绝对有效的跨境电商测品方案-AB思维透析
7696今天跟大家聊一下关于AB-Test，很多人可能到没听说过，跟大家详细的分享和分析一下这个在跨境，乃至整个生活中都运用的比较多的测试手段！
《文章目录》
一、AB测试是什么
二、AB测试比较常见的场景应用
三、AB测试的操作方法
四、AB测试结果分析指南
五、AB测试工具推荐
想必跨境电商从业者每天都会想思考如何提升店铺销量，但是不是所有选好的商品都能够有好的销量，这不单是选品的问题，商品描述、定价策略、促销手段等都有可能影响到商品的销量，而对于这些运营方法的决策就需要用到相应的测试方法，其中最常见的测试方法就是AB测试，
今天我对AB测试进行详细介绍，希望能通过此文告诉卖家们AB测试是什么？并给各位卖家推荐一些常见的AB测试工具和结果分析方法。
一、AB测试是什么
AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
AB测试主要是用在开发，通常是在web或者APP界面或流程上做A和B两个版本，或者更多的版本，然后同一时间分别让属性相同的访客访问这些版本，收集访客的相应体验数据和业务数据，然后对比结果以决策最终采用哪个版本作为正式版本。
作为延伸，AB测试也会用在各种不同的应用场景下，比如：体验优化、转化率优化、广告优化、算法优化等。
二、AB测试比较常见的场景应用
1、体验优化
用户体验永远是卖家最关心的事情之一，但已经完善的落地页随意的改动是一件很冒险的事情，因此很多卖家会通过AB测试进行决策，常见的是在保证其他条件一致的情况下，针对某一单一的元素进行AB两个版本的设计，并进行测试和数据收集，最终选定数据结果更好的版本。
2、转化率优化
通常影响电商销售转化率的因素有产品标题、描述、图片、表单、定价等，通过测试这些相关因素的影响，不仅可以直接提高销售转化率，长期进行也能提高用户体验。
3、广告优化
广告优化可能是AB测试最常见的应用场景了，同时结果也是最直接的，营销人员可以通过AB测试的方法了解到哪个版本的广告更受用户的青睐，了解到哪些步骤怎么做才能最吸引用户。
三、AB测试的操作方法
通常做AB测试是一个逐步设计的过程，在过程中需要注意以下几个要点：目标、方案、设计、数据、分析。
具体操作步骤如下：
1、根据业务场景的需求，设立AB测试的目标，也就是需要改进的点。
2、根据目标建立优化方案，通常优化的点是单一要素。
3、依照优化方案进行相关的AB版本设计，这里需要注意的是AB两个版本通常只有优化方案中的单一要素不同，其他界面需保持一致。
4、数据收集，设计好AB测试版本后，将流量合理分发至每个版本，然后收集用户的行为数据。
5、测试结果分析，统计显著性按照95%进行区分，达到标准并且可以维持一段时间则可以结束实验；如果达不到标准则需要延长测试时间；如果长时间达不到标准则需要考虑终止测试。
四、AB测试结果分析指南
AB测试结果的分析可以分为两个方面的分析，一是统计学分析；一是业务分析。
1、统计学分析
上面简单提到了统计学分析，所谓统计学分析即通过统计学的角度来分析是否可信。这里有三个层面：第一是分析AB两个版本之间的差异性，通过统计显著性来反映；之后再分析差异大小，这里通过改进效果来表示，即转化率的提高或降低的幅度；最后是差异区间，表示转化率改进的空间范围。
统计显著性：
统计显著性也叫显著性，是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响，同时假定控制了影响差异性的其他影响因素，剩下的是我们推断的因素，但这个也不能够100%保证，因此会有一个概率值即显著性水平。
如前面所提，统计显著性的值代表了如下含义：
1）95%以上：优化版本和原始版本之间有显著的统计差异，转化率的“改进”是可信的；
2）90%~95%：优化版本和原始版本之间的统计差异存有疑问，转化率的“改进”是存有疑问的；
3）90%以下：优化版本和原始版本之间没有显著的统计差异，转化率的“改进”是不可信的；
改进效果：
AB测试中优化版本与原始版本相比转化率提高的幅度。计算公式是：（优化版本转化率-原始版本转化率）/原始版本转化率。
差异区间：
也就是AB测试的优化版本与原始版本之间转化率差异最可能分布的区间范围。例如：A版本为原始版本，B版本是优化版本，A的转化率为10%，B的转化率为15%，则转化率的绝对差异为5%，而转化率的相对差异为50%。
