▌什么是A/B测试？
A/B测试本质上是一种实验，即随机向用户显示变量的两个或多个版本，并使用统计分析来确定哪个变量更适合给定的转化目标。
这一转化目标可能是提高销售额、转化率或点击率，从而降低跳出率。
要执行A/B测试，你需要创建一个内容片段的两个不同版本，并对单个变量进行更改。然后向两个规模相似的受众群体展示这两个版本，并分析哪个版本在特定时间段内表现更好。
▌A/B测试步骤
在这篇文章中，我会向大家展示如何使用一种实用的方法设计和分析A/B测试。
大体上，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量。
尝试不同的推荐方法，以增加销售额。
测试图片广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
H0：蓝色按钮和红色按钮之间的点击率没有区别）
H1：蓝色按钮和红色按钮之间的点击率存在差异）
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
测试功效：1-β一般为80%
显著性水平：α一般为5%（显著性水平的百分比越低，你对结果就越有把握。）
最小可检测效应：我们感兴趣的效应越小，我们需要收集的样本就越多，才能得出结论。
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，我们每天还会收到个用户的流量，那么计算公式是/=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：
增加销售额
提高转化率
降低反弹率
改进内容
易于分析
