作为一名深耕跨境电商多年的实战专家，他常常在各种场合分享自己的经验，希望能帮助更多中国企业扬帆出海。最近，他一直在研究“迭代测试”这个概念，觉得它对于提升营销效果非常有帮助。今天，他就想结合自己的理解，跟大家聊聊如何在2025年玩转迭代测试。

很多营销人员做A/B测试，往往是做一次就完事儿，要么庆祝成功，要么黯然神伤，然后就去做别的事情了。新媒网跨境认为，这种方式其实效率不高。

有没有想过，测试可以不是一次性的活动，而是一个持续的循环，通过不断的小改进，来获得更好的效果呢？

这就是所谓的“迭代测试”——一个实验接一个实验，每个实验都建立在前一个实验的洞察之上。它能帮助你适应不断变化的用户行为，减少不必要的支出，并且比传统的测试方法更快地提高转化率。

在这份指南中，他将一步步地向大家展示如何为你的营销活动实施迭代测试流程，并分享一些有数据支持的最佳实践，帮助你避免常见的陷阱。

什么是迭代测试？

迭代测试，简单来说，就是不断地测试、衡量和改进你的营销素材，并且每一次改进都是基于前一次的结果。

产品开发团队使用这种方法已经几十年了。现在，营销人员也可以应用同样的原则，通过小的、数据驱动的改变，来持续改进营销活动、信息传递和用户体验，而不是进行彻底的推倒重来。

那么，为什么营销人员要关心这个呢？

换个角度想想：

大多数营销失败，并不是那种彻底崩溃的大灾难。而是像慢性漏水一样，日复一日地消耗你的预算。

迭代测试就像是塞住这些漏洞的工具，它能为你带来：

• 降低风险：在浪费全部预算之前，发现哪些地方表现不佳。
• 适应性：你的营销活动能够跟上用户行为的变化（而不是几个月后才反应过来）。
• 累积改进：小的、基于证据的胜利，随着时间的推移会逐渐积累。

此外，迭代测试方法还能让你根据随时冒出的想法（可能就像大多数人一样，在你洗澡的时候），不断地进行实验。

举个例子，2024年的《转化率基准报告》发现，用小学五年级到七年级的语言编写的页面，转化率高达11.1%，是专业级别写作的两倍多。你就可以在自己的落地页上，通过迭代测试来验证这个发现。

迭代测试如何提高营销效果

太多营销团队总是想着一鸣惊人，每次都想打出全垒打。问题是，如果你每次都用力过猛，那你三振出局的次数，肯定比击中球的次数多得多。

新媒网跨境认为，更有效的方法是：

持续地击出安打，随着时间的推移，积累得分。

这就是迭代测试所能提供的。通过专注于测试阶段，并收集可执行的洞察，你就能做出数据驱动的决策，直接影响你的转化率优化工作。与其把所有希望都寄托在大型发布上，不如基于真实的用户数据，进行小的、渐进式的改进，这自然会带来更高的用户满意度。

这些小的胜利也会累积起来，从而提高投资回报率，加速增长，并且让你的所有营销工作都获得更可预测的结果。具体来说，迭代测试可以通过以下三种方式，帮助营销团队取得更好的效果：

1. 更快的反馈循环意味着更快的增长

那种要等几个月才能知道一个营销活动是否有效的方式，已经过时了。

迭代测试模式可以将你的反馈周期从季度缩短到几天，让你在花光所有预算之前，就能发现什么能引起用户的共鸣。你能够快速收集反馈，获得重要的洞察，并且将之前测试的经验应用到下一次迭代中。

最棒的是什么？

你并不总是需要大量的样本才能开始。例如，Unbounce的Smart Traffic工具在仅仅50次访问后就开始优化，这意味着即使是流量较低的营销活动，你也可以采用快速迭代测试方法。

这种加速非常重要，因为营销窗口比以往任何时候都短。在大多数团队完成传统测试周期的时候，机会往往已经过去了。通过迭代测试，你可以不断前进，比竞争对手更快地发现有效的方法。

2. 通过基于证据的改变，减少浪费的支出

让我们面对现实：

现在的营销预算并没有变得更大。你需要让每一块钱都花得值。

这就是迭代测试真正闪光的地方。与其把全部预算都投入到未经测试的想法上，不如进行小的、渐进式的改变，并在扩大规模之前衡量它们的影响。你可以先用小部分受众进行迭代测试，然后仔细分析结果，并将有效的方法应用到更广泛的营销活动中。

