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第五章 优化（9）
对于擅长类比的人来说，A/B测试可以比做眼科检查。医生把您带到一个昏暗的房间，让您盯着一个难看的机器上的小洞，然后问您：“哪幅图画更清晰，更容易看到， A还是B？”您做出选择后，他对图片做出一点改变，再问：“A还是B？”每次他都做一点小小的调整，为了能得到更好的结果。这个过程一直持续到您可以从小孔中清晰地看到那些图画。
以上类比存在的问题是医生做过种群研究，已经建立了测试标准。他使用的视力表和机器是经过校正的，确保产生准确、可预测、可复制的结果。我们需要处理一些不确定性的东西，但是，测试结果却是非常引人注目的。
一个最佳范例是亚马逊公司几年前做的一个测试。下面是其网页上的“准备购买”区域：
网站一开始使用的是A。网站的图书板块中括号里面的词语被删除，还删除了按钮下边的文字（B）。我们不知道测试背后的目的，但我们始终建议在行动点添加保证条款，然而在亚马逊的网站上还可以找到像A这样的按钮布置。
另外一个例子是ICE公司做过的一项测试，使用的是Visual Sciences工具。它的目的是提高网站首页列出的特色产品的销售量，决定测试特色产品下的广告词，进而检测效果。它对照一个版本测试了三篇有些微差异的广告词，这四个版本如下图所示（见下页）。
您认为哪个要好一些？就像在A/B测试中一样，我们倾向于某一个版本，并且希望它成为优胜者。对于某些假设，A/B测试给我们一个真实的、由数据驱动的、公正的答案。版本D一开始被认为是赢家，但它导致成本上升了数千美元。
成功测试有用的指导方法
现在您知道测试的价值了，决定学以致用。但是您还是有些担心。怎样才能判断（说服其他人）测试结果是有效的？您进行任何测试，都要知道一些“影响”因素：周期，甚至是时间。您必须在几周内进行连贯的测试。确保样本规模足够大，测试出的不同版本之间的区别是很有意义的数据。
Inceptor的执行副总裁迈克？塞克给我们提出了一些关于分割流量、稳定性、时间的建议：
第一步是要确定怎样分割流量，50/50，90/10或者是80/20。分割是随意的，可以按照时间或来源（喜欢用Google是A类，喜欢用Yahoo的是B类）。第二步，您必须确定测试的稳定性；换句话说，如果访客离开网站然后又返回来，还能看到相同的测试吗？您可以从无稳定性、连接稳定和cookie稳定中选择其一。但至少您应该拥有连接稳定性，即使cookie稳定对追踪隐性转换效果更好。
这是我们关于范例、大小和标准的一些想法。
为了确定您的最终范例规模，您可以进行零点测试（null test）。零点测试是真正的A/A测试，您自己控制标准，决定结果的集聚点（一般每个点之间有的差异，不过取决于自身情况）。当测试结果汇聚起来时，您就知道需要测试的流量了。
您可以根据一定数量的转换或销售量来决定成功的标准，或者可以在一段时间后（比如两周）测试结果。要想了解测试是否能够显示有意义的数据信息，您需要知道是否已经展示了足够多的测试方面的差异。作为基本法则，一个结果知道要是其他另外一个结果的三倍（例如，如果A是5，B应该是15）。
A/B测试非常有力，而且有很多实施的方法： txt小说上传分享
第五章 优化（10）
？ 使用廉价脚本。
？ 把流量分到不同的服务器上管理。
？ 使用可以建立A/B测试服务的软件，例如Inceptor、Optimost、Offer…Matica或Visual Sciences。
您可以使用这些软件测试无数的可变元素，但是记住只有某些可变元素会对您的投资有所回报。尽管这些软件使得测试变得简单容易，它们仍然不提供相关信息，没有建立成功测试的资源。这里有一部分是取决于您自己的。
