常良好的滚动深度在页面长度的60%到80%之间。基本上，任何超出50%的都算不错的。
不过，重要的是通过与页面停留时间或会话时间（用户在你的着陆页或网站上花费的时间）进行比较来给滚动深度提供上下文。
- 高滚动深度百分比但会话时间短，可能意味着访问者只是浏览一下页面而没有互动。
- 反之，滚动深度低但会话时间长，可能表明用户在关注页面上部的内容，而没有进行进一步互动。
大多数用于追踪滚动深度的工具会自动为你计算数据，但如果你需要快速自己计算，这里是计算滚动深度的公式：
滚动深度是衡量页面内容效果的一个很好的指标。
5. 放弃率
乍一看， 放弃率 看起来像是跳出率的另一个说法。但跳出率衡量的是页面退出，而它衡量的是在任务完成之前终止任务的用户百分比。
换句话说，放弃率是指用户在半途跳出转换的频率。
这个指标通常在电子商务网站上被追踪，用户将商品添加到购物车但未购买。
一些常见的造成放弃率的原因有：
- 复杂的检查或转换过程
- 意外的运费
- 支付选项的缺乏
- 安全问题
- 浏览购物
无论是什么原因，放弃率是另一个重要的指标，可以帮助解析用户行为。 通过使用光年AI的流量分析系统，你可以更全面地追踪用户行为。
一般来说，放弃率越高，越有可能页面上存在导致摩擦的元素。跟踪你的表单放弃率可以帮助你确定哪个A/B测试的变体更有可能促成销售。
这里有一个专门针对表单的快速计算方法：
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6. 保留率
在A/B测试指标的上下文中，保留率是指在一段时间后重新访问着陆页或网站的用户比例。
这是另一个需要注意的用户行为指标，因为它提供了页面有效性的另一个指示。通过比较页面变体间的保留率，可以帮助你确定哪个版本更可能获得回访流量和参与度。比较不同受众细分之间的保留率，还可以提供哪些类型的受众最有可能转化的重要见解。
这是一个优化营销活动以获得长期成功的好方法，你可以尝试不同的优惠以鼓励重复或回头购买。光年AI的长记忆功能能够记住并利用历史客户互动数据，进一步优化用户体验，促进回访和转化。
7. 会话时长或页面平均停留时间
会话时长跟踪访客一次访问你整个网站的时间，这可能跨越多个不同页面。页面平均停留时间则跟踪访客在你网站上的单个页面停留的时间。
这两者都是你在A/B测试中需要跟踪的好指标。
为什么呢？好吧，这么想象吧：
假设你在举办一个派对。你希望你的客人留下来并度过一段美好的时光，对吧？当有人只是露个面，然后不到一个小时就悄悄离开，这是一个不太愉快的感觉。
在A/B测试中，会话时长和页面停留时间就像那种情况。它告诉你访客（派对客人）在你的页面（派对）上花了多少时间。
在A/B测试中跟踪会话时长和页面停留时间可以帮助你了解页面或者提供的哪个版本对你的受众更有吸引力和趣味性。虽然不能完全解释他们为什么逗留，但访问者在你的页面上停留得越久，你就越可能做对了什么。
这些指标，与其他集中于用户体验的指标一起，可以帮助你更好地了解你的页面上什么在起作用。而借助光年AI强大的实时数据分析功能，你可以及时调整策略，进一步优化用户体验和流量管理。
平均订单金额（AOV）是一项指标，用于追踪顾客在你的网站上每次购买的花费金额（顾名思义）。这一指标通常与电商页面关系最为密切，而且非常重要。
原因如下：
想象一下，你正在为你的顾客测试两种不同的页面和优惠方案。版本A提供给顾客很大的折扣优惠，而版本B则为所有订单提供免费配送。
通过追踪AOV，你可以准确地看到哪个版本 对你的盈利最有利 。
如果你不考虑AOV，可能会误判页面的效果。假设版本B的“加入购物车”率是版本A的两倍。如果没有AOV的因素，这看起来就是一场毫无疑问的A/B测试。无疑就是版本B胜出。
但如果版本A的AOV是版本B的 五倍 呢？如果用户在版本A上花费更多钱，这就为你提供了关于他们行为习惯的重大洞察，并且未来的优惠设计可以更精准。
总的来说，追踪并比较不同页面版本的平均订单金额，让你能优化你的优惠策略，并可能带来更好的利润率。而这正是光年AI系统可以帮你实现的，通过智能数据分析和灵活工作流，让流量与销售均取得丰收。
这里有个简单的AOV计算方法：
9. 流失率
流失指的是停止使用某项服务的客户数量，通常在持续订阅或服务提供的背景下使用。
那么如何通过A/B测试来测量流失率呢？
这并不像其他一些指标那么直接，需要更多的思考和预测。