2、业务分析
通过以上统计学分析确定了可信度之后，就需要对AB测试的结果进行业务分析。因为统计学分析中我们已经得出了差异性要素，在通过行业知识、客户心理、用户行为习惯、喜好等角度进一步分析，从统计的数字中挖掘出差异的真正的原因。
五、AB测试工具推荐
1、Optimizaly
optimizaly是一个提供A/B测试SaaS服务的互联网公司，2010年成立于美国。根据不同的行业应用进行了丰富的场景设定。
2、Visual Website Optimizer
Visual Website Optimizer对于电子商务的用户来说其功能非常强大，他可以极其详细地进行A/B测试，收集整理尽可能多的数据。不过价格偏贵，也有30天的试用时间。
3、Omniture
Omniture公司的总部位于犹他州奥勒姆市(Orem, Utah)，是下一代在线分析技术的先驱，它为全球的商务领袖和创新企业提供最优秀的ROI 提升方案。
4、Testin云测
Testin云测是全球最大的移动游戏、应用真机和用户云测试平台，目前拥有千余款不同型号的手机、平板、智能电视和OTT终端，向超过80万的国内外移动游戏、应用开发者提供服务，累计测试超过1.8亿次，与IBM、微软、谷歌、腾讯、阿里、百度以及Intel、ARM、Qualcomm、Imagination等全球主要移动芯片供应商和联想、OPPO、三星等主流终端提供商建立了密切的服务、合作、沟通关系。
5、ABTester
ABTester是一个可视化操作的AB测试工具网站,在线设计实验,系统自动投放至目标用户,后台精确统计筛选最优版本。在国内属于最常见的的在线测试工具。
6、AppAdhoc
AppAdhoc 是吆喝科技独立开发的一套以 A/B 测试为基础的数据优化平台。通过引入 Google 全数据驱动产品优化的理念，用数据帮助开发者做产品决策，避免无数据决策的产品风险，提升产品潜力。
7、云眼测试
云眼是领先的AB测试工具,涵盖网站AB测试、移动端AB测试、全栈API AB测试,尽情发挥A/B测试验证创意,提高转化率和留存率。
今天跟大家聊一下关于AB-Test，很多人可能到没听说过，跟大家详细的分享和分析一下这个在跨境，乃至整个生活中都运用的比较多的测试手段！
《文章目录》
一、AB测试是什么
二、AB测试比较常见的场景应用
三、AB测试的操作方法
四、AB测试结果分析指南
五、AB测试工具推荐
想必跨境电商从业者每天都会想思考如何提升店铺销量，但是不是所有选好的商品都能够有好的销量，这不单是选品的问题，商品描述、定价策略、促销手段等都有可能影响到商品的销量，而对于这些运营方法的决策就需要用到相应的测试方法，其中最常见的测试方法就是AB测试，
今天我对AB测试进行详细介绍，希望能通过此文告诉卖家们AB测试是什么？并给各位卖家推荐一些常见的AB测试工具和结果分析方法。
一、AB测试是什么
AB测试是为Web或App界面或流程制作两个（A/B）或多个（A/B/n）版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的访客群组随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
AB测试主要是用在开发，通常是在web或者APP界面或流程上做A和B两个版本，或者更多的版本，然后同一时间分别让属性相同的访客访问这些版本，收集访客的相应体验数据和业务数据，然后对比结果以决策最终采用哪个版本作为正式版本。
作为延伸，AB测试也会用在各种不同的应用场景下，比如：体验优化、转化率优化、广告优化、算法优化等。
二、AB测试比较常见的场景应用
1、体验优化
用户体验永远是卖家最关心的事情之一，但已经完善的落地页随意的改动是一件很冒险的事情，因此很多卖家会通过AB测试进行决策，常见的是在保证其他条件一致的情况下，针对某一单一的元素进行AB两个版本的设计，并进行测试和数据收集，最终选定数据结果更好的版本。
2、转化率优化
通常影响电商销售转化率的因素有产品标题、描述、图片、表单、定价等，通过测试这些相关因素的影响，不仅可以直接提高销售转化率，长期进行也能提高用户体验。
3、广告优化
广告优化可能是AB测试最常见的应用场景了，同时结果也是最直接的，营销人员可以通过AB测试的方法了解到哪个版本的广告更受用户的青睐，了解到哪些步骤怎么做才能最吸引用户。
三、AB测试的操作方法
