足够的数据来断定结果是您所
一般来说，最好重新运行 A/B 测试，这样您就有做更改的直接结果。 2.再次分析数据 假设这次重新运行后，结果是 100 人中有 60 人点击了测试页面的 CTA 按钮，52 人点击了原始页面。根据计算器计算，增幅为 15.38%。 3. 再运行一次测试（并分析结果） 此结果与第三次15 - 16% 的变化类似。但是，在实施更改之前，请再次测试您的结果。 当您使用较小的样本量时，很难知道一致的变化是否是巧合。通常，样本量越大，统计功效就越大。 4. 运行另一个 A/B 测试 — 对照自身测试您的控制页面 从技术上讲，这样的评估将被视为 A/A 测试。在一组 100 名访问者上测试您的控制页面，并在另一组 100 名访问者上测 科威特电报号码数据 试同一页面。您可以在测试更改之前或之后执行此操作。 在未实施任何更改的情况下，CTA 点击次数的自然差异不应超过 2%。此范围说明了页面收到的点击次数的自然波动。任何超过此范围的变化都可以合理地假设为重大变化。 现在您已经有了足够的数据，是时候看看它是否选中了三个框。判断数据是否为： 足够：是的，我们进行了三次测试。 一致：是的，我们三次收到类似的结果。 差异化：是的，我们对控制页面进行了自我测试，发现自然变化在 -2% 到 2% 之间 - 这意味着我们的测试页面点击量持续 15% 的增长是显着的。
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根据这些结果，我们可以确定数据具有统计显着性。我们还可以合理地假设 CTA 按钮位置的变化是点击次数增加的原因。 WebFX是企业值得信赖的合作伙伴。 听 HydroWorx 的介绍，他看到了236%WebFX 服务的有机会话增加。 观看视频推荐向右箭头 视频缩略图 与 WebFX 合作进行 A/B 测试分析 正如您所看到的，A/B 测试分析可能是一项艰巨的任务，尤其是当您不确定哪些更改会带来最佳结果时。我们的 WebFX 团队由 500 多名主题专家组成，他们使用数据驱动的 SEO 策略，通过我们的 A/B 测试服务创建有影响力的登陆页面。
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