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在討論轉化率優化時,幾乎不可能不包括 A/B 測試。 在無數分析工具的幫助下,企業可以跟踪目標受眾對某些變化的反應及其對關鍵績效指標的影響。 如果您在這裡了解 A/B 測試的細節以及它如何提高轉化率,請繼續閱讀,我們從頭開始。 到目前為止,您和您的員工只能猜測網站訪問者對某些設計元素的反應。

如果我們願意,我們可以使用這些工具為您網站的每位訪問者打造不同的網站。 我們可以這樣做的原因是這些工具會在訪問者的瀏覽器中更改您的網站。 如果您將電子郵件流量發送給您的控件並將搜索流量發送給處理,那麼該控件可能看起來是一個更好的實現方式。 事實上,正是這種交通或交通細分導致了不同的表現。 由於訪客是在同一時間段來的,市場的變化——比如我們競爭對手的促銷活動——不會影響我們的結果。 這兩個頁面都在促銷期間提供,因此數據中沒有前後錯誤。

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