通常做AB测试是一个逐步设计的过程，在过程中需要注意以下几个要点：目标、方案、设计、数据、分析。
具体操作步骤如下：
1、根据业务场景的需求，设立AB测试的目标，也就是需要改进的点。
2、根据目标建立优化方案，通常优化的点是单一要素。
3、依照优化方案进行相关的AB版本设计，这里需要注意的是AB两个版本通常只有优化方案中的单一要素不同，其他界面需保持一致。
4、数据收集，设计好AB测试版本后，将流量合理分发至每个版本，然后收集用户的行为数据。
5、测试结果分析，统计显著性按照95%进行区分，达到标准并且可以维持一段时间则可以结束实验；如果达不到标准则需要延长测试时间；如果长时间达不到标准则需要考虑终止测试。
四、AB测试结果分析指南
AB测试结果的分析可以分为两个方面的分析，一是统计学分析；一是业务分析。
1、统计学分析
上面简单提到了统计学分析，所谓统计学分析即通过统计学的角度来分析是否可信。这里有三个层面：第一是分析AB两个版本之间的差异性，通过统计显著性来反映；之后再分析差异大小，这里通过改进效果来表示，即转化率的提高或降低的幅度；最后是差异区间，表示转化率改进的空间范围。
统计显著性：
统计显著性也叫显著性，是指两个群体的态度之间的任何差异是由于系统因素而不是偶然因素的影响，同时假定控制了影响差异性的其他影响因素，剩下的是我们推断的因素，但这个也不能够100%保证，因此会有一个概率值即显著性水平。
如前面所提，统计显著性的值代表了如下含义：
1）95%以上：优化版本和原始版本之间有显著的统计差异，转化率的“改进”是可信的；
2）90%~95%：优化版本和原始版本之间的统计差异存有疑问，转化率的“改进”是存有疑问的；
3）90%以下：优化版本和原始版本之间没有显著的统计差异，转化率的“改进”是不可信的；
改进效果：
AB测试中优化版本与原始版本相比转化率提高的幅度。计算公式是：（优化版本转化率-原始版本转化率）/原始版本转化率。
差异区间：
也就是AB测试的优化版本与原始版本之间转化率差异最可能分布的区间范围。例如：A版本为原始版本，B版本是优化版本，A的转化率为10%，B的转化率为15%，则转化率的绝对差异为5%，而转化率的相对差异为50%。
2、业务分析
通过以上统计学分析确定了可信度之后，就需要对AB测试的结果进行业务分析。因为统计学分析中我们已经得出了差异性要素，在通过行业知识、客户心理、用户行为习惯、喜好等角度进一步分析，从统计的数字中挖掘出差异的真正的原因。
五、AB测试工具推荐
1、Optimizaly
optimizaly是一个提供A/B测试SaaS服务的互联网公司，2010年成立于美国。根据不同的行业应用进行了丰富的场景设定。
2、Visual Website Optimizer
Visual Website Optimizer对于电子商务的用户来说其功能非常强大，他可以极其详细地进行A/B测试，收集整理尽可能多的数据。不过价格偏贵，也有30天的试用时间。
3、Omniture
Omniture公司的总部位于犹他州奥勒姆市(Orem, Utah)，是下一代在线分析技术的先驱，它为全球的商务领袖和创新企业提供最优秀的ROI 提升方案。
4、Testin云测
Testin云测是全球最大的移动游戏、应用真机和用户云测试平台，目前拥有千余款不同型号的手机、平板、智能电视和OTT终端，向超过80万的国内外移动游戏、应用开发者提供服务，累计测试超过1.8亿次，与IBM、微软、谷歌、腾讯、阿里、百度以及Intel、ARM、Qualcomm、Imagination等全球主要移动芯片供应商和联想、OPPO、三星等主流终端提供商建立了密切的服务、合作、沟通关系。
5、ABTester
ABTester是一个可视化操作的AB测试工具网站,在线设计实验,系统自动投放至目标用户,后台精确统计筛选最优版本。在国内属于最常见的的在线测试工具。
6、AppAdhoc
AppAdhoc 是吆喝科技独立开发的一套以 A/B 测试为基础的数据优化平台。通过引入 Google 全数据驱动产品优化的理念，用数据帮助开发者做产品决策，避免无数据决策的产品风险，提升产品潜力。
7、云眼测试
云眼是领先的AB测试工具,涵盖网站AB测试、移动端AB测试、全栈API AB测试,尽情发挥A/B测试验证创意,提高转化率和留存率。
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