收集這些數據並根據數據提供的可見性做出明智決策的常見方法是 A/B 對比測試。
什麼是 A/B 比較測試？
一個A/B 分割測試是一項透過在特定時間 俄羅斯電話號碼數據 內向隨機「分散」的受眾呈現這些變數來比較兩個變數的實驗。只要實驗是受控且公正的，A/B 對比測試就是了解哪種行銷策略能為您的業務帶來最佳結果的好方法。
A/B 對比測試的過程與科學方法類似：
形成一個假設。
測試你的假設。
分析數據。
得出結論。
根據結果採取行動。
重複。
但好消息是，您不需要成為數據科學家以便對您的行銷策略執行準確的 A/B 比較測試。
如何進行 A/B 比較測試？
在行銷中，A/B 比較測試通常應用於電子郵件主旨、登陸頁面、號召性用語等。
例如，您可以向資料庫中的隨機聯絡人清單發送兩封具有不同主旨行的相同電子郵件，以了解哪個主旨行鼓勵最多使用者開啟電子郵件。
您應該記錄執行的每個拆分測試，以追蹤每個測試的執行情況。不同的文件系統對於不同的行銷人員來說效果更好，但理想情況下，您記錄的比較測試應該如下所示：
假設：如果我在電子郵件主旨中加入「免費」一詞，我的開啟率將提高 10%。 （附註：這個已經被揭穿了！含有「免費」一詞的主題行往往會顯著降低參與率比沒有的人。
變數 A：主題行“獲取有關入站行銷的電子書”
變數 B：主題行“獲取有關入站行銷的免費電子書”
樣本數： 500 位隨機部落格訂閱者
持續時間：發送 1 封電子郵件
在此範例中，變數 A 是「控制」變量，而變數 B 是「挑戰者」。樣本大小是具有相似屬性的電子郵件聯絡人的受眾群體 - 他們都訂閱了您的部落格 - 但為了確保公正的結果，您需要將控制和挑戰者電子郵件發送給該受眾群體中的隨機聯絡人。
HubSpot Enterprise 包含 A/B 比較測試工具，可協助您確定樣本大小並自動為您劃分受眾。如果您正在測試不一定有固定受眾的內容（例如登陸頁面），只需確保定義執行測試的正確時間長度即可。
通常，我們建議運行至少三到六個月的對比測試。您收集的數據越多，您從最終結果中得出的結論就越有信心和準確。
閱讀這篇部落格文章，了解如何設計、運作和衡量轉換優化實驗。
拆分測試儀注意：設計不當的實驗和誤解的結果
行銷人員在進行 A/B 測試時最常見且最有害的兩個錯誤是：
由於忘記考慮異常值和偏差而扭曲數據
基於小型 A/B 測試進行徹底的、大規模的改變
例如，由於假期，12 月對 New Breed 來說往往是表現不佳的月份。如果我們在 12 月的幾週內進行 A/B 測試而不考慮該月的歷史背景，我們可能會從收集的數據中得出錯誤的結論。但是，我們可以透過延長測試時間範圍來解決這個問題，將接下來的三個月也納入。
最終，盡可能接近同類比較對於運行準確的 A/B 對比測試至關重要。如果您沒有查看可比較的資料集，您將無法獲得根據結果採取行動所需的具體資訊。
如果您沒有查看足夠大的資料集，則可能會得到錯誤的結果 - 根據小樣本量更改電子郵件主題行中的單字可能沒問題，但您不想重新設計您的電子郵件主題行。一週的A/B 測試，僅涵蓋了平常網路訪客的一小部分。
使用 A/B 對比測試來優化您的入站行銷活動
A/B 對比測試是最佳化的關鍵驅動因素—入站行銷的核心原則之一。
透過不斷衡量行銷活動的績效並根據需要重新調整方法，您可以越來越接近業務的最佳結果。在進行 A/B 測試時，請記住您的高級業務目標，並使用您的資料作為實現這些目標的指南。最後，如果您認為您已準備好加速測試和實驗，請查看多變量測試。
