什么是 A/B 测试？
A/B测试本质上是一种实验，即随机向用户展示两个或两个以上版本的变量，通过统计分析来确定哪个变量更适合给定的转换目标。分析数据质量社区，等你加入~
这个转化目标可能是提高销量、转化率或者点击率，从而降低跳出率。
要执行A/B测试，您需要创建内容片段的两个不同版本，并对单个变量进行更改。然后将两个版本分别展示给两个规模相近的观众，分析在特定时间段内哪个版本的表现更好。
A / B测试步骤
在本文中，我将向您展示如何使用一种实用的方法来设计和分析A/B测试。
一般来说，它包括以下步骤：
1-确定业务目标：
业务目标可能是：
通过更改电子邮件广告的标题来增加电子邮件注册的数量。尝试不同的推荐方式来增加销量。宽测试图像
告的不同图片或标题，以提高点击率或减少广告支出。2-选择一个关键指标来衡量我们的实验：
关键指标是设计A / B测试的重要步骤。
广泛使用的关键指标有点击率、转化率、平均销售额等。
3-陈述假设
4-设计A/ B测试
在选择关键指标并陈述假设之后就可以设计A / B测试了，这时候我们需要遵循以下步骤：
4.1 选择样本数量
4.2 实验持续时间
预期实验持续时间公式 = 样本数量/被测变量的访客数量
假设每个变量的最小样本数量为 10000，我们每天还会收到 5000 个用户的流量，那么计算公式是 10000 / 5000 = 2 天 ？
当然不是啦~为了获得更准确的结果，我们需要检查流程周期和模式。例如，在电子商务中，我们知道客户行为可能因工作日或周末而异。经验法则是，我们需要至少进行一周的A/B测试，才能在统计上获得良好的结果。给A / B测试足够的时间来产生有用的数据！
5-分析 A/B 测试
在这个步骤中，我们要根据度量和数据结构来选择一个统计测试。可以按照下面这张图为A / B测试选择正确的统计测试。不过需要注意的是，此图仅适用于 2 种变量。
z/t-测试流程图
在选择了一个统计测试后，就到了重要的部分——我们的改变是否产生了显著的影响？
如果 p 值 < 0.05，我们可以说 H1 假设为真；如果 p 值 > 0.05，我们可以说 H1 假设为假。
▌结论
A / B测试可以让我们了解受众希望看到的内容和营销。通过执行 A/B 测试，你可以通过一些小步骤轻松地优化你的关键指标。
以下是A / B测试对企业运营的一些好处：