应该测试些什么？把不需要担心的项目写出来很容易，因为很可能最后这张纸上什么都没写。但是这里有一些值得测试的元素。这些应该是您开始的地方：
？ 电子邮件：赠品、优惠券、附言、保证条款、开始语、结束语、行动召唤、开始问候语、字型、页面布局、图片。
？ 网站：登录页面、广告语言（标题、正文、行动召唤、保证）、颜色、元素位置、观感和链接。
A/B测试不是什么先进的科学（还有更加复杂和牢靠的测试方法），它并不复杂。更重要的是，这意味着您不会再凭直觉做出一些不切实际的决定，您会说：“看看这些数字吧！”
为零售商服务的网站分析
我们的客户经常问的第一个问题是：“我们有正确的网站分析法吗？”对于零售商来说，我们建议在投资新的分析方法前，先让专业人士配备到位。
Jupiter研究中心2004年的一项研究表明，在被调查的网上企业中，只有27％的企业拥有专业技术人员。更糟的是，63％的公司甚至都没有专业分析人员。Jupiter研究中心询问公司总监网站面临的最大挑战是什么，前六项中的三项是需要收集、理解、处理数据。
网站分析是有艺术性的。首先，必须确定建立报告系统的目的是回答您想回答的问题。您希望把搜索活动排除在外吗？刷新后的网页能算做综合浏览量吗？
您想了解什么？假如还没有确定，不要仅仅让那些IT人士建立报告系统或执行“默认”模式（像很多人所做一样）。
不幸的是，很多零售商既没有软件工具，也没有技术人员，不能从网站分析中获益。成功的网上零售在于持续不断的、规律的测试、衡量和优化。
网上企业必须重视数字，通过数字进行运作。就像电子零售小组、公司指出的：“最常用的衡量方法是基于销售结果和网站活动/流量报告的，当中的许多都过于简单。”
使用关键绩效指标
零售商必须首先建立关键绩效指标（KPI），它们是继续进行优化的动力。KPI报告是联系网站测试出的数据与企业目标唯一有意义的桥梁。Jupiter研究中心的艾瑞克？比特森详细阐释了有用的关键绩效指标的要素：
？ 提供一个简明的定义，能够概括对比（当然是有意义的对比！）数据之间关系的本质。
？ 使用相关企业的对比指标，建立绩效期望值。
？ 能够说明在选定时期内网站活动中的有意义的变化。
？ 能够影响补救措施。
一些对网上零售商有用的关键绩效指标包括：站内转换率、新旧访客比例、每位访客销量、平均订购价值、购买产品平均数量、购物车放弃率、重复订购率（有助于计算产品的终身价值）。
这些指标中的大部分都与损益报告有些许联系，而且还能显示顾客行为的某个方面。艾伦？克兰是戴尔公司业务流程改进部高级经理，他说：“一系列可以计量的、可以操作的电子指标是我们梦寐以求的，这些指标能够反映顾客行为模式，并且可以精确地把指标同关键交易经营杠杆要素（收入、利润）联系起来。”
第五章 优化（11）
从报告基本要素开始
不是所有的报告都能产生相同的效果。许多产品允许用户生成自定义报表。在默认设置中，有很多报表—太多了都不知道从什么地方开始。所以先让我们看看零售商应该关注的前五个报表：
1。 单个网页访问量。这个报表是最重要的报告之一。监测关键进入页面—首页、分类页面、重要登录页面—保证访客愉快登录，而没有任何额外的行为。这表明网页与访客不相关，或者他们不知道下一步该做什么。
2。 进入页面和退出比例。监测流量来源，访客在哪个页面进入网站，看看哪个进入页面有着很高的退出率。与我们合作的顶级的50家零售商最近使用了一种分类网页，是进入率最高的页面（为了一个目的，销售30美元以下的产品），但这个页面有着的退出率。原因在于产品图片；只要更换图片，退出率就降低到。这种网页以前常有不少访客流失，现在有了稳定的收入来源。
3。 以产品类别和单个产品来看流量。看看重要的产品系列是否能得到应有的访问量。如果这些对盈亏很重要的产品表现欠佳，就要考虑重新组建导航系统。
4。 以搜索引擎来看产品。这个报表有助于根据最近搜索引擎的活动评估网站的活