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如果团队要对独立站进行优化改进的时候，我们怎么判断这个站点是更好了还是没变化？团队如何通过通过更客观的数据指标来检测站点不断得到优化？你是不是也会遇到这样的困惑？
目前绝大多数跨境电商团队在做独立站页面改版或者一次促销活动时，我们都要配套对页面进行迭代优化，但是包括大熊团队在内的早期阶段，业务团队和PM及研发团队，大家都不知道哪一个版本会对用户来说更喜爱，更多的时候这个角色会交给团队的产品经理根据自身的偏好来拍板决策，因为我们最终的改版出发点是基于客户更好的'购物体验'，从这个角度出发，一个好的独立站改版也应该由用户的行为出发来评估改版的好与坏。
有没有什么工具可以很好的监测改版的数据指标，并且还可以简单的由业务或者运营人员就可以做数据跟踪和采集？
今天给大家分享一个常见的电商站点优化方法：A/B测试。
（大家也不用担心实施的问题，如果你团队有基础的研发人员（前后端均可）当然会更好，但是如果没有的话也完全不用担心，因为文章最后会给大家分享大熊最常用的几个ab工具。）
A/B 测试，也称为拆分测试，是一种比较不同版本以查看哪个性能更好的方法。我们可以通过用户访问不同界面产生的用户行为差异来评估包括转化率、加购率、跳转率等核心独立站指标。
A/Btest主要的流程步骤可以分为：
1、观察情况，定义问题，提出问题
2、提出假设（提出的解决方案或解释）
3、用实验检验假设
4、收集和分析结果
5、解析统计数据，观察数据变化，持续跌打优化
举个例子，加购按钮点击率是我们做独立站最常关注的数据指标，一个简单的按钮功能颜色变化，都可以体现完全不同的数据加购效果。
图片来源：Google图文
大家可以看到上图改进之后，将用户更感兴趣或者关注的商品信息进行了颜色变化。产品名称的显示方式、红色文本和黑色文本的变化。在变体中，重要信息清晰且易于查找。这里大熊要提醒大家，做A/B测试一定要做控制变量法来进行，什么意思呢？就是一次性不要想着能测试出所有元素变动对用户的影响，哪怕是一次小的branding story标题和副标题的变动也可能让用户有完全不同的体验。
A/B测试中比较关键的4项指标：
点击次数：用户在关键按钮点击次数上是否有利于用户购买行为的最终完成，点击次数绝对数的提升是转化率提升的前提。
页面停留时间：购物者停留在页面上的时间越长，他们就越喜欢他们所看到的内容。
点击转换：点击进入另一个页面或继续浏览您的网站的人数将决定用户是否采取了您希望他们采取的下一步措施？他们是否在其他地方导航以了解更多信息？这意味着用户是否精准垂直找到对应页面。
热图数据：使用热图数据进行眼动追踪可以揭示客户花费最多时间的页面部分。这将帮助确定他们认为最有趣或最有用的内容。如果他们花大量时间阅读产品描述或深入研究常见问题解答，或者用户大量.........
图片来源：图虫创意如果团队要对独立站进行优化改进的时候，我们怎么判断这个站点是更好了还是没变化？团队如何通过通过更客观的数据指标来检测站点不断得到优化？你是不是也会遇到这样的困惑？目前绝大多数跨境电商
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