销人员的生死取决于指标，我们迫切需要优化客户旅程的每个接触点。但在海量的数据和无穷无尽的变化中，您如何真正找出对转化和加速漏斗产生真正影响的变化？这就是 A/B 测试更细致的一面发挥作用的地方。
经验丰富的营销人员知道 A/B 测试不仅仅是哪种按钮颜色获得更多点击。它还涉及了解为什么某些元素会引起特定客户群体的共鸣，并整合这些见解以加速合格潜在客户进入漏斗。
让我们分析一下您可以从更精确的 A/B 测试中受益的一些方法，以便更深入地了解高意向客户并实现真正的、有影响力的漏斗加速。
A/B 测试仪表板示例和模板 | Klipfolio
除了按钮颜色，还要测试什么
列出 3-4 种可用于描述您的产品/服务的根本不同的消息传递框架。
集思广益，为您的核心产品提出 2-3 种不同的报价方案。
审核您当前对社会证明的使用情况并确定需要实验的领域。
消息传递框架示例
A/B 测试的一个根本错误是只关注表面元素而没有战略目标。这就是细微差别所在：
在（lieddata我们专注于“数据”领 谎言数据 域的结构化数据解决方案结构化数据通过清晰的格式和组织方式使数据更易于管理和分析我们提供全面的结构化数据服务帮助企业有效提取存储和分析信息以支持决策过程无论是客户信息还是市场数据我们的解决方案都旨在提高数据质量推动业务增长助您在竞争中脱颖而出。
消息传递框架
A/B 测试变体从根本与你的受众建立联系：品牌发展中的心理洞察 上改变了您构建价值主张的方式。您是在强调痛点解决方案、理想结果、成本节约还是竞争差异化？这超越了个别词语，而是关乎整体叙述。
优惠结构
测试同一产品或服务的不同优惠。例如，免费试用与折扣、功能有限的免费计划与“退款保证”试用。这些优惠揭示了哪些激励 UAB 目录 措施真正激励了您的目标群体。
社会认同
尝试不同类型的社会认同——推荐、案例研究、用户数量、评论。了解什么能为你的受众建立信任是关键。
特定于渠道的元素
如果您在电子邮件等高参与度渠道上进行测试，请尝试主题行变体、预览文本甚至发送时间。这些会对转化率产生巨大影响，并与用户意图相关联。
使用基于意图的细分为您的旅程提供动力 – CleverTap
了解意图细分
绘制出你网站/平台上 2-3 种表明参与度更高的关键行为。
如果您从事 B2B 业务，请列出与您的目标客户最相关的 3 大公司数据点。
分析您的流量来源并确定哪些流量来源可能带来具有不同意图程度的用户。
行为意图信号强度
通用的 A/B 测试覆盖范围太广。要找到有强烈意向的客户，需要将细分纳入测试策略中。
过去的行为
根据网站互动、电子邮件参与度、过往购买记录或支持单历史记录细分受众。测试专门针对这些行为模式定制的变体，以了解推动行动的因素。
企业统计数据
经典的 B2B 策略。根据公司规模、行业、职位等进行测试，以揭示公司简介与消息传递/优惠共鸣之间的强相关性。
流量来源
用户是通过 Google 搜索、社交媒体广告还是反向链接到达的？根据这些来源测试各种变化，以了解意图和消息传递期望可能会如何变化。
示例：基于意图的细分的力量
假设您是一家提供项目管理软件的 SaaS 公司。以下是分段 A/B 测试场景。
受众群体：已注册免费计划并已积极使用产品至少 2 周的用户（行为细分）
测试变体 A：推广升级的电子邮件，重点是高级协作功能。
测试变体 B：推广升级的电子邮件，重点是节省时间和提高生产效率。
通过分析哪个版本能够在这个高参与度细分市场中推动更多的转化，您可以获得有关触发购买意向的价值主张的具体见解。
通过 A/B 测试加速您的转化渠道
将测试与漏斗阶段相结合
重新审视您的漏斗顶部内容——您的高级价值主张是否清晰明了？
对于您的漏斗中部阶段，分析您的社交证明或内容提供是否可以更好地优化。
您的漏斗底部转化过程中是否存在可以进行 A/B 测试的摩擦点？
漏斗阶段测试矩阵
“漏斗”并不是一个整体。你的 A/B 测试方法需要根据潜在客户在其旅程中所处的位置进行更改：
漏斗顶端 (TOFU)：专注于高层信息共鸣。测试宏观价值主张、痛点与利益框架。目标是最大限度地吸引合格流量进入您的漏斗。
漏斗中部 (MOFU)：这是您测试如何加深参与度的地方。重点关注社交认同变化、内容优惠（电子书、网络研讨会）或“轻度”承诺 CTA（预订演示、免费咨询）。
漏斗底部 (BOFU)：微调优惠和转化优化。在这里，您可以测试试用时长、折扣、定价页面布局、保证语言 – 直接影响购买决策的元素。
A/B 测试对于 SaaS 初创公司来说是个好主意吗？ – Poptin 博客
将洞察转化为行动
选择一个之前的 A/B 测试结果 – 如何调整其他营销材料以适应获胜的变体？
考虑一下通过测试获得的哪些关键见解值得传达给您的销售团队。
设置提醒，在 3-6 个月后重新审视过去成功的 A/B 测试，看看其是否仍按预期执行。
收集数据是一回事，但将这些发现转化为可操作的步骤才是 A/B 测试的真正价值所在。以下是如何优化漏斗加速过程：
迭代，不要固着
不要对单次测试的结果反应过度。A/B 测试是一个持续的过程。随着时间的推移，积累见解并改进方法。
