Amplitude如何用自家无代码工具做网站实验

我们这些从事营销和增长角色的人总是试图通过我们的网站最大化转化率，通常使用A/B测试。虽然A/B测试在提高转化率方面潜力巨大，但历史上，增长团队常常被困在难以使用的技术中，这些技术往往与我们日常使用的工具脱节。我知道找到有效与受众沟通的方式至关重要，但传统工具造成了太多猜测、拖慢网站性能，并且需要大量工程工作。这使得提高转化率和个性化我们的网络体验变得具有挑战性。

当我提前获得Amplitude Web Experimentation的使用权限时，我对它设置和启动测试的简便性感到兴奋。我不是工程师，但有了自助式实验，我不需要是工程师。以下是我从初步实验中得到的收获，以及我为未来网站A/B测试项目所做的计划。

关键要点

• Amplitude Web Experimentation 使营销和增长团队能够运行无需编码的A/B测试。
• 它是运行较小测试、周转更快的绝佳工具。
• Web Experimentation 提供与其他Amplitude工具相同深度的数据，能够更深入地了解受众行为。
• 一旦实施，Web Experimentation很容易上手。

尝试Web Experimentation

作为增长营销团队的高级网站专员，我一直在寻找关于访问者如何使用我们网站的数据。我想知道是什么驱动了流量，是什么说服访问者注册我们的免费试用，以及我们如何将这种转化转变为长期关系。

我对运行A/B测试使用各种工具并不陌生。我们显然在这里使用Amplitude，但我也使用过诸如Optimizely之类的点解决方案。当Web Experimentation发布时，我理所当然会尝试一下，看看它能做什么。我总是有很多想要运行的测试，但缺乏资源。这似乎是尝试一个并看看我能学到什么的好机会。

快速开始使用Web Experimentation

Web Experimentation使增长团队无需使用工程资源即可进行更多网络测试。一旦脚本标签在我们的网站上实现，只需一行代码，我就能自己完成所有其他操作。

这意味着我不需要将每个A/B测试的规格发送给工程团队并等待他们进行更改。Web Experimentation通过可视化实验编辑器简化了流程，使我能够调整各个页面上的文本、颜色或图像。

然后，它就像通过Amplitude运行的其他A/B测试一样工作，其中每个变体提供给随机数量的访问者。我在Amplitude工具中获取结果，并且由于它原生连接到我们强大的网络分析功能，我可以基于数据和可视化得出结论。

测试Amplitude的“黄油条”

我知道我想让我的第一个测试聚焦于我们网站上的“黄油条”。如果你向上滚动，那就是你在屏幕顶部看到的横幅，那是宝贵的空间。我们网络团队不断收到使用它进行各种促销的请求。

Amplitude网站上的“黄油条”，用红色箭头突出显示——这是我第一次使用Web Experimentation进行的A/B测试的焦点。

问题是没有人确切知道那个位置什么表现最好。自从我加入Amplitude以来，我就想对黄油条进行测试。但这是一个具有挑战性的要求：我们的CMS一次只允许应用一个黄油条。测试它需要大量的工程资源投入，而且我们不能保证它能正常工作。

通过Web Experimentation，我可以打开那个可视化编辑器并自己构建这些变体。我假设我们可以利用整个网站上的黄油条来推广更多的演示注册，而不是将其用于产品和/或内容更新的一般用途。这仍然是一个进行中的实验，但我们看到演示注册变体的CTA点击量提升了12%，演示注册量提升了30%。简而言之，领先的变体非常有效，如果没有Web Experimentation，我们可能永远不会发现这一点。

我学到了关于使用Web Experimentation进行A/B测试的经验

Web Experimentation的速度和简便性使其与其他A/B测试工具不同。它极大地增强了我们在增长营销团队中完成任务的能力。以下是我们关于何时以及如何最有效地使用它的经验。

它最适合较小的更改

Web Experimentation在用于我们网站上的较小更改时表现出色。我不认为它会取代使用Feature Experimentation并通过功能标志交付实验的大规模A/B测试，我也不希望或不需要它这样做。它非常适合像黄油条测试这样的事情，或者在不太受欢迎的页面上进行尝试。

