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如今，轉化率優化(CRO)已是營銷人員必須具備的技能，并且與 ROI 直接掛鉤。但是在優化網頁的轉化率方面又有太多因素要考量，如果你已經不堪其憂，請專心做一件事—— A/B 測試。

A/B測試，即你設計的頁面有兩個版本(A和B)，A為現行的設計， B是新的設計。比較這兩個版本之間你所關心的數據(轉化率，業績，跳出率等) ，***選擇效果***的版本。

1.忘掉你原本對用戶的了解

是的，人們都太容易陷入對用戶年齡，性別，位置，或收入的假設之中。曾經，“客戶分析”是與用戶接觸的***的(甚至是唯一的)方法。即便是現在，它在市場營銷中也占有一席之地。

2.建立一條基線

誠然，提高轉換率是你的近期目標，但是在你開始 A/B 測試之前，你需要建立一條基線，如果你不知道你目前的轉換率是什么，你將如何知道你未來的測試是成功的?(更多請看第5條)

3.對別人有效的方法，對你未必適用

你必須對你自己獨特的內容與你自己獨特的用戶進行 A/B 測試。當然，你可以從其他CRO人員那里套用類似方法，但不要指望能得到相同的結果。

例如，一個銷售鞋帶公司和一個銷售企業應用軟件的公司，同樣客戶都很普遍，但是購買周期完全不會一樣。前者的網頁上修改一個按鈕顏色能提高銷量，對于后者可就未必如此。

4.一次只測試一項內容

這個是不言而喻的，但值得一提，因為非常重要。在一段時間，對一個變量進行 A/B 測試，這樣的結果是可讀的。但是如果你改變你的標題在同一時間你改變你的導航，你怎么會知道哪個變量促成了最多的轉換?

5.不要急于下結論

在 A/B 測試中，統計置信指的是如果再次運行相同的測試，是否能有相同的結果。換句話說，它會告訴你測試結果是否可信。

例如，假設在購物車頁面進行 A/B 測試，其中“A”是單選按鈕而“B”是下拉菜單。于是就有了結論，“B”提高了75%的轉換率。顯然，B更好，是這樣嗎?

不一定。因為有三個事實需要考慮：

樣本容量

還是上面的例子，如果你的樣本量為4人，這意味著只有3人喜歡下拉菜單。當然，這是一個良好的開端，但在1000的樣本量仍是這一結果的可能性極低;因此，本次測試的結果屬低置信度。

容錯率

例如，在樣本大小為500時，99%的客戶傾向于下拉菜單，你可以相當肯定的是，你的誤差率較低。如果，49%的用戶喜歡下拉菜單，51%的用戶喜歡單選按鈕，那么隨機性就不得不考慮進來了，你應該繼續運行測試，直到一個更高的置信度。

用戶規模

如果你的整個用戶群體的規模是25萬，你的樣本量為25人，這樣產生測試結果也不具有高置信水平。

6.路要一步一步走

老生常談的一名話了。隨著客戶的看法和期望的發展，CRO永遠是一個不斷前進的目標。不怕犯錯，從中練習，你就會成為一個 A/B 測試的高手。

7.多收集一些意見

用戶測試從未像現在這樣重要，也從未如此簡單!即使你沒有這樣一個部門去專門做用戶測試，也選擇一些免費和低成本的服務。

Peek by UserTesting

Peek 是一個超級簡單，快捷的方式，收集有關您的網站的定性反饋。

優點：信息反饋一般是公正的，詳細的，而且免費!

缺點：不能在其目標受眾之外測試接口。此外，費時較長。

Amazon Mechanical Turk

優點：一般比較廉價，可擴展，定量，你可以預先選擇標準。

缺點：這通常是通過調查引擎，可以引入人為的過濾器。

底線：有反饋總比沒有反饋強!

8.實際用戶表現可能和用戶調查數據相左

用戶調查會引入人員誤差，而原始用戶表現統計數據則不會有這些問題。

例如，你現在急著去開會，要打印文件卻發現打印機沒墨了，你會怎么做呢?

也許你會說，很簡單啊，換個新墨盒打印完唄。如果這是一個用戶調查，我會接受你的回答。

但是如果是在用戶測試環境，我會記下你敲了打印機4下，清除卡紙，又狂按“取消”按鈕7次，再換下墨盒。整理文件時你又打翻了咖啡，灑在了衣服上，于是只好重新安排會議時間。

在調查中，你確實沒有說謊，你也確實換墨盒了，只是會忽略前前后后那么多行為。

9.明確定義你成功的標準

不要忘記初衷： CRO 是要提高轉化率。不是打開率，點擊率，轉發率，好評率，或固定率。(除非你的網站就是做這個的)

底線：心中有一個目標，優化周圍的目標，你的內容。一切是一個關鍵績效指標(KPI)。

10.不要去測試無關緊要的因素

用你的常識去測試你的直覺，直接測試高影響因素。