A/B 测试（也称为拆分测试或存储桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本相互比较以确定哪个版本更好的方法。A/B 测试本质上是一种实验，其中随机向用户显示页面的两个或多个变体，并且使用统计分析来确定哪个变体对于给定的转换目标表现更好。
运行直接将变体与当前体验进行比较的 A/B 测试可以让您提出有关邮件或应用程序更改的重点问题，然后收集有关该更改影响的数据。
测试消除了邮件优化中的猜测，并支持基于数据的决策，将业务对话从“我们认为”转变为“我们知道”。通过衡量变更对指标的影响，您可以确保每次变更都会产生积极的结果。
A/B 测试的工作原理
在 A/B 测试中，您编辑邮件并对其进行修改以创建同一页面的第二个版本。这种改变可以像单个标题、按钮一样简单，也可以是对页面的完全重新设计。然后，一半的流量显示页面的原始版本（称为控件），一半显示页面的修改版本（变体）。
当访问者获得控制或变化时，他们对每次体验的参与度都会被测量并收集在仪表板中，并通过统计引擎进行分析。然后，您可以确定改变体验是否对访客行为产生了积极、消极或中性的影响。
为什么要进行 A/B 测试
A/B 测试允许个人、团队和公司在收集结果数据的同时仔细改变他们的用户体验。这使他们能够构建假设并了解为什么他们的邮件营销中的某些元素会影响用户行为。换句话说，他们可以被证明是错误的——他们对给定目标的最佳体验的看法可以通过 A/B 测试来证明是合适合不合适。
不仅仅是回答一次性问题或解决分歧，A/B 测试还可用于持续改进给定的体验或随着时间的推移提高单一目标，如转化率。
B2B 技术公司可能希望通过活动登陆页面提高其销售线索质量和数量。为了实现这一目标，团队将尝试对标题、视觉图像、表单字段、号召性用语CTA和页面整体布局进行 A/B 测试更改。
一次测试一项邮件更改有助于自己查明哪些更改对客服行为有影响，哪些没有。随着时间的推移，他们可以结合来自实验的多个成功变化的效果，以展示新体验相对于旧体验的可衡量改进。
这种为用户体验引入变化的方法还允许优化体验以获得期望的结果，并且可以使邮件营销活动中的关键步骤更加有效。
通过测试邮件自动化营销，业务员可以了解哪些版本，哪种内容吸引了更多点击。通过测试随后的登陆页面，他们可以了解哪种布局最能将访问者转化为客户。如果每个步骤的要素尽可能有效地获得新客户，则实际上可以减少营销活动的总体支出。
A/B 测试功能可以让您轻松测试一封营销邮件的各种版本，从而确定一封最为有效的邮件。 您可以进行尝试并在邮件内容写作风格、设计、邮件标题，行为号召用语等方面进行一些小的更改，对结果进行比较，找出对联系人最为行之有效的版本，进而实现客户转化。
如果创建 A/B 营销测试？
A/B 营销测试的创建方法和标准的邮件营销一样，但是包含一些额外的步骤。
要创建 A/B 营销测试，您可以使用Snov.io的邮件自动化营销界面，点击“新建自动化营销”按钮创建一个新的营销。您最多可以添加5个版本来创建不同内容的邮件。所有版本将平均分配给潜在客户名列表中的收件人，之后由系统随机发送。另外，您也可以在跟进邮件中使用A/B测试，但请记住，系统会随机发送邮件（即，第一封邮件发送了版本A并不代表跟进邮件也会发送版本A）。跟进邮件的主题行将与已发送邮件的第一个版本一致。
启用营销之后，您可以根据实际需要停用或删除某些邮件版本。 对营销邮件中的版本进行停用或编辑处理。您还可以在“统计”和“概览”选项卡中查看已发送邮件版本总数以及收件人对各个版本的互动情况（已发送数，打开数，点击数和回复数）。