例如，我们的首页、博客和定价页面流量巨大，因此通过Feature Experimentation运行测试总是值得投入工程精力。但如果我想查看解决方案或产品页面，Web Experimentation使我能够运行这些测试，而不会觉得我可以把资源更好地用在他处。

这也是我计划保留用于较小更改的工具。如果我们考虑完全重新设计我们的首页，那在Web Experimentation中将是大量的工作。弄清楚如何实现全新的布局是一个巨大的挑战，即使对于像我这样有前端经验的人来说也是如此！另一方面，也许我想测试首页上的一些新消息或图像——可视化实验编辑器非常适合即时进行这些调整。

这些小规模测试的妙处在于它们可以推动更大规模的测试。在黄油条实验之后，我们正在考虑更新功能，以便根据我们对网站访客的了解以及我们认为他们会从中获得最大价值的内容，为他们提供更个性化的内容。我可以看到Web实验返回其他结果，告诉我们是否值得投入一个实验想法。这些小的、自助式实验可以作为驱动我们更大战略的信号。

它有助于快速返回结果

A/B测试的周转时间可能很长。我通常运行测试2到4周，然后在此基础上，如果你正在进行功能实验，你还需要经过概念和设计阶段，然后与工程团队合作进行设置。这可能意味着几个月的等待，有时你希望比这更快地获得结果。

使用Web实验，设置时间缩短到几天。仍然重要的是要经过设定假设和仔细规划变更的过程，但如果你使用该工具进行那些小规模测试，通常要容易得多。这意味着你可以在一个月内合理地获得结果。

数据的深度帮助你获得可操作的见解

超越实验的第一层影响可以帮助你更了解你的受众并做出更明智的决策。我们在黄油条实验中看到了这一点：许多A/B测试工具只会显示我们的CTA是否获得了更多点击。由于Web实验是Amplitude的一部分，我们可以在新产品漏斗中看到这些新转化用户的进展。

我们很幸运：我们初始点击量的提升也带动了演示注册量的提升。我们将继续跟踪这些用户，看看他们是否会积极参与我们的产品并最终转化为我们的Plus计划，这将是我们最好的情况。

Web实验实现了这种深度分析，并且还提供了出色的细分功能。我们正在查看用户是在桌面端还是移动端，以及他们来自哪个国家，以了解这是否影响数字。

如果你只是看第一层影响，即有多少人点击了你的新CTA，你了解到的是那个特定的短语或句子能激发受众立即采取行动。你没有了解到的是这种激活是否持久并带来收入增长。至关重要的是要使用像Web实验这样的工具来帮助你理解每个测试的全面影响。

开始使用自助测试

我们将Web实验视为我们理念的自然延伸，即自助工具能帮助员工更有效地工作并为公司取得更多成就。增长和营销团队可以通过这种自主性获得更好的结果。

以下是我对想要尝试Web实验的团队的建议。

不要放弃科学方法

Web实验带来的速度提升减轻了A/B测试规划的压力，但坚持那些推动数据驱动增长的原则至关重要。仍然重要的是要以清晰的想法开始，明确你想要测试什么并有一个坚实的假设。

仅仅“看看会发生什么”而做出改变，可能误导你，也可能带来有用的见解。开始每个A/B测试时，要明确你在寻找什么以及为什么寻找。否则，你会浪费宝贵的时间去追求那些与更大业务目标无关的“改进”。

不要急于求成

Web实验的好处之一是更快的周转，但A/B测试总是需要时间。正如我提到的，我每次运行测试2到4周，即使在前1000个数据点出现有趣结果时也是如此。

使用这个工具，你的测试速度会提高，因为它简化了设置和实施过程。但不要急于关键部分，即数据收集阶段。在不完整的结果中很难有信心，如果你不给测试时间，你得到的就只有这些。

不要害怕失败

“测试和学习”的心态是你可以做的最好的事情之一，以数据驱动的方式改进。Web实验非常适合这一点，因为它使设置和启动小型实验变得简单。毫不犹豫地使用它来收集数据，帮助你在持续讨论中做出决策！

很多时候，一个问题似乎没有明确的答案，然后你得到数据，意识到你只是看错了地方。当你手中有数据时，你可以更容易地确定你的行动的影响并优先考虑正确的努力。

Amplitude Web实验已经尽一切可能帮助你运行更多实验并改进你的数据驱动增长努力。学习如何开始使用这个新工具并免费试用今天！

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