例如，最新的《转化率基准报告》发现，落地页的文字复杂度越高，转化率就越低，负相关性高达-24.3%。

但这是否适用于你的特定受众呢？

与其猜测，或者根据一般数据进行彻底的改革，不如通过迭代测试，先小范围地尝试更简单的语言。你可能会发现，你的技术受众实际上更喜欢更复杂的术语，或者简化语言会比平均水平更能提高你的转化率。

这就是迭代测试的魅力：你可以在营销活动仍在进行的时候，了解什么对你的特定情况有效，而不是等到花光了所有预算之后。

3. 通过每次迭代，适应不断变化的用户需求

用户行为不是静态的，它会根据趋势、竞争对手，甚至是季节性因素而不断变化。

虽然A/B测试提供了有价值的数据点，但迭代测试在此基础上，创建了一个持续的反馈循环，能够随着你的受众而进化。

考虑一下2024年《转化率基准报告》中的这个发现：

83%的落地页访问发生在移动设备上，但桌面端的转化率平均高出8%。

这对你的营销活动意味着什么？

与其一概而论地决定优先考虑哪种设备，不如通过迭代测试来尝试不同的方法。也许你的特定受众会打破这种趋势，移动端的转化率更高。或者，你可能需要为每种设备类型提供完全不同的信息。

通过每个测试周期，你都能收集到更多关于真实用户实际想要什么的信息，而不是你认为他们想要什么的信息。这能帮助你：

• 在竞争对手之前，发现新兴趋势。
• 随着市场条件的变化，调整信息传递。
• 根据实际行为，改进你的用户体验。
• 在出现问题时，迅速做出调整。

最终的结果是？你的营销能够与受众的需求保持惊人的一致，因为它的确如此。

迭代测试流程：营销人员的逐步指南

传统的测试和学习方法常常让人感到难以承受——变量太多，复杂度太高，而且要等待很长时间才能得出确定的结果。

让我们把它分解成你可以实际使用的东西。

这里有一个专门为营销团队设计的实用迭代测试流程。它建立在经典的测试原则之上，但侧重于速度、简单性和持续学习，而不是大型的、耗时数月的实验。

第1步：定义一个重点明确的假设

大多数营销人员一开始就犯了错：

他们试图一次测试所有东西。

“让我们看看改变我们的标题、主图、行动号召、表单字段和按钮颜色，是否能提高转化率！”

这种方法？它不会告诉你任何有用的信息，关于什么实际上有效，或者无效。

迭代测试的首要原则，是从一个重点明确的假设开始，这个假设能够带来真正可执行的洞察。思考有针对性的、具体的想法，比如：

• “将我们的标题从12个字简化到7个字，将会提高点击率。”
• “在表单附近添加社会证明，将会提高表单完成率。”
• “将我们的行动号召从‘了解更多’改为‘开始使用’，将会提高转化率。”

每个假设都集中在一个单独的元素上，使潜在的影响清晰且可衡量。它也直接与你的营销活动目标相关联，而不是模糊的改进。

记住，最好的假设来自于观察，而不是随机猜测。想出能够提高你的转化率的假设的最好方法，是查看你当前的数据、用户行为或行业基准。

你的重点越窄，你的学习就越清晰，而且你能更快地将这些学习应用到你的下一次测试中。

第2步：根据影响和成本，确定测试的优先级

并非所有的测试都是一样的。

有些改变可能需要几天才能实施，但几乎不会提高你的转化率。另一些改变可能只需要一个小时，就能显著提高效果。

聪明的营销人员会优先考虑那些能够以最小的成本带来最大收益的渐进式改进，他们会考虑两个关键因素：

• 潜在影响：这种改变能提高你的转化率多少？
• 实施成本：这次测试需要花费多少时间、金钱或技术资源？

从那里开始，尝试使用一个简单的2x2矩阵来确定你的测试的优先级：

• 高影响、低成本 = 首先做这些（改变按钮文本，简化标题）。
• 高影响、高成本 = 战略性地计划这些（重大的布局改变，新功能）。
• 低影响、低成本 = 当你有额外时间的时候做这些。
• 低影响、高成本 = 完全跳过这些。
  

这种确定优先级的方法能够带来更好的测试结果，同时帮助你建立动力。从快速获胜开始，能够为你的测试项目带来早期的热情，让你更容易获得对更雄心勃勃的测试的支持。

随着你收集到更多的测试结果，你的优先级排序会变得更好。你将会对哪些改变最有可能提高你的特定受众的转化率优化，产生一种直觉。

第3步：构建一个最小但可测试的变体

营销人员经常在这里卡住：

过度复杂的测试变体。

理想的迭代设计方法，不涉及大规模的改革。它专注于干净的、孤立的改变，能够帮助你的团队准确地了解什么有效（或者无效）。

构建一个有效的测试变体意味着：

• 一次只改变一个元素。如果你改变了多个东西，你就不会知道是哪个改变带来了结果。
• 让差异足够明显，以便进行测试。细微的改变（比如稍微不同的蓝色阴影）很少能产生有意义的洞察。
• 创建与你的假设相符的变体。如果你的假设是关于标题的清晰度，那就不要被同时改变图片所分散注意力。

