实验是做出基于数据的决策的关键工具之一。通过它,我们可以优化流程,改善用户体验,并最终提高转化率。然而,当涉及流量较低的数字业务时,这种方法可能会变得复杂。这是因为有限的流量带来了额外的挑战,需要调整测试策略和结果解释。
在本文中,我们将告诉您流 荷兰 whatsapp 号码数据 量较低的公司在进行实验时如何应用传统 A/B 测试之外的其他验证方法。
流量有限的挑战
当我们谈论低流量时,我们不仅仅指访问网站的用户总数低。随着用户在转化渠道中不断前进,这个问题会变得更加严重,每个步骤(例如开始结帐或转化为购买)由更少的人完成。
这使得需要大量用户样本才能获得可靠结果的标准 A/B 实验难以实施。因此,有必要考虑更好地适应这些限制的替代方法。
超越传统 A/B 测试的思维
A/B 测试是数字实验中的经典方法,对于流量较低的企业来说可能不够充分或有效。
在处理小样本时,除了版本之间存在微小差异的典型方法之外,探索其他假设验证方法至关重要。在许多情况下,测试更大、风险更大的更改或通过用户测试进行验证以及许多其他选项,可以提供更清晰、更切实的结果。
实验计划的关键概念
在进行有效的实验计划之前,除了了解我们业务中的流量如何影响我们实验计划的可靠性和验证性之外,还有必要了解一系列实验的关键概念。