将流量高的星期三与流量低的星期二进行比较就像将苹果与橘子进行比较一样。季节性事件或外部因素可能会进一步扭曲您的结果。 如何正确行事 在相似和可比较的时间段内运行测试，以获得一致的数据。例如，如果您是电子商务零售商，请不要将假日季流量与节后低迷进行比较，而是尝试比较不同年份的类似假日季。一致性对于获得可靠的见解至关重要。 14. 测试中途更改参数 中途调整测试是导致无效结果的最快途径。
无论是调整流量分配还是更改变量
如何正确行事 设定参数并坚持执行。如果确实需要更改，请开始新的测试。一致性可确保您的结果有效且可行。 避免 A/B 测试后的错误：如何优化和改进 您已运行 A/B 测试、收集数据并宣布获胜者。但请收好彩纸，因为测试结束并不意味着您的工作结束。如果您不知道如何避免，测试结束后，有几个常见错误可能会影响您的结果。
留下的文档太少 在等待统计显著性和进行增量更改之间，A/B 测试需要大量维护。这就是为什么完整的文档对于从实验中获取每一点学习成果至关重要。如果没有适当的记录，您会错过宝贵的见解、浪费资源，并且缺乏未来测试的方向。 如何正确行事 创建用于记录内
部 A/B 测试的模板并确保每个人都遵
守您的文档应包括： 启发你假设的分析数据 你对这些数 特殊数据库 据为什么是这个样子的假设 受众定位和细分 你的假设，形成一个明确的陈述和目标 你决定衡量的KPI和指标 需要参与的利益相关者 时间表（例如测试将运行多长时间） 您的测试结果，包括讨论和进一步行动的列表 推荐资源：付费媒体实验简介模板 16. 没有进行迭代测试 摆脱失败的假设并继续前进是很容易的，特别是如果你已经等待了数周才知道结果。
但过早放弃意味着你没有完全消
化你的学习成果。 如何正确行事 如果您的假设基于数据，但测试未达到预期结果，请调整方法并重试。以下是您的选择： 迭代测试：对页面进行进一步的测试，微调原来的假设。 测试新的研究机会：使用您的结果来确定新的假设。 进一步调查：如果结果不明确，请深入挖掘，然后再决定下一步行动。 枢轴：如果您的数据清楚地表明了错误的假设，请在页面上寻找其他问题。 17. 根据结果做出太多改变 令人信服的 A/B 测试结果可能很有说服力，但高估其影响可能会导致麻烦。
例如如果添加注册弹出窗口可以
增加一页上的邮件列表，这并不意味着您应该 通辽电话号码表 到处贴弹出窗口。过度使用可能会惹恼用户并增加跳出率。 如何正确行事 慢慢地、稳步地进行更改。请记住，A/B 测试回答的是特定问题。逐步实施更改并仔细监控其影响，然后再将其推广到整个网站。 18. 测量结果不准确 准确的测量与准确的测试同样重要。如果您没有正确测量结果，您的数据就会变得不可靠，从而无法做出明智的决策。
一个男人的 GIF 动画说“我不是优
柔寡断，我只是做不了决定” 如何正确行事 确保您的 A/B 测试解决 电子邮件营销技巧和示例 方案与 Google Analytics 集成，以获得更好的控制和洞察。这样，您就可以准确跟踪测试结果并获得可操作的洞察。 19. 盲目遵循 A/B 测试案例研究 复制别人成功的经验是很有诱惑力的，但对一家公司有效的经验不一定适合你。每家公司都是独一无二的，盲目地遵循案例研究可能会让你误入歧途。