为了简化变体创建过程，可以使用A/B测试平台（例如，Unbounce）。特别是使用Unbounce，你可以复制你的对照页面，并且进行有针对性的改变，而无需任何开发人员待命。这使得测试执行更快，并且对营销团队来说更容易上手。

记住，“最小”不一定意味着“不重要”。你的变体仍然应该代表一个有意义的替代方案，以便测试你的假设。

第4步：启动并收集有意义的数据

让我们来谈谈统计显著性：

它是实际洞察和随机侥幸之间的区别。

当我们说一个测试具有“统计显著性”时，我们的意思是，这个结果是可靠的，足以作为决策的依据，而不仅仅是侥幸。理解统计显著性能够帮助你确定，你何时收集了足够的数据来信任你所看到的结果。

那么，你需要多少数据呢？这里有一些实用的指导原则：

• 最小样本量：目标是每个变体至少有100-200次转化。对于流量较低的落地页，像Unbounce的Smart Traffic这样的工具，可以用少至50次的访问来开始优化。
• 测试持续时间：即使你提前达到了你的样本量，也要至少运行1-2周的测试。这考虑到了星期几效应和其他时间变量。新媒网跨境建议，使用一个简单的A/B测试持续时间计算器来计算你应该运行你的测试多久。
• 置信水平：在宣布获胜者之前，寻找95%或更高的置信水平。较低的置信水平意味着你的结果可能只是随机噪声。

一个常见的错误是？过早地停止测试，因为你渴望看到结果。如果没有足够的数据，你将会基于机会而不是实际的用户偏好来做决定。

事实是，那些看起来最明显的测试，往往会产生最令人惊讶的结果。你绝对确信会获胜的那个标题？它可能会失败。每个人在内部都喜欢的表单设计？用户可能讨厌它。

这就是为什么耐心很重要。让数据自己说话，不要基于早期的趋势或个人偏好而妄下结论。

你的目标是收集洞察，帮助你做出更好的决策，而这需要足够的样本量和适当的统计验证。

第5步：分析结果并提取可执行的洞察

没有解释的数据，只是数字。当到了分析结果的时候，你需要深入挖掘，而不仅仅是说“变体B赢了”然后继续前进。问问自己：

• 为什么它赢了？哪个具体的元素可能带来了改进？
• 它与谁一起赢了？某些细分受众的反应是否与其他细分受众不同？
• 这告诉了我们关于我们的受众什么信息？我们可以提取出什么更广泛的洞察？

当
你把原始的转化率优化数据，转化为能够为你的下一步行动提供信息的、可执行的洞察时，奇迹就会发生。

例如，如果一个更简单的标题将转化率提高了15%，那么这个洞察不仅仅是“更简单的标题效果更好”这样一句笼统的陈述。它可能是“我们的受众重视清晰胜过巧妙”或者“用户需要立即理解这个优惠”。

这种更广泛的洞察可以为未来的营销活动、电子邮件主题行、广告文案等提供信息。

如果你正在使用Unbounce进行A/B测试，我们的报告功能会通过向你展示你的变体是如何执行的，并且带有内置的置信区间，从而提供帮助，这让你更容易专注于数据正在告诉你的信息，而不是处理数字。

在分析过程中，注意这些常见的陷阱：

• 确认偏差：寻找支持你已经相信的东西的数据。
• 假阳性：将随机波动误认为有意义的模式。
• 对小的改变反应过度：并不是每一个2%的提升都具有统计意义。

持续改进的目标是建立一个不断增长的、关于什么能够引起你的特定受众共鸣的理解。

第6步：迭代、扩展和扩展成功的经验

迭代测试真正强大的地方在于，每一次测试都成为通往下一次测试的垫脚石。当你发现一些有效的东西时，你有三个选择：

• 迭代：进行额外的改进，以榨取更多的性能。
• 扩展：将成功的经验应用到类似的元素或页面上。
• 规模化：在你的整个营销生态系统中推广这个改变。

这种方法的美妙之处在于？

你正在建立在已经证实的成功之上，而不是永远从头开始。

例如，如果简化你的落地页文案提高了转化率，你的下一次迭代可能会测试更简单的语言。然后，你可能会通过将同样的以清晰为中心的

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