如何通过 A/B 测试获得新见解
每个人都记得一个经典的学校实验：在不同的条件下分别种下两粒种子：一粒放在黑暗的柜子里，另一粒放在阳光下。除了一个变量外，其他条件都相同。这是 A/B 测试的一个非常简单的例子，本文将对此进行更详细的解释。
与上述简单（但有效）的例子相比，A/B 测试可以更多地利用数据和分析来衡量一系列不同测试的效果，如电子邮件营销、PPC 营销活动测试、网站内容等。
但在这里，我们要讨论的是一个非常简单的场景。比方说，我们想进行一次区域营销测试，因此希望衡量其影响，以确定今后是否值得再次进行测试。但 A/B 测试到底是什么？我们应该如何进行测试？我们又该如何衡量其影响呢？
什么是 A/B 测试？
A/B 测试，有时也被称为分割测试或测试与控制，用于比较某事物的两个版本，并衡量其中一个元素改变后所产生的影响。在我们的地区营销测试示例中，我们希望测量的是，与没有进行营销的地区相比，进行营销的地区的提升（如果有的话）。
如何进行 A/B 测试？
从要测试的假设开始。例如，您认为某项营销活动的效果会优于常规营销活动。这可能是由一个问题引起的，比如 "为什么某个渠道没有效果？"或 "我们想在未来探索这种策略，如何测试它是否有效？"后者非常适合我们的地区营销示例。
在此基础上，确保您拥有衡量测试所需的数据，并以正确的方式设置测试。例如，如果进行区域测试，应确保能够收集区域/店铺级别的数据。同时，一定要与相关方面讨论测试，确保测试所选择的支出、飞行和地区是足够的。
在任何时候，都会有一系列因素影响销售。但是，如果除了正在测试的营销之外，其他因素都保持不变，我们就可以确信，任何提升都来自于测试本身。
如何衡量 A/B 测试结果？
首先，我们必须收集所有必要的数据。以我们的区域测试为例，将销售数据分成两组不同的数据：测试集和对照集。在我们的例子中，收集商店级别的销售数据将有助于销售数据的分割。
接下来，我们必须对测试集和对照集进行索引，使其具有相同的基线，以便进行公平的比较。考虑到它们的绝对值可能不同，这是比较两者销售额变化的最佳方法。
如前所述，在保持所有其他因素相同的情况下（如产品的可用性、不同商店的产品无差异等），测试集中出现的任何差异都可以归因于我们开展的营销活动。请看下图，这是一个很好的直观例子。
A/B 测试的成果。
A/B 测试使我们能够比其他方法更准确地计算投资回报率，例如使用传统的 MMM 对全国总销售额进行建模。商店级建模是另一种解决方案，但对于较小的临时测试而言，由于所需的资源和测试背后的相对花费，这种方法往往不划算。
A/B 测试不仅提供了测试成功或失败的数据证明。它还提供了在营销的其他领域应用消费者行为洞察的机会。如果一个区域测试在营销特定产品时有效，那么使用不同的渠道很可能再次有效。
定期进行测试最有效，因为它有助于在每个渠道内更快地达到最佳营销支出和铺设，使营销更富有成效。当然，就像我们最喜欢的种子实验一样，对营销进行更多的研究只会有助于扩大其影响！立即了解我们如何为您提供帮助。