获胜的变体并非永恒
市场趋势和客户期望在不断变化。上个季度有效的方法现在可能不再有效。即使是之前表现出色的元素也要定期重新审视。
与销售保持一致
您的高意向潜在客户是销售团
队的动力。与您的销售代表分享有关消息传递和优惠的 A/B 测试见解，以便他们可以定制对话以最大限度地提高转化潜力。
通过 A/B 测试加速漏斗
让我们回到我们的项目管理 SaaS 示例。您发现您的活跃免费计划用户对“节省时间和提高生产力”消息的反应更为积极。以下是如何将其转化为行动。
修改您网站的英雄部分和关键营销页面以强调这些好处，并使用反映您获胜的测试变体的语言。
更新现有博客文章和资源以符合此价值主张。创建新内容，直接介绍使用软件节省时间的技巧和提高工作效率的窍门。
针对对您的产品的节省时间方面感兴趣的用户，设计定制的重定向广告，以强化信息传递。
Upwork 实验
为了实际说明这一点，我们来看看自由职业市场 Upwork。他们在主要着陆页 CTA 上进行了一项现在著名的 A/B 测试：
原始 CTA： “寻找自由职业者”
变体 CTA： “雇佣自由职业者”
“雇佣自由职业者”版本的转化率提升了 24%。这一看似微小的变化从根本上改变了网站的价值主张，并吸引了愿意采取行动的更高意向的用户。
A/B 测试并非灵丹妙药，但它是任何数据驱动营销人员的必备工具。通过超越表面测试，采用策略和细分方法，您可以获得洞察，从而转化为合格的潜在客户、更快的渠道流动和更高的收入。
请记住，最好的 A/B 测试并非源于猜测 – 它们源于对受众的了解，并将信息与他们最深的痛点和动机相结合。
常问问题
1. 我的 A/B 测试似乎从未产生过明显的赢家。我做错了什么？
有几个常见的罪魁祸首：
流量不足：统计意义取决于样本量。如果每个变体的访客数量不足，那么结果的巨大差异也可能是偶然的。在启动测试之前，请使用样本量计算器。
更改太多内容：如果您同时更改标题、图片和 CTA，您将不知道哪个元素实际上导致了更改。尽可能隔离变量以获取更多可操作数据。
关注错误的指标：点击率很有用，但不是最终目标。确保您跟踪的指标与您的测试目标一致（演示预订、免费到付费升级等）。
2. 我该如何超越测试按钮颜色和基本复制更改？
考虑一下你用来描述产品的基本信息框架。你强调的是解决痛点、期望结果、节省成本还是竞争优势？测试截然不同的价值主张框架方式比细微的措辞调整会产生更大的影响。
3. 我应该针对现有客户和新客户测试不同的东西吗？
当然！现有客户已经对您的产品有一定的了解。重点测试追加销售机会、功能采用提示或加深他们参与度的消息。对于新潜在客户，测试应主要针对吸引他们的最初兴趣和解决高层异议。
4. A/B 测试主要不是针对网站和登陆页面吗？
虽然 A/B 测试在这些领域很常见，但它的应用范围更广。考虑一下：
电子邮件营销：测试主题行变化、个性化效果或发送时间以优化打开率和点击率。
广告活动：测试不同的图像、标题和定位标准，以最大化您的广告支出。
应用内消息传递：尝试在产品内改变入职流程、功能促销弹出窗口或显示价格优惠。
5. 我如何知道应该重点测试哪些受众群体？
分析现有数据寻找线索：
行为模式：寻找与更高转化率相关的行为。过去报名参加网络研讨会的人的转化率是否更高？根据网络研讨会的出席情况进行细分。
流量来源：来自特定行业博客的访客是否比来自一般商业论坛的访客表现出更多兴趣？相应地细分和定制消息。
企业统计数据（针对 B2B）：大型企业潜在客户的反应是否与中小企业不同？职位名称？根据这些因素创建细分。
6. 我应该多久进行一次 A/B 测试？
A/B 测试应该是一个持续的过程，而不是一次性的任务。根据您的流量和资源设置一个切合实际的节奏。即使每月只进行一次精心设计的测试，随着时间的推移也会产生有价值的见解。
7. 我成功的 A/B 测试版本在几个月后似乎不再那么有效。为什么？
市场趋势、竞争对手活动，甚至季节性因素都会影响客户行为。不要以为过去的赢家永远都是赢家！定期重新审视成功的测试，以确保它们仍然优于原来的测试。
8. 与我的销售团队分享 A/B 测试结果的最佳方式是什么？
关注成功变体背后的“原因”，而不仅仅是结果。解释最能引起高意向潜在客户共鸣的信息或优惠。帮助您的销售团队根据您发现的见解定制他们的对话。
9.我应该考虑哪些常见的 A/B 测试工具？
正确的工具取决于您的需求和技术设置。热门选项包括：
Optimizely：适用于 Web 和应用程序测试的强大平台
Google Optimize：免费选项，无缝集成 Google Analytics
VWO：提供热图和基于行为的定位等功能
AB Tasty：高度重视个性化选择
10. 我仍然感到不知所措。我可以在哪里了解有关高级 A/B 测试的更多信息？
有大量可用资源：
博客： Optimizely 和 VWO 等公司提供的博客提供深入的教程和真实案例研究。
在线课程： Udemy 或 Coursera 等平台有专门关于 A/B 测试的课程。
网络研讨会：许多测试软件公司举办免费网络研讨会，展示先进的策略。
