要点速览
许多在线商店基于经验值而非数据做出设计决策。Shopify EMEA解决方案工程负责人Fabian Muessig在此篇客座文章中介绍了如何在不依赖大型数据团队的情况下构建系统化的测试流程。
在线商店运营者常面临两难境地：关于设计、导航或结账流程的决策往往基于过往经验、行业最佳实践或个人审美偏好。然而，并非所有内部认可的设计都能让客户感到吸引人或易于使用。希望建立可靠决策依据的人可以通过结构化测试获得帮助。
A/B测试提供基于数据的回答，说明页面的哪个版本更好。系统化的测试流程可以帮助各种规模的商家精准识别优化潜力。
是什么阻碍了企业家进行测试？
Iavor Bojinov（哈佛大学）和Somit Gupta（微软）在《哈佛数据科学评论》中指出，实验是更优决策的系统化方法。但作者强调，建立可靠的实验文化需要大量投资于基础设施和能力建设。
A/B测试往往并非因为缺乏意愿而失败，而是出于对高昂人力成本或潜在销售损失的担忧。毕竟，两种变体会同时向终端客户展示，表现较差的版本可能会导致短期内转化率下降。
另一方面，如果没有进行测试，某一版本将保持不变——它是否真正最优，往往只能靠猜测。因此，A/B测试与其说是一种“风险实验”，不如说是一种受控地验证决策的工具。此外，许多风险可以通过限制测试范围（例如仅使用10–20%的测试流量）等方式加以控制。
如今，一些电商平台系统内置了相关功能，使得团队无需大型IT项目即可实施初步测试。但关键在于，团队必须能够清晰地定义假设和衡量指标。
第一阶段：预先验证假设
借助现代基于人工智能的工具，团队如今可以在上线测试之前预先验证假设。这类工具基于现有的用户行为数据进行训练，可以揭示典型的导航路径或发现购物流程中的流失点。
虽然此类模拟无法替代与真实客户进行的实际A/B测试，但它们可以提供初步线索，指出在线商店中哪些地方存在优化需求。这对于流量较小的商店尤其有帮助，因为在低流量情况下，A/B测试需要运行较长时间才能得出可靠结果。其优势在于：在变更正式上线之前，就能发现薄弱环节。
第二阶段：在生产环境中进行A/B测试
同一在线商店的两个版本可以并行且随机地分配给尽可能同质化的目标受众，以有效测量哪个版本表现更好。现代工具还允许将测试限制在特定市场或地区。对于向海外销售的商家而言，这意味着无需同时测试所有市场。在生产环境测试中，商家也不必立即引入全部流量。他们可以自行决定测试持续时间以及多少比例的访客看到测试变体。
第三阶段：长期营造空间
为了持续优化指标和目标，在企业内建立长期的测试环境和数据驱动的文化是明智之举。那些通过测试被证实或证伪的观点应定期回顾并记录。去年有效的设计或布局，今年可能已不再适用。
Microsoft Research的Aleksander Fabijan等人描述了“A/B测试飞轮”概念。该模型基于微软和Booking.com多年来积累的基础：标准化指标、自动化评估以及专门的数据科学团队。因此，对于中小企业而言，飞轮概念应被视为一种指导框架，而非可直接套用的运营模式。
结论
测试已不再是只有拥有大型数据团队的企业才能承担的话题。其基本方法论原则——提出假设、并行测试不同版本、记录结果——即使资源有限也能实施。只要坚持用数据来衡量决策，随着时间的推移，企业就能做出更好的决策——无论公司规模大小。
对于启动A/B测试，中小型商店可以衡量转化率、购物车价值、跳出率和结账放弃率等指标。追踪核心CTA的点击率和加载时间也很有意义，因为它们会直接影响性能表现。