有了各种 A/B 测试平台，测试网站上的更改变得比以往更加容易。但问题在于，它们也意味着很容易运行不成功的测试，这些测试不会给你任何结果，或者更糟的是，给你误报。
您需要知道您所做的改变实际上会产生积极的影响，否则可能会弊大于利。
成功的 A/B 测试需要具备以下条件：
机会： 使用专用的表单分析工具查明表单中的弱点。
数据驱动的变化：基于数据而不是猜测来设计改进。
正确的指标和关键绩效指标：您如何衡量积极影响？
目标：您的目标指标和 KPI 是什么？
统计意义： 足够的数据来“证明”你的结果是你改变的结果，而不是随机机会或其他因素。
在表单优化中，您 法国手机号码数据 不会只测试背景颜色等随机元素，然后看看会发生什么。您将使用表单分析工具找出特定的弱点，这样您就可以解决最重要的问题，并且您的每次测试都有更高的机会产生积极影响。
尽可能地，测试更改时要有数据支持，而不是凭直觉。例如，如果您要删除表单字段，您有什么证据表明这会提高完成率？
如果答案是否定的，那么您更有可能运行产生负面结果的测试。这种情况有时会发生，但您希望尽可能减少失败的测试数量，而数据驱动的更改会给您带来最好的机会。
最后，确保您的测试具有统计意义。这意味着测试运行的时间要足够长，这样您才能相信结果。这是营销人员犯下的最大 CRO 错误之一，它会让整个过程变得毫无意义。