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优化博客

构建您的实验计划的提示和技巧



几周前,我们与日本福布斯日本谈到了11月的问题,讨论了实验的力量以及我们如何通过消除猜测来制定业务决策。

数字体验优化是 最重要的技术加速公司在越来越竞争的数字世界中的成功。我们不仅相信,我们的客户和这个空间内的行业分析师也是如此。最近 我们举办了一个网络研讨会 与Forrester的James McCormick讨论了A / B检验和行为目标是如何为企业提供巨大机会,可以随处使用。

阅读福布斯日本报告题为 创造性的销售。 yoSuke Iseki以优化的面试 “New ‘How to sell’ 揭示增加客户参与的替代产品和服务的功能。根据福布斯日本— and we agree! —客户在业务中越来越重要。

发现“A / B测试”接下来的内容

像亚马逊和谷歌这样的公司考虑实验成功的主要因素,而不仅仅是一个原因。一家美国公司相信实验的力量,并希望使其“武器”广泛用于这种目的。 

Yosuke Iseki /照片由Ramin Rahimian照片


优化

一家美国数字体验优化公司在旧金山成立2010年,为开发他们​​的A / B测试产品而闻名,与其他数字产品相比,促进了更高的观察和销售率。照片显示公司首席执行官Jay Larson (右)和前程序员转过CMO Carl Tsukahara(左)。


看看右侧栏中的两个图像。两者都在他的2008年总统竞选的主页时,他在大选中获胜的第一次。在一个图像中,奥巴马有一个自信的表情,直视前方,充满信心,而在另一个奥巴马上,奥巴马微笑着被他的妻子和孩子包围。

您认为哪种图像导致更多电子邮件注册,最终更捐款?

那’在我们访问了实验平台的旧金山办事处时,我们提出的问题。摄影师和我自己都猜到了与奥巴马自己的第一个图像是胜利者。

“Unfortunately, you’re both wrong!”杰伊拉森和CMO Carl Tsukahara一起说道,优化首席执行官。

“这是使我们产品脱颖而出的功能。虽然大多数人都假定了奥巴马总统的自信照片是那个吸入更多竞选捐款的照片,但事实是家庭照片击败了一英里。然而,正是因为它难以知道的开始,这是一个最能做的是,我们需要使各种人成为“实验”的主题。

美国数字体验优化公司'Optimizely'于10年前由前谷歌员工Dan Siroker和Pete Komen成立。 Siroker在7年后离开了Google,并获得了监督Web路线分析和奥巴马参议院选举活动(当时)的在线捐赠。

Siroker的使用A / B测试,然后将6000万美元的在线捐赠给奥巴马 在资金和工具的方式几乎没有。这些收益弥补了 他们认为在选举资金中有1000万美元的资本60%。

“吸引更多用户,版本A或版本B?” “销售量可以增加多少?”在奥巴马竞选活动之后,Siroker,谁真的有一个真实的意识,这是如何有效的这一“实验”,他列出了为商业世界带来了A / B测试和实验的力量。

基于数据和证据的业务决策

优化是数字体验优化空间的领导者,其中26个财富100作为客户,包括Microsoft和IBM等大公司,如签证和纽约时报。它们有2个产品,可以用于在网上运行实验,以及一个完整的堆栈产品,可用于在应用程序和后端运行测试。

与前者一起,如果客户设置了两到三个变体(选择),则优化平台将扣除“获胜者”,这使得利用分析师和数据科学家冗余。

例如,美国华尔街日报的编辑使用这个平台“标题测试”,通过改变文章的标题来提高观看率。此外,客户还能够选择他们的实验主题。如果零售公司要在线销售,他们可以将其测试范围缩小到所有流量的5%。此外,“获奖者”可以在短时间内识别,因此也可以调整整个变化。银行,保险公司等,可以在富裕的客户身上取消金融产品。后者全堆栈产品是内部网络或应用解决方案的清晰选择,也可以应用于批量产品。

随着数字产品将来会急剧增加,市场将继续扩大。然而,Larson解释说,他的公司的产品“将科学技术应用于业务中的决策”,这比其他任何东西更重要。在过去,即使这个想法在那里,它并不容易测试它。还没有足够的方法来访问数据。然而,由于数字化,世界完全改变,这些日子每个人都有大量的数据。结果,在精确层面处的“实验”成为可能。

Tsukahara补充道,“我们向潜在客户解释,我们的目标是”删除“数字的”猜测“,这意味着可以通过使用从实验中获得的数据而不是在创建网站或应用程序时获得的数据来改进销售。对于较大的项目,使用实验可以减少风险。“

在数字商业世界也,销售人员根据本能和经验做出决定,但“前提的数据不足”,Larson指出。

A / B测试可以解决这些问题,但很难说潜力充分了解。仍然,Larson不会试图掩盖他的信心。 “我坚信这是业务管理中的下一个最重要的方面。我确定成功的公司将顺利实施“实验”。“

为什么A / B测试有效?

A / B测试将多个版本的网页或应用程序提供给用户,并确定哪一个显示更好的性能。通过将当前版本(控制)与另一模式(变体)进行比较,可以响应用户的需求容易地收集更详细的数据。

优化CMO Carl Tsukahara说,“在日本人口预计人口衰退的地方,它必须难以雇用大量数据科学家。从技术角度来看,我们的产品不依赖于人员配置资源,也能够在没有猜测的情况下派生“答案”。“

优化X.