而且结果可以衡量，并清晰地传达给客户。A/B 测试的成功案例数以百计，例如，一项电子商务策略使购物车成交量增加了 36%，或一项医疗保健营销测试使销售线索增加了 638%。
但要达到这样的效果并不容易。在与公司合作使用 A/B 测试优化转换的过程中，我们发现，无论公司规模大小、是 B2B 还是 B2C、是电子商务还是潜在客户生成，它们所面临的挑战都有一些共性。
挑战 1：知道要测试什么
你不能发布两个版本的相同传播内容，然后简单地期待参与度指标的提升。营销人员很快就会发现，一些因易于实施而颇具吸引力的小改动并不足以推动变革。他们还知道，大幅修改可能会导致损失。
要知道测试什么，首先必须知道在哪里测试。这就是客户数据的决定性作用。对生命周期、销售漏斗或传播类型中的指标进行分析，将它们从一种状态转移到另一种状态，并确定它们在哪里被过滤掉。 潜在客户属于哪一类？
挑战 2：运行有效的测试
在这种情况下，人们可能会犯一个错误，即认为已经发现了提高转化率的公式，但事实并非如此。另一个可能的错误是忽视了转化率的提高。
A/B 测试是一种成功的策略，因为它具有预测能力。要使测试结果发挥真正的预测作用，就必须确保这些结果反映了客户的行为，并确保是测试中的变化引发了新的结果。
要做到这一点，就必须以科学的方式设置和监测实验，并避免对实验有效性的威胁：
- 交付效果： 例如，由于服务器故障，10,000 封邮件未送达。
- 历史的影响 例如，在进行测试时，产品周围会出现意想不到的广告；营销活动会使需求暂时向一个方向倾斜；在周二仅进行 20 个小时的测试，而周末的流量表现却截然不同；或者在电子商务网站上对 12 月份假期的高流量进行测试，并期望在 1 月份获得同样的结果。
- 选择效应： 例如，在您进行测试的同时，另一个部门也在运行点击付费广告，将流量导入他们活动中的登陆页面，或者客户自动选择他们看到的处理方式。
- 失真效果采样 这是指没有收集到足以克服随机可能性的样本量。例如，根据 100 个回答来确定测试是否有效。
挑战 3：解读测试结果
让我们假设你成功完成了第 1 点和第 2 点，并取得了很好的结果。但仍有一个基本问题需要回答：为什么？ 为什么客户会有这样的行为？ 你了解了哪些关于客户的知识，如何利用这些知识？
对测试结果的解释不应局限于测试刚结束的那段时间。事实上，解释结果的关键在于执行之前。这就是建立假设，目的是彻底了解客户在漏斗中关键交付点的思维过程，从而提高感知价值，降低感知成本。
通过了解潜在客户在购买流程每个阶段的想法，你就能更好地匹配他们的动机，让他们更快地通过销售漏斗。
我们的目标不应仅仅是提高 KPI（关键绩效指标），而应是了解如何通过营销信息、销售流程甚至产品更好地服务客户。通过这种了解，您将提高业绩。
因此，即使你的测试处理最终产生了较少的转化率，这也不是真正的损失，因为你已经获得了客户洞察力。如果说数据是互联网时代的货币，那么客户洞察力就是黄金标准：所有营销都必须与之直接相关的核心数据。
最终，这就是 A/B 测试实现长期收益的方式。
