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著名的计算机和视频游戏制造商 Electronic Arts 是 A/B 测试成功的一个很好的例子：在新的 SimCity 游戏发布之际，该公司希望优化其网站以最大限度地提高销量。

版本 A（控制版本）为未来从 EA 购买的所有商品提供 20% 的折扣，而版本 B（测试版本）则提供预购奖励以及额外的物品和游戏内选项。最终结果？ EA 发现版本 B 的表现比版本 A 好 40%。根据该数据，制造商得出结论，其电脑游戏系列的粉丝是铁杆粉丝，他们对其他游戏不太感兴趣。游戏玩家通常会在《模拟城市》等游戏上投入大量时间，这就是预购奖励对他们更具吸引力的原因。

EA 本来可以自己提出这个理论，但这会有风险，而且制造商也可能很容易地假设（错误地）玩家也想购买其他游戏。这种人为误判的风险使得 A/B 测试如此重要，但从数据中得出的结论也必须是正确的。

A/B 测试应该避免哪些问题？
与任何营销措施一样，A/B 策的风险。人为错误 巴拉圭数据 通常是罪魁祸首。为了从 A/B 测试中获得最大收益，需要考虑以下一些事项。

评估结果和提出假设时要格外小心。一次测试可能得出一个结论，而另一次测试可能得出另一个结论，从而使结果看起来非常不同。进行持续测试并彻底分析结果以准确了解情况非常重要。

对公司的所有网站或营销材料进行 A/B 测试可能很诱人。然而，这很可能会导致令人困惑的结果。 A/B 测试的美妙之处在于两个版本之间的细微差异，使您能够确定哪个版本更有效。一旦并行运行多个测试，就存在数据被误解或出现矛盾的风险。根据专家的说法，一次不应运行超过四个测试。我们建议小型企业只进行一项测试。

A/B 测试失败的另一个原因是测试运行的时间不够长或没有足够的参与者。 VWO 的A /B 显着性计算器 是一个很好的起点。该工具会告诉您是否有足够的数据可以从测试中得出有意义的结论。

您的下一步
在开始 A/B 测试之前，您需要找到一个可以轻松准确地进行测试的平台。 MailChimp 等一些流行的提供商支持营销电子邮件的 A/B 测试，但您可能更喜欢 具有更广泛功能的易于使用的平台。与行动！您可以以最佳的精度和准确度测试营销电子邮件，因此您的结果具有最高的质量。

与其他营销策略相比，A/B 测试的风险较小，并且随着时间的推移，有可能显着提高您的销售额、转化率、参与度和品牌知名度。 行为！ 将帮助您毫不费力地取得最大成果。