決策卡關？A/B 測試幫你用數據選出最佳方案

在日常營運中，商家經常會面對各種「無法確定哪個比較好」的選擇，例如：

• 新品定價應該是 NT$980 還是 NT$999？

• 促銷文案要寫「限時優惠」還是「超值回饋」？

這些選擇看似細節，實則影響轉換率、客單價甚至整體營收。與其憑直覺或個人偏好決策，透過 A/B 測試，我們可以用數據找出更佳的選項。

A/B 測試的核心原理與應用方式

A/B 測試是指：在同一時間內，向不同客群呈現兩種不同的版本（A 與 B），觀察哪一個表現更好。透過有系統的測試，商家可以獲得具體數據，作為行銷與營運策略的依據。

對多數中小型商家與電商品牌而言，A/B 測試並不一定需要工程團隊或複雜系統。只要具備基本的名單分組能力與成效追蹤工具（例如 POS、電商後台、EDM 平台等），就能開始執行。

商家可以從哪裡開始？三個最實用的 A/B 測試切入點

若你從沒執行過 A/B 測試，以下三個方向是最容易上手的起點：

1. 測試不同的定價方案

• 方式：A 組定價 NT$980，B 組定價 NT$999

• 目標：觀察哪個價格組合能達成更好的轉換率與平均客單價

2. 比較不同的文宣內容

• 方式：A 組使用產品圖片與基本說明，B 組加入使用者評論與社群圖

• 目標：觀察哪組素材更能促進停留時間、購物車加入率或成交率

3. 調整訊息發送時間

• 方式：A 組於上午發送 EDM，B 組於晚上發送

• 目標：找出更佳的觸及與開信時機，提升點擊與轉換表現

這些測試簡單易執行，只要具備分組與觀察指標能力，許多商家就能立即開始操作。

為什麼結果未必可靠？商家常見的 A/B 測試誤區

不少商家雖然執行過 A/B 測試，但結果並未帶來預期成效，其主要問題在於：

• 樣本數過小：測試群體不足，容易被偶發事件影響

• 觀察期間過短：無法排除週期性或節日因素的干擾

• 分組不平均：客群背景差異過大，導致測試偏誤

• 缺乏歷史基準線：無法確認結果是否真的優於以往表現

在這些情況下，即使數字上看起來 B 優於 A，也無法判斷其差異是否具有代表性，甚至可能導致錯誤決策。

延伸觀點：如何讓 A/B 測試為策略決策帶來真正價值？

我們觀察到，一場有效的 A/B 測試，其價值不只在於比較兩種選項，而是：

• 是否有參考歷史數據，設計出合理的基準線？

• 是否排除隨機與外部變因，提升測試代表性？

• 是否挑選對的評估指標，例如：不只轉換率，也看顧客價值、留存或長期效益？

  
  

這些進一步的設計與分析，通常需要具備一定資料整合與策略轉譯能力。

結語：你可以先做，但不一定做得完整

如果你正在猶豫某個活動、價格或內容選擇，不妨從簡單的 A/B 測試開始。

而當你希望更進一步排除測試偏誤、擴大測試價值，我們也可以協助你：從既有數據中設計實驗架構、優化測試邏輯，讓數據真的成為決策依據，而非事後補強的參考。