如果您的团队不知道为什么实验对于您的营销成功很重要，那么在公司内部培养 A/B 测试文化可能会很困难。

他们可能不知道实验中的基本实践，例如为什么多次重复实验很重要，或者为什么控制实验中的变量很重要。 他们可能也不知道 A/B 测试的积极影响，尤其是对 Web 开发、用户体验 (UX) 设计，甚至按点击付费 (PPC)执行等重要事项。

如果您的营销团队成员曾经怀疑过实验方法的重要性，或者询问过基本问题，例如为什么对照组在实验中很重要，那么Propelrr的这本专家指南非常适合您。

今天阅读这份包含提示、实践和挑战的综合列表，了解如何在公司内部培养积极的测试和实验文化。

为 A/B 测试奠定基础

要开始为团队的 A/B 测试文化打下坚实的基础，您需要首先让成员了解这种实验类型是什么。

A/B 测试，也称为对比测试，是一种分析形式，您可以将付费广告、登陆页面、用户体验或其他营销执行中变量的一个变体与另一个变体进行比较。 通过比较这两个变体并将它们相互比较，您可以发现可以应用于营销活动的变量的获胜版本。

通过将这个成功版本的用户体验、网站、文案或PPC 广告变量应用到您的广告系列中，您将不可避免地提高品牌营销的整体质量。 但要为您的品牌执行如此强大且有效的对比测试，您的团队需要为实验建立明确的目标。

建立明确的目标是为这种文化奠定坚实基础的关键。 您想要更好的流量或转化吗？ 您希望从这些分析中获得什么成果？ 通过定义总体目标和增长目标，您将对运行的测试有更清晰的方向，从而为您提供真正有助于改进品牌活动的最终结果。

向您的团队传达这些定义和价值观可以让您为实验奠定更好的基础，这将改善您的品牌对当今行为的态度。 因此，在讨论更复杂的主题（例如为什么重复在实验中很重要，或者为什么在设计实验时需要考虑重复很重要）之前，请首先考虑向团队教授基础知识的价值。 然后，您可以进入更棘手的主题，并允许公司的实验文化得到发展。

准备好为您品牌的 A/B 测试文化奠定坚实的基础了吗？ 那么现在您就可以开始深入了解本指南的内容了。 继续阅读，了解今年在贵公司培养实验文化的最佳实践和挑战。

在团队中创建 A/B 测试文化的最佳实践

想要向您的公司或品牌宣传实验的重要性吗？ 然后看看这八个最佳实践，以在您的营销团队中培养健康的实验文化。

1. 构建框架

您应该采取的第一个做法是构建一个与您的营销目标和总体业务目标相一致的测试框架。

在进行任何比较之前，您应该首先清楚地了解您想要实现的目标。 您想要解决的问题是什么？为什么要首先解决该问题？ 一旦确定了“原因”，您就可以确定成功的方法和指标。 您将如何解决您的问题？您需要哪些资源或预算来解决这个问题？

通过构建此营销实验框架，您将能够调整测试以实现明确定义的目标。 您还可以设置正确的指标并分配正确的资源，以便成功引导您的分析走向成功。

2. 教育你的营销团队

正如之前所强调的，您应该练习的另一个方面是教育您的团队进行对比测试和实验。 这包括传达特定的框架或方法、研究统计显着性和置信水平以及提高团队内的数据素养。

当然，您不必将营销人员同事转变为数据科学家。 但通过了解这些基本概念，您和您的品牌将能够正确运行测试，从而使您能够释放英雄数据来改进营销活动。

3. 选择有效的 A/B 工具

您应该采取的另一种做法是根据公司的需求和财务能力选择帮助您的团队摆脱困境的工具。 通过选择和集成最适合您品牌需求的工具，您可以优化工作流程并简化执行，以获得更快、更准确的结果。

想要评估和选择最适合您品牌需求的工具吗？ 查看本指南，了解目前市场上最佳 A/B 工具的信息。

4. 提出假设

一旦您建立了框架、教育了您的团队并评估了工作流程的工具，您终于可以开始制定今天优化营销活动时想要测试的假设。

确保制定与您的总体营销目标相符的清晰且可测试的假设。 还要具体确定您想要比较或创建变体的变量。 通过这种假设驱动的方法，您将能够清晰、简洁地从探究转向发现，从而为您的业务带来好处。

5. 设计引人注目的实验

这仅仅意味着您应该遵循拆分测试的最佳实践，以便进行令人信服的比较，这些比较也可以建立在您公司的实验方法的基础上。

这些最佳实践可以包括使用数据设置样本大小、细分受众以及在运行任何分析之前实施随机化和控制措施等。 通过实施这些数据驱动的保护措施，您可以确保您的结果足够健全和有效，可以应用于您的电子邮件副本、广告创意或登陆页面以进行优化。

