一次进行一次分割测试至关重要，因为与测试许多元素相比，它可以提供更准确的结果。
例如，如果您测试了多个元素并见证了销售转化率的变化，那么确定哪个元素有助于提高销售量几乎是不可能的。例如，如果您测试了五个元素，其中两个可能有助于提高转化率，而其他三个可能降低了销售转化率。
此外，您可能希望保留转化率较高的变量，同时保留转化率较低的变量。每次更改一个变量至关重要，因为它可能有助于提高未来拆分测试中的转化率。
统计显著性检验
由于您可以对许多 Shopify 功能进行 菲律宾电报数据 拆分测试，因此请使用 Shopify 网站中的数据来确定您想要测试和更改哪些功能。
Shopify 提供工具来帮助您识别客户忽略了您网站上的哪些部分或功能。例如，使用他们的分析功能，可以轻松确定 BOGO 优惠的效果是否优于标题横幅。
然后，您将希望在测试后改变影响最大的变量。
测试小变化和大变化
当您冒着巨大的风险时，A/B 测试效 让我们迷失方向 果最好。但这并不意味着您应该忽略对网站进行较小的更改。请记住，您的实验有望增加销售额。
例如，在测试更高的产品价格是否能带来更多销量的同时，测试一些影响较小的元素也是明智之举，比如添加到购物车按钮的位置。这些 颜色数据 小变化可能有助
持续测试
Shopify A/B 测试应该是一个持续的过程。实现测试目标后，您可以选择另一个元素进行测试。
例如，测试完登陆页面后，您就可以对产品图像进行拆分测试。
进行更多的测试并做出必要的更改有望进一步改善您的电子商务网站。
分析结果并实施变革
如何衡量结果
在对网站进行任何调整之前，衡量结果是第一步。执行拆分测试后，您必须收集数据。数据证明，用户使用 Shopify 网站时行为发生了变化。您可以使用各种方法来收集和记录数据：
- 在电子表格上记录
- Shopify 的内置分析工具
- 使用 Google Analytics 跟踪结果
通过手动记录，电子表格可以帮助您跟踪结果。例如，在测试主题功能时，设置闹钟以每天交换变体，例如早上 8 点或午夜。每次记录结果。在将 Shopify 的分析传输到电子表格时，请注意这些分析。
Google 和 Shopify 分析通过自动化测试过程中的所有操作简化了数据收集。他们的计算器提供准确的转换率，以帮助做出更好的决策。