A/B测试包括一系列过程，必须按顺序进行，以得出现实结论.在本章中，我们将详细讨论A/B测试过程的步骤，您可以使用它来在任何网页上运行测试 :
背景研究
背景研究在A/B测试中起着关键作用.第一步是找出网站的跳出率.这可以通过Google Analytics等几种广泛使用的背景研究工具来完成.
收集数据
来自Google Analytics的数据可以提供帮助你可以在网站上找到访客行为.始终建议从站点收集足够的数据.尝试查找转换率较低或可以进一步提高的高丢弃率的网页.同时计算在网站上运行此测试所需的每日访问者数量.
设置业务目标
下一步是设置您的业务或转化目标，这将有助于了解目标是什么.完成后，您就可以找到确定新版本是否比原始版本更成功的指标.
构造假设
为A/B测试设置目标和指标后.下一步是找到有关如何改进原始版本以及如何使其比当前版本更好的想法.获得一个想法列表后，根据预期影响和实施难度确定优先级.
例如，最有效的方法之一是将图像添加到站点，这将是有助于在一定程度上降低跳出率.
创建变体/假设
市场上有许多A/B测试工具可视化编辑器有效地进行这些更改.成功执行A/B测试的关键决定是选择正确的工具.一些最常用的工具是 :
可视化网站优化工具(VWO)
Google内容实验
优化
可以将不同类型的变体应用于对象，例如使用项目符号，更改关键元素的编号，更改字体和颜色等.
运行变体
显示您网站或应用的所有变体形式给游客.他们的行动将针对每一个变化进行监控.此外，测量并比较每个变体的访问者互动，以确定特定变体的执行方式.
分析数据
完成此实验后，下一步是分析结果. A/B测试工具将显示实验数据，并告诉您不同版本网页的性能和效率之间的差异.它还将显示在数学方法和统计数据的帮助下，变化之间是否存在显着差异.
例如，如果网页上的图像降低了跳出率，则可以添加更多图像以增加转换.如果您因此看到跳出率没有变化，请返回上一步创建新的假设/变体以执行新测试.