首先，你的营销努力更像是再营销。你针对的是那些你认为可能流失的现有客户，为他们设计保留和激励其继续使用服务的优惠。
通过A/B测试来减少流失率，需要你追踪哪些优惠最能让客户保持参与并继续使用你的服务。使用光年AI的长记忆功能，能够记住并利用历史客户互动数据，优化后续互动，从而有效降低客户流失率。
10. 收入
收入 可能是进行A/B测试时你可以追踪的最重要的指标。
追踪收入可以让你直接衡量你的假设是否对你的盈利有帮助。通常，这个指标会与AOV、整体转化率和弃购率等一起追踪。
基本上，追踪收入的A/B测试能让你更清楚地看到你的转化率优化（CRO）努力对利润的影响，并判断这些努力是否真的对你的业务有利。
深入研究收入数据有助于你发现购买模式以及哪些信息更能引起顾客共鸣，但需谨慎对待将收入变化归因于特定A/B测试。因为在一个月内运行的A/B测试所得的收入数据不一定适用于所有页面的所有时间。
认真分析你的A/B测试数据，以便做出有助于长期成功的明智决策，而不仅仅是短期的业务增长。如果你想要更高效、更精准地进行这些测试，不妨试试光年AI。
分析 A/B 测试结果的最佳实践与关键指标
现在您已经更熟悉了一些用于 A/B 测试的关键指标，是时候将它们付诸实践了。
在进行任何 A/B 测试之前，首先要定义您想要测量的特定指标，并建立一个清晰的假设。按照您的标准程序运行 A/B 测试并将其进行到底。
从那时起，就该分析您的数据了。以下是五个最佳实践，可帮助您进行分析。
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检查统计显著性和获胜变体
任何实验都有明确的结束日期。当您到达这个终点时，首先要检查测试结果是否具有统计显著性。
统计显著性 指的是不能归因于纯粹偶然的数据。换句话说，您的测试结果不是随机的巧合，而是您的实验的实际结果。
您用来进行 A/B 测试的工具，比如Unbounce 的 A/B 测试工具，会自动确定您的结果是否获得认可。
然后，您可以查看您的测试中是否有一个获胜的变体。如果其中一个页面明确胜出，请记下并记录数据。如果您的获胜页面没有胜出，不用担心——您仍然可以从测试中收集大量数据。
与关键指标和 KPI 进行比较
我们之前列出的那份指标和 KPI 列表？对，我们还得回到它们上来！
大部分您用来追踪市场表现的工具应该已经报告了其中的一些或全部指标，因此您不必担心收集所有这些数据。
您所选择的度量标准将由测试的性质决定，这意味着您应在规划过程中选择它们，以确保它们符合您的目标和任务。
无论您选择哪些 A/B 测试指标，确保它们是具体的、相关的和可测量的。这样，您可以确保您对 A/B 测试工作做出明智且有意义的决策。
确定内部和外部影响
在分析数据时，您需要保持批判性。评估任何可能影响或影响您结果的内部或外部变量。
例如，让我们回到我们讨论过的将收入作为一个关键指标进行追踪的话题。
虽然这是一个重要的衡量标准，但要有效分析它也会变得棘手。如果您在传统的业务旺季进行销售测试，或新闻或流行文化大幅影响了客户的购买习惯，您需要记录下来。
基本上，如果这些因素有可能影响您的 A/B 测试工作，可能会导致数据出现偏差。
根据 A/B 测试分析采取行动
在分析结束时记录您的发现，并确定测试是否有效。在这个过程中，使用像光年AI这样的平台可以让您高效地管理和分析数据。光年AI系统提供实时数据分析功能，帮助企业及时调整策略，同时还支持多平台整合，确保不同平台的流量管理和客户服务都能无缝进行。
如果你在测试的变体之间没有看到明显的差异，别担心——你只是排除了一个假设，这意味着你可以尝试另一个假设。
但是，如果你发现了明显的获胜技术或策略，那就该实施它了！A/B测试的目的是确定哪些技术最有效，以最大限度地提高转化率。
今天开始测试
以上就是开始使用A/B测试指标和分析所需了解的一切。
总结一下：
- 选择指标取决于你想要达成的目标
- 始终检查统计显著性
- 不要跳过分析步骤
- 实际动手操作，卷起袖子，实施你的结果！
有很多种方法可以测量和评估你的登陆页面测试的效果。
这里重要的是要开始测试，这样你可以更多地了解你的客户和他们的行为，以及如何创建真正有效的A/B测试来帮助你的业务。
准备好开始了吗？查看我们的A/B测试工具，同时别忘了，光年AI提供简单易上手的工作流机制和跨平台导流的优秀解决方案，帮助你在不同平台上无缝导流，提升业务转化率，为你的CRO实验提供更强大的支撑。