6. 实施测试并监控进度

一旦为测试成功设置了所有这些保障措施，您最终就可以正确实施和运行它们。 然而，该过程的一部分是监控分析进度 - 因此请确保也为您的团队设置结果跟踪和分析。

准确执行 A/B 分析需要实时监控测试。 借助您在上一篇技巧中选择的工具，您将能够立即跟踪和分析您的发现，从而使您能够随时随地优化您的广告、网站或其他营销内容。

7. 分析结果

您应该始终采取的另一种做法是根据您的目标、指标和历史数据分析您的结果。 这包括解释您的数据并确定您的发现中出现的趋势或见解。 通过根据结果做出数据驱动的决策，您将能够更准确地优化广告内容，从而实现营销的成功和持续增长。

8. 迭代和优化

您应该记住的最后一个最佳实践是在收到结果后始终进行迭代和优化。

毕竟，您首先进行比较的原因是为了产生可以改进您的营销策略的见解。 A/B 测试及其激发的态度都是关于持续改进的过程。 它不应该只是一次性事件——它应该是一种为了长期改进而进行实验、学习和迭代的文化。

通过将这种策略框架应用到您的营销中，您将能够改进您的执行并激发公司内部的实验方法。 这将培养出更具好奇心、战略性和数据驱动型的个人，从长远来看，他们将更有能力优化您的品牌及其营销活动。

在团队中创建 A/B 测试文化的挑战

虽然您可以制定大量最佳实践来增强营销团队中的实验方法，但如果您想随着时间的推移激发这种文化，则还需要克服一些常见的挑战。

一般问题包括预算和时间限制等资源限制。 但您还需要注意其他类型的 A/B 陷阱，以便正确解决或避免它们。 这些陷阱包括：

• 忽视定性洞察。 在实验中以数据为驱动并不排除定性洞察的价值。 事实上，通过在分析中采用数据驱动，您将能够更好地推断出对您的品牌既有效又有用的定性见解。
• （不知不觉地）做出有偏见的决定。 这就是受众细分和随机化等数据驱动的保护措施的价值所在。通过为您的团队设计引人注目且合理的实验，避免在不知不觉中做出有偏见的决策。
• 过度依赖 A/B 测试。 对比测试并不是创新的最终目的。 这种方法允许您根据指标或 KPI 来优化变更 - 因此，如果您只依赖 A/B 测试，您可能会忘记根据客户反馈进行创新，或直接用户体验您的业务。
• 不关注超出平均结果的情况。 作为专业的数字营销人员，您不能只相信您的发现的表面价值。 始终记住要超越原始结果，以研究平均数据和异常数据的影响。
• 关注短期信号。 A/B 比较需要运行很长一段时间才能返回显着的结果。 因此，如果您只关注从短期实验中收集到的结果，那么您就有可能从测试运行中做出错误的假设。
• 忘记迭代和优化。 培育企业文化需要大量的尝试和错误。 为了使最佳实践得以坚持，需要重复和复制。 如果您忘记迭代和优化，就会减少以真实有效的方式坚持这种文化的机会。

通过了解 A/B 分析中的这些常见陷阱，您可以在整个过程中避免它们并确保您的品牌获得可靠的结果。 这将鼓励您的团队调整这些流程，以形成更具实验性的整体公司文化。

培育长期文化

长期的发展和改变需要很大的耐心——不仅是对它发生所需的时间的耐心，还有你在此过程中经历的尝试和错误。 建立热衷于实验的文化需要你的韧性，以及你的团队的协作和共同努力的意愿。

A/B 分析不仅仅适用于您的营销团队。 它适用于由跨职能团队组成的整个品牌和公司，这些团队能够相互分享见解和经验。 营销人员、网络开发人员、数据分析师，甚至产品经理都参与了在品牌内成功培育实验文化的过程。

通过认可每个人的参与、激励所有团队并承认胜利，您可以培养对优化和创新追求的兴趣。 记住也要强调这项努力的长期好处； 通过强调实验的变革力量，您可以激发对这项事业的承诺，并从长远来看为您的公司带来积极的变化。

要点

在公司内部打造持久的实验文化。 当您踏上这段迈向卓越营销的漫长旅程时，以下是一些最后的收获：

• 练习耐心。 就像拆分分析的结果一样，您的公司文化不可能在一夜之间改变。 传授实验方法和态度时要保持耐心； 毕竟，你会长期参与其中。
• 制定数据驱动的最佳实践。 为了让这些态度融入您的品牌，您需要确保测试取得成功。 这将来自于制定数据驱动的实践以确保成功。
• 请求帮忙。 不确定如何激励您的营销团队？ 向营销实验方面的专家服务寻求帮助，以启动公司内部的文化变革。

如果您有任何其他问题，请通过我们的 Facebook、X 和 LinkedIn 帐户向我们发送消息。 我们来聊聊吧！

如果您发现本文和我们的其他内容对您的需求有帮助，请订阅 Propelrr 时事